107 高普考高考三級 新聞(選試英文) 新聞學(包括編輯採訪實務與新聞法規) 考古題詳解

核心觀念

本題旨在測驗傳播科技發展下之核心批判議題——數位落差（Digital Divide）​及其對現代新聞傳播生態的衝擊。答題應掌握以下核心概念：

1. 數位落差的三層次演進：

• 第一層：接取落差（Access Divide，硬體設備與網路連線的普及度）。
• 第二層：使用與技能落差（Usage / Skill Divide，操作能力、資訊檢索、媒體素養與批判判讀力）。
• 第三層：產出與結果落差（Outcome / Benefit Divide，能否將資訊資源轉化為社會、經濟、政治實質資本）。

2. 傳播理論連結：

• 知溝理論（Knowledge Gap Hypothesis，Tichenor, Donohue & Olien, 1970）：高社經地位者吸收資訊的速度高於低社經地位者，隨時間推移，知識差距不僅未縮減反而持續擴大。
• 資訊近用權（Right of Access to Information）與公共領域（Public Sphere）之健全運作。

解題方法

本題採「結構化四段論」切入：

1. 破題界定：以多維度視角界定數位落差，不可僅侷限於物質設備層次，應強調從「硬體接取」延伸至「素養與能力」的當代意涵。
2. 多維成因梳理：從社會學與經濟學的結構性視角，由「人口變項」、「經濟資本」、「地理空間」及「文化生理」四面向剖析落差成因。
3. 聚焦新聞資訊取用之衝擊：對接新聞傳播專業，結合「知溝擴大」、「演算法極化／假訊息易受害性」與「公民審議失衡」三個關鍵面向闡述影響。
4. 跨部門解方具體化：劃分「政府（公部門）」、「媒體機構（產業界）」、「公民社會與非營利組織（NPO/NGO）」與「電信科技業者（私部門）」，提出具體、具政策可行性的縫補作為。

選項分析

本題為國家考試高等三級之申論題，非選擇題，故無個別選項；評分核心在於四個子問的回答均衡度、專業術語精準度及答題脈絡之邏輯連貫性。

解題技巧

1. 層次推進法：界定數位落差時務必點出「第一層（接取）」與「第二層（素養／技能）」，甚至「第三層（結果）」，能立即與一般考生僅回答「買不起電腦」拉開專業鑑別度。
2. 避免答題失衡：題目明確列出四個問號，版面配置應採「平均配分原則」，各問以小標獨立成大段，篇幅比例維持約 1:1:1:1。
3. 對策具體化，切忌空泛口號：第四問之「具體作為」，須指出具體措施（如：偏鄉寬頻普遍服務、公共媒體近用平台、數位樂齡培力計畫等），展現考生對政策與傳播實務的熟悉度。

【答案】

一、數位落差之定義

「數位落差」（Digital Divide）指在資訊傳播科技（ICTs）高度發展的社會中，不同個人、家戶、族群或區域，在接觸、掌握與運用現代資通訊科技及網際網路資源時，所產生的不平等差距。當代傳播學界將數位落差劃分為三個遞進層次：

1. 第一層落差（接取落差，Access Divide）：指電腦、智慧型手機、高速寬頻網路等實體硬體與網路基礎建設的「擁有」與「連線」機會不均。
2. 第二層落差（技能與使用落差，Usage/Skills Divide）：指即使具備設備與連線條件，因資訊素養、批判思考與操作能力差異，導致使用目的（單純娛樂 vs. 知識學習）、資訊檢索效率與事實查核能力的落差。
3. 第三層落差（效益落差，Outcome Divide）：指將取得之資訊轉化為實質教育、就業、經濟流動或公民參政等社會資本能力的差距。

二、形成數位落差之主要原因

數位落差並非單一科技因素造成，而是既有社會不平等的數位化延伸，主要成因包括：

核心觀念

本題出自民國 107 年公務人員高等考試三級考試「新聞（選試英文）」類科之《新聞學（包括編輯採訪實務與新聞法規）》。核心考點為​「新聞可信度（News Credibility）的理論定義、經典量測構面，以及在網路社群生態下的指標典範轉移」。

1. 新聞可信度的本質：

• 屬於「受眾知覺（Audience Perception）」的心理構念，非客觀絕對屬性。
• 傳播學上區分為來源可信度（Source Credibility）、媒介可信度（Medium Credibility）​與訊息可信度（Message Credibility）​三大層次（Hovland 等人的「專業性」與「信賴感」；Gaziano & McGrath 以及 Philip Meyer 的量表化研究）。

2. 社群媒體環境的變革：

• 來源多重化與模糊化（Source Layering / Context Collapse）：平台、原始新聞媒體、轉傳者（社群同儕／意見領袖）層層疊加。
• 演算法中介與社群啟發線索（Social Heuristics）：按讚數、分享數、留言風向（從眾效應）干擾傳統判斷。
• 查核與透明度需求劇增：假訊息（Disinformation）、點擊誘餌（Clickbait）充斥，促使可信度指標從「內容產製端特質」轉向「來源透明度、技術中介特質與事實查核互動」。

