114 地方特考離島三等 新聞(選試英文)類科 傳播理論 考古題詳解

114 年・地方特考・離島三等・新聞(選試英文)類科
試題代碼 傳播理論

第 一 題25 分

「網紅政治化」現象日益普遍,許多政治人物透過社群平台與粉絲互動。試以「擬社會互動」(Parasocial Interaction)理論或「使用與滿足」(Uses and Gratifications)理論分析此一現象的意涵。

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核心觀念

本題考「擬社會互動」與「使用與滿足」兩種傳播理論,如何解釋政治人物經營社群、以網紅方式與粉絲互動,以及這種互動對政治傳播的意涵。兩者切入角度不同:

  • 擬社會互動(Parasocial Interaction, PSI):受眾觀看媒介人物時,感受到彷彿正在與對方直接交談、熟識或建立關係。互動主要發生在受眾的心理感受中,不等於雙方實際建立對等的人際關係。
  • 使用與滿足(Uses and Gratifications, U&G):從受眾的需求出發,探討受眾如何主動選擇媒介與內容,以滿足資訊、娛樂、社交、認同或參與等需求。

題目使用「或」字,考生擇一理論完整分析即可;以下以擬社會互動理論為主,並補充使用與滿足理論的答題方向。

解題方法

採「理論定義 → 套用現象 → 說明政治傳播意涵與限制」的架構。作答時須先說清楚理論核心,再將「政治人物像網紅一樣經營社群」連結到受眾感受或使用動機,最後評析其效果與可能問題,避免只描述社群媒體的功能。

理論分析:擬社會互動

傳統大眾傳播多為單向傳送訊息,受眾卻可能在收看媒介人物時,產生熟悉、親近、被理解或彷彿正在對話的感受,形成擬社會互動。社群平台上的直播、留言回覆、限時動態及日常生活分享,能呈現即時性與個人化,讓政治人物看起來更容易接近。

政治人物若以網紅方式呈現自己,例如分享生活、回應粉絲留言、稱呼支持者為「家人」或固定與粉絲互動,受眾可能把這些媒介接觸經驗理解為個人關係,進而產生親近感、熟悉感與信任。這有助於政治人物建立個人品牌、維繫支持者,也可能讓政治訊息透過情感連結更容易被注意、分享與接受。

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第 二 題25 分

「數位公共領域」(Digital Public Sphere)概念如何延伸自哈伯瑪斯(Jürgen Habermas)的「公共領域理論」?試論述演算法推薦與社群回音室現象對公共理性討論的影響。

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核心觀念

本題考查哈伯瑪斯公共領域理論在數位媒介環境中的延伸,以及演算法推薦、社群回音室如何影響公共理性討論。答題須先說明公共領域的理想功能,再分析數位平台擴大參與與形成新限制的兩面性。

哈伯瑪斯所說的「公共領域」,是介於國家與私人生活之間,讓公民得以就共同關切的公共事務交換意見、形成公共意見,並對權力施加批判與監督的社會空間。其理想運作依賴公開參與、理性論辯、平等發言,以及參與者能以理由檢驗主張,而非僅憑身分或權力決定輸贏。

「數位公共領域」則指網路平台、社群媒體、論壇與數位新聞等媒介所構成的公共討論空間。它延續公共領域讓公民取得資訊、表達意見、彼此討論並參與公共事務的功能;同時,數位媒介的低參與門檻、即時傳播與跨地域連結,也改變了公共討論的規模與速度。

解題方法

作答可採「理論基礎—數位延伸—效益與風險—總結評價」的順序:

  1. **交代理論基礎:**說明公共領域是公民就公共事務進行理性討論、形成公共意見的空間。
  2. **說明數位延伸:**指出網路平台承接資訊流通、意見表達、公共討論與監督權力等功能,並降低參與門檻、加快訊息傳播。
  3. **分析演算法與回音室:**分別說明個人化推薦如何篩選可見內容,以及同質社群如何反覆強化既有立場,進而影響討論品質。
  4. **提出整體評價:**指出數位公共領域擴大參與機會,但是否能實現公共理性,仍取決於資訊多元性、平台設計、媒體素養及公共討論規範。