解題方法

本題為標準的「三段式遞進申論題」，應採「定義 $\to$ 實證測量構面 $\to$ 數位轉型修正」的邏輯切入：

1. 第一子題（意涵）：直接給出權威定義，釐清「受眾主觀知覺」之本質，並依傳播過程拆解為「傳播者（來源）」、「管道（媒介）」與「文本（訊息）」三位一體之概念。
2. 第二子題（傳統指標）：切入傳播學經典量測工具，列舉實證研究最常引用的雙構面（專家性、可信賴性）及多構面指標（如 Gaziano & McGrath 的 12 項指標、Meyer 的 5 項核心指標），展現新聞學本科的學術厚度。
3. 第三子題（社群媒體時代之修正）：聚焦於社群媒體（Facebook, X/Twitter, LINE 等）之傳播特性，從「多層次來源評估」、「社交線索與演算法」、「透明度與可溯源性」、「互動性與更正機制」等新興面向，提出具體修訂建議。

選項分析

本題為申論題，非選擇題，無選項分析。考生作答時應採大小標題分段列點，切忌寫成無分段之長篇散文。

解題技巧

1. 引用經典學者與術語：回答第二問時，務必寫出 Carl Hovland（專業性 Expertise、信賴感 Trustworthiness）、Gaziano & McGrath（1986）或 Philip Meyer（1988）等經典學者與指標名稱（公正、客觀、真實、完整），這是拿到高分的「學術關鍵詞」。
2. 避免泛泛而談「假新聞」：第三問要求「修改測量指標」，切忌通篇抱怨假訊息猖獗，而應將問題轉化為​「研究者如何增修問卷題項／指標項目」（例如：加入「來源透明度」、「第三方事實查核標示」、「反點擊誘餌程度」等量化或質化指標）。
3. 區分三大來源主體：在社群媒體上，受眾面對的是「原始媒體＋平台演算法＋轉貼好友」，指出「來源層次交疊」是指標修訂的核心立論依據。

【答案】

一、新聞可信度之意義

新聞可信度（News Credibility）並非新聞文本本身所固有的客觀物理屬性，而是閱聽人對新聞訊息、新聞媒介及其傳播者，在主觀知覺上所賦予的信任程度與評價。依傳播學研究脈絡，新聞可信度通常包含三個相互關聯的層次：

核心觀念

本題評量考生對新聞倫理規範核心「新聞自律（Self-regulation）」理論基礎、制度價值與實務運作機制之掌握程度。命題涵蓋三大核心領域：

1. 新聞自由與社會責任理論（Social Responsibility Theory）：新聞自由雖受憲法高度保障（如憲法第 11 條保障言論及出版自由、司法院釋字第 689 號解釋肯認新聞採訪自由），但傳播媒體掌握公共資源，負有維護公共利益、真實報導之責任。自律即為「平衡新聞自由與新聞責任」之核心制度。
2. 自律、他律與共管機制之界分：新聞控制手段包含「內部自律（個別媒體）」、「同業規律（產業公會）」、「法律他律（公權力管制）」與「公民監督」。自律旨在透過專業同儕規範防範公權力審查造成的「寒蟬效應（Chilling Effect）」。
3. 新聞法制與自律法制化（以命題當年民國 107 年法規為準）：民國 105 年修正施行之《衛星廣播電視法》第 22 條明定製播新聞之衛星廣播電視事業應建立自律規範機制、訂定自律規範並公布處理成效。現行法就該條自律機制之基本架構仍維持一致。

解題方法

本題為典型的「申論型理論與實務並重題」，題旨包含「重要性（Why）」與「提升手段（How）」兩大問。解題宜採取「價值理論層次」切入前段，再以「組織與制度層次」貫穿後段：

1. 「重要性」之論述架構：從「抵禦外部政治干預（保護新聞自由）」、「實踐媒體社會責任（落實公共利益）」、「鞏固媒體公信力（維繫商業永續）」三大面向切入，避免流於空泛宣示，應點出自律制度對民主社會不可或缺之功能。
2. 「提升手段」之論述架構：依傳播社會學的分析層次（Levels of Analysis），由內而外建立層次化的具體制度：

• 組織內部層次（單一媒體）：從採訪準則、內部體制（如編輯室公約、新聞公評人制度）著手。
• 專業同業層次（產業工協會）：如同業自律公約、評議委員會、同儕監督。
• 外部共管與公民社會層次（制度化協同自律）：如法定自律要求、事實查核機構、閱聽人監督機制。

選項分析

本題為國家考試申論題，並無選項分析。考生在作答時應將題目兩大問拆解為清晰的層次小標，確保「重要性」與「具體手段」配分均衡，切忌重手段而輕理論。

解題技巧

1. 避免通篇「道德喊話」：新聞自律不是從業人員的個人道德操守，而是必須轉化為「具體制度與程序」。作答時務必列舉制度名詞，如「編輯室公約（Editorial Statute）」、「新聞公評人（Ombudsman）」、「新聞倫理委員會」、「同業自律規範機制」。
2. 切勿把「自律」寫成「政府管制（他律）」：在回答提升手段時，若過度著墨「加強主管機關重罰」、「訂定嚴刑峻法」，將完全背離自律主旨。主管機關角色僅能定位為「共管模式（Co-regulation）」之制度促成者（如依衛廣法第 22 條要求媒體自行建立獨立自律機制）。
3. 善用專業術語與指標概念：引用「社會責任論」、「寒蟬效應」、「真實查證（Fact-checking）」、「編採分離」、「內部公評人」等傳播專有名詞，提升論述深度。

【答案】

一、「新聞媒體自律」之重要性

新聞媒體自律係指新聞機構及其從業人員本於專業自主精神，自發性建立並遵守新聞倫理規範，防範違失並自省更正之機制。其重要性可歸納為以下三項關鍵面向：

(一) 捍衛新聞自由，防範公權力干涉之「寒蟬效應」 新聞自由為民主憲政制度運作之基石（司法院釋字第 689 號解釋意旨參照）。若缺乏自律機制，當新聞媒體出現侵犯人權、傳播不實等失序行為時，政府公權力勢必藉保護公共利益之名介入管制；

核心觀念

本題為民國 107 年公職考試典型之「重大傳播時事結合傳播科技、新聞產業與法規治理」的整合型申論題。考查核心觀念包含：

1. 傳播科技與資料倫理：社群平台（Facebook）之 API 權限濫用、第三方資料抓取、心理輪廓側寫（Psychographic Profiling）與微精準政治傳播（Micro-targeting）。
2. 數位新聞學與平台依賴：新聞媒體對科技巨擘的「平台依賴（Platform Dependency）」、演算法變動對新聞流量的衝擊、資訊同溫層（Filter Bubble）與假訊息對公共領域（Public Sphere）之侵蝕，以及調查報導在此類科技醜聞中所扮演之守望角色。
3. 新聞傳播法規與治理模式：以命題當年（民國 107 年）之法規為準，涉及《個人資料保護法》之蒐集、處理與利用要件、歐盟《通用資料保護規則》（GDPR）於民國 107 年 5 月上路之衝擊、政治廣告透明度規範，以及平台問責與多方利害關係人共同管制（Co-regulation）架構。（現行法已於民國 112 年修正《個人資料保護法》，提高罰鍰並籌設獨立專責之「個人資料保護委員會」）。

解題方法

本題採「三段式破題法」，對應題目的三個明確子問：

1. 事實界定與機制剖析（何謂劍橋分析事件）：清楚交代發生時間、涉案主體（Facebook、劍橋大學研究者 Aleksandr Kogan、劍橋分析公司 Cambridge Analytica）、運作手法（心理測驗 App 抓取用戶及其好友個資、大五人格模型側寫、微精準政治廣告投放），以及該事件對民主選舉（2016 年美選、英國脫歐公投）的實質衝擊。
2. 產業衝擊評估（對新聞業的影響）：從「資訊環境與公眾信任」、「新聞產製與商業營運」、「報導功能與守望責任」三個維度切入，分析演算法改版、流量斷裂、事實查核負擔加重，以及調查報導價值的重現。
3. 治理對策建構（政府主管部門之管理作為）：從「法規管制（個資與競選法規）」、「平台問責（演算法與廣告透明）」、「公民素養（媒體與資料識讀）」三層面提出具體可行之行政與法制措施。

選項分析

本題為申論題型，無選擇題之個別選項。答題應著重於申論架構的層次分明、專業術語之精準運用（如 Micro-targeting、Algorithmic Accountability 等），切忌流於一般時事雜談，需將論點回扣傳播學理論與新聞法規架構。

解題技巧

1. 名詞定義求精準：回答「劍橋分析事件」時，切入點不可僅寫「Facebook 洩漏個資」，必須點出「透過演算法與性格分析進行微精準政治宣傳（Weaponized Communication）」，這才是此事件引發全球民主震盪的關鍵。
2. 正反兩面切入影響：分析對新聞業的衝擊時，除提及「負面影響」（流量衰退、演算法收緊、公眾信任瓦解）外，務必補上「正面影響」（催生資料調查報導、演算法問責報導、媒體重新審視第一方數據與訂閱制），展現考生思考的深度與平衡。
3. 政策建議具體合法：提出政府管理對策時，避免寫出「全面審查言論」或「全面封禁平台」等違憲或侵害新聞自由之極端作法；應著重於個資法制強化、金流與政治廣告透明化，以及自律與共管機制。

【答案】

壹、何謂「劍橋分析事件」

「劍橋分析事件（Cambridge Analytica Scandal）」於民國 107 年（2018 年）爆發，指英國政治諮詢公司「劍橋分析（Cambridge Analytica）」未經合法授權，違法獲取並利用高達 8,700 萬名 Facebook 用戶之個人資料，進行政治微精準操弄之重大醜聞。其核心機制如下：

1. 不正取得與擴散個資：劍橋大學學者柯岡（Aleksandr Kogan）開發心理測驗應用程式（thisisyourdigitallife），利用當時 Facebook API 之安全漏洞，不僅蒐集受測者資料，更逕自抓取受測者「好友名單」之個人隱私資料，並違法出售給劍橋分析公司。