本題為申論題,沒有選項可逐一分析;重點在於把理論理想與平台實際運作連結起來,並呈現正反兩面。

演算法推薦對公共討論的影響

演算法推薦會依據使用者過去的點擊、停留時間、互動與社交關係,排序或推送其可能感興趣的內容。這種機制能協助使用者快速找到資訊、降低搜尋成本,也能讓特定公共議題迅速擴散,增加議題能見度。

但演算法以相關性、互動率或平台所設定的其他指標排序,並不等同於以公共重要性或論證品質排序。結果可能使較具爭議性、情緒性或容易引發互動的內容獲得較多曝光,讓脈絡完整、論證細緻的資訊相對不易被看見。使用者接觸到的公共資訊因而受到平台排序機制影響,平台也取得了影響議題能見度與資訊流通的權力。

回音室現象對公共理性的影響

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第 三 題25 分

請說明「框架理論」(Framing Theory)對新聞報導的重要性,並分析其如何影響閱聽人對政治議題的理解與態度。可結合近期臺灣或國際新聞實例說明。

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核心觀念

這題考查框架理論如何解釋新聞報導對政治認知的影響。框架是媒體選擇事件中的某些面向加以凸顯,並據此界定問題、指出原因、作出道德評價或提出處理方向的方式。新聞不只是呈現事件,也會透過取材、標題、引述來源、用字和報導脈絡,提供閱聽人理解事件的特定角度。

框架理論常與議題設定、培養理論區分:議題設定主要影響閱聽人「認為哪些議題重要」;框架則進一步影響閱聽人「如何理解議題、如何判斷責任與評價解決方案」。

解題方法

作答可依序說明「框架如何形成、新聞為何重要、閱聽人受到什麼影響」,最後以近期事件示例呈現。

首先交代新聞框架的形成方式,包括記者選取哪些事實、安排哪些消息來源、採用什麼標題與描述,以及把事件置於什麼因果脈絡。接著分析這些選擇如何突出特定問題面向、弱化其他面向。最後說明閱聽人會如何據此歸因、評價政治人物或政策,並形成態度。

框架理論對新聞報導的重要性

政治事件往往複雜,包含多種利害關係、成因與政策選項;新聞版面與篇幅有限,必須篩選和組織資訊。框架因此提供理解事件的結構,協助閱聽人掌握重點,但也可能讓某些觀點顯得特別突出,使其他面向不易受到注意。

框架會影響新聞如何界定問題、呈現責任歸屬、判斷事件的正當性,以及討論可能的解決方式。例如,報導一項政府政策時,可以將它呈現為「公共安全措施」,也可以呈現為「限制個人自由的管制」。兩種報導可能涉及同一政策,卻會讓閱聽人注意不同的價值衝突與政策後果。

對閱聽人理解與態度的影響

一、影響問題界定與因果歸因:報導若把政治事件聚焦於制度缺失,閱聽人較可能將問題歸因於制度設計;若聚焦於個別官員失職,則較可能把責任歸於特定政治人物。

二、影響評價標準:框架會提示閱聽人用什麼價值衡量事件。以經濟效率為框架,閱聽人可能重視成本與效益;以公平正義為框架,則較注意資源分配及不同群體承受的影響。

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第 四 題25 分

人工智慧生成內容(AIGC)逐漸進入新聞與廣告產製過程。請從「傳播倫理」(communication ethics)與「媒體問責」(Media Accountability)的角度,分析其對專業新聞實踐的挑戰與可能規範。

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核心觀念

本題要把「人工智慧生成內容」(AIGC)放進新聞專業的倫理與問責架構中分析。作答重點不是只列舉 AI 的優缺點,而是說明:當文字、圖片、聲音或影片由生成式工具製作或改寫時,新聞媒體如何維持真實、獨立、公平、尊重人格與可受檢驗的專業標準。

傳播倫理是傳播者在蒐集、製作、編輯與發布資訊時,依據公共利益、真實、公平、尊重隱私與避免傷害等價值,判斷何者應為、何者不應為。新聞倫理著重的不只是成品是否正確,也包括消息來源、查證程序、編輯決策與錯誤更正。

媒體問責是媒體對其內容、產製程序及社會影響負起說明與補救責任。它可透過媒體自律、同業規範、獨立申訴機制、主管機關監理、司法責任與公眾監督等方式落實。問責不等於只有事後懲罰,也包括事前風險控管、揭露資訊及建立更正管道。

本題所涉法規,以命題當年(民國 114 年)法規為準。民國 114 年地方特考舉行時,《人工智慧基本法》尚未完成立法;該法於民國 114 年 12 月 23 日三讀通過,故不宜當成考試當時已生效的法源。民國 114 年適用的法律脈絡,仍可從《個人資料保護法》、《著作權法》、《公平交易法》、《衛星廣播電視法》及《消費者保護法》等規範,以及新聞媒體的專業倫理與自律規範加以分析。現行法已修正或增訂《人工智慧基本法》,但解題仍以命題當年為準。

解題方法

可依「倫理原則—實務風險—問責規範」三層作答:

  1. 先定倫理原則:以真實與查證、編輯獨立、透明揭露、公平與不歧視、隱私與人格尊嚴、避免傷害作為判準。
  2. 再指出產製風險:說明 AIGC 如何影響採訪、查證、編輯、影像呈現、廣告標示及內容分發。
  3. 最後提出問責制度:將原則化為可執行流程,例如人工覆核、來源紀錄、標示、申訴、更正與稽核。

這種架構能同時回答題目中的「挑戰」與「可能規範」,也能避免只談技術風險,卻沒有提出媒體責任。

AIGC 對專業新聞實踐的挑戰

一、真實性與查證責任

生成式工具能快速撰寫摘要、改寫稿件或合成影音,但可能產生錯誤資訊、虛構引言、錯置時間地點,或把推論寫成事實。合成影像與聲音也可能製造不存在的事件,或讓真實人物看似說過、做過某事。

新聞機構不能把「由 AI 產生」當成免除查證責任的理由。新聞室仍須核對原始資料、消息來源、時間地點及關鍵事實;涉及重大公共利益、選舉、災難、司法案件或個人名譽的內容,應提高查證層級。即使 AI 只協助整理資料,刊出的錯誤仍由媒體負責。

二、透明度與閱聽人信任

若合成的圖片、影片、聲音或人物表現被當作現場紀錄,閱聽人會誤認其為真實影像。即使內容沒有直接捏造事實,未揭露重要的 AI 處理,也可能讓閱聽人無從判斷內容的來源與可信程度。

因此,媒體應依內容的重要性及誤認風險,揭露 AI 的使用情形。尤其是合成或大幅改動的影音、AI 配音、AI 虛擬主播,以及會影響閱聽人理解事件的生成內容,應清楚標示;標示須讓閱聽人看得見,也要說明內容經過何種處理。

三、公平、偏見與多元呈現

生成模型從既有資料學習,可能複製資料中的性別、族群、階級或政治偏見。若媒體直接採用生成結果,可能把刻板印象包裝成客觀描述,也可能使特定群體遭到錯誤描繪或不成比例地被呈現。

專業編輯應檢視資料來源及輸出內容,避免以未經查證的模型描述取代當事人觀點,並確保報導呈現足夠脈絡與多元來源。涉及弱勢者、犯罪被害人與未成年人時,還應特別注意隱私、污名化及二度傷害。

四、隱私、著作權與資料來源

把採訪資料、受訪者個資、未公開文件或照片輸入外部 AI 服務,可能造成資料外洩或超出原本蒐集目的的利用。模型訓練、生成與再利用也可能涉及著作權、肖像、聲音及其他人格權益。

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