算法与政治

⑴ 各位，思想政治与教育算法学吗

这个肯定不算是法学了
这个如果是学科思政的话算是教育学专硕
还有可能是属于马克思主义学院的一个政治学专业
如果是想当中小学的政治老师的话 建议学科思政是最好的了

⑵ 高一政治 计算问题 如图第六题 求详细算法 分开步骤解答 要解释 还要原始公式！！感激不尽！！！大

根据公式（1+10%）/（1+20%）＝0.916666667,也就是原来空圆1元,现在只剩斗神塌下0.917左瞎档右,物价是上涨了,上涨幅度接近10%.

⑶ 剥夺政治权利期限的算法

一、剥夺政治权利期限的算法是什么
1、剥夺政治权利期限的算法：独立适用剥夺政治权利的，其刑期从判决确定之日起计算并执行；判处管制附加剥夺政治权利的，剥夺政治权利的期限与管制的期弊虚伏限相等，同时租携起算，同时执行。管制期满解除管制，政治权利也同时恢复；判处有期徒刑、拘役附加剥夺政治权利的，剥夺政治权利的刑期从有期徒刑、拘役执行完毕之日或者从假释之日起计算；判处死刑、无期徒刑附加剥夺政治权利终身的，刑期从判决发生法律效力之日起计算；
2、法律依据：《中华人民共和国刑法》第五十五条
【剥夺政治权利的期限】剥夺政治权利的期限，除相关法律规定外，为一年以上五年以下。判处管制附加剥夺政治权利的，剥夺政治权利的期限与管制的期限相等，同时执行。
二、剥夺政治权利包括哪些权利
1、担任国家机关职务的权利。国家机关包括国家各级权力机关、行政机关、司法机关以及军事机关。担任国家机关职务，是指在上述国家机关中担任领导、管理以及其他工作职务。也就是说被剥夺政治权利的人，不能担任国家机关工作人员中的任何职务；
2、担任国有公司、企业、事业单位和人民团体领导职务的权利。被剥夺政治权利的人可以在国有公司、企业、事业单位和人民团体中继续工作，但是不能担任领导职务；
3、选举权和被选举权。选举权是指选举法规定的，公民可以参加选举活动，按照本人的自由意志投票选举人民代表等职务的权利，即参加投票选举的权利；被选举权是指根据选举法的规定，公民可以被提名为人民代表等职务的候选人，当选为人民代表等职务的权利。选举权和被选举权是公民的一项基本政治权利，是公民参与国家管理的必要前提和有效途径，被剥夺政治权利的犯罪分子当然不能享有此项权利；
4、言论、出版、集会、结社、游行、示威自由的权利。言论自由是公民以言语表达意思的自由；出版自由，是指以文字、音响、绘画等形式出版作品，向社会表达思想的自由；结社自由，是指公民为一定宗旨组成某种社会组织的自由；集会自由和游行、誉搭示威自由，都是公民表达自己见解和意愿的自由，只是表达的方式不同。这六项自由，是我国宪法规定的公民的基本政治自由，是人民发表意见、参加政治活动和国家管理的自由权利，被依法剥夺政治权利的人不能行使这些自由。

⑷ 高考政治计算题公式汇总

现在高考政治计算题成为最常见的选择题题型之一，所以要想在这一部分得分，考前复习一定要对这部分知识重点理解。下面就让我给大家分享一些高此圆考政治计算题公式汇总吧，希望能对你有帮助!

高考政治计算题公式汇总篇一
1.社会劳动生产率与单位商品价值量的关系

(1)知识：单位商品的价值量和劳动生产率成反比。

(2)公式：变化后的单位商品价值量=原来的单位商品价值量/(1+或-社会劳动生产率变化幅度)。(社会劳动生产率提高+，社会劳动生产率降低-)

例如：原商品价值为24元，社会劳动生产率提高20%，则商品价值量为24/(1+20%)=20元。

2.社会劳动生产率与单位时间内创造的价值总量的关系

单位时间内创造的商品价值总量与社会劳动生产率的变化无关，无需计算。

3.个别劳动生产率和单位商品的价值量

单位商品的价值量和个别劳动生产率无关伏凳，无需计算。

4.个别劳动生产率和单位时间内创造的价值总量

(1)知识：个别劳动生产率和单位时间内创造的价值总量成正比。

(2)单位商品的价值量×原商品数量×(1+或-个别劳动生产率的变化幅度)。(个别劳动生产率提高+，个别劳动生产率降低-)

5.社会劳动生产率的计算

(1)第一步：变化后价格/原价格。

(2)第二步：运用社会劳动生产率与单位商品价值量成反比的知识，得出社会劳动生产率。

例如：变化后价格为10元，变化前价格为15元，10/15=2/3，所以社会劳动生产率是原来的3/2倍。
高考政治计算题公式汇总篇二
1.商品价格与货币升值贬值关系的计算

(1)货币贬值。价格计算公式：价格=原价格/(1-货币贬值率)

(2)货币升值。价格计算公式：价格=原价格/(1+货币升值率)

例如：原商品价格为20元，货币贬值20%，则商品价格为20/(1-20%)=25元。

2.商品价格与通货膨胀率关系的计算

计算公式：现在商品的价格=原价格×(1+通货膨胀率)

例如：原商品价格为20元，通货膨胀率20%，则商品价格为20×(1+20%)=24元。

3.通货膨胀率和贬值幅度的计算

(1)通货膨胀率计算公式：通货膨胀率=(现在已发行的货币量-流通中实际所需要的货币量)/流通中实际所需要的货币量

(2)货币贬值幅度计算公式：货币贬值率=(现在已发行的货币量-流通中实际所需要的货币量)/现在已发行的货币量。

例如：流通中需要货币量为5000亿元，实际发行量为6000亿元，则货币贬值幅度为(6000-5000)/6000=16.67%。
高考缺扒旅政治计算题公式汇总篇三
1.存款利息计算公式：本金×存款利率×存款期限

例如：存金为1000元，存款年利率为3.5%，存期2年，则2年后存款本息合计为1000×3.5%×2=70元。

2.通货膨胀对存款实际收益的影响

实际收益率=(存款利率-通货膨胀率)

例如：一年前存款利率为3%，物价上涨幅度为4.2%，则实际收益率为3%-4.2%=-1.2%。

计算题的计算，首先，应把握基本概念和基本公式;其次，注意与数学中的函数知识相联系，解决计算题中的具体算法问题。这样，高考政治计算题的解题就不再是困难的事情了。

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⑸ 这里写的“初试科目”是：政治、英语、数学，还有“数据结构与算法”，是否不用考“计算机学科专业基础”

对的，如果是计算机基础综合的话，代码是408！肯定不是！

⑹ 算法综合治理剑指“大数据杀熟”

4月8日，中央网信办网站披露，中央网信办牵头开展“清朗·2022年算法综合治理”专项行动。深入排查整改互联网企业平台算法安全问题，评估算法安全能力，重点检查具有较强舆论属性或 社会 动员能力的大型网站、平台及产品，推动算法综合治理工作常态化和规范化，营造风清气正的网络空间。业内人士指出，随着监管行动的陆续开展，算法推荐服务将得到 健康 发展。

开展算法综合治理

此次专项行动开展时间为即日起至2022年12月初，主要围绕组织自查自纠、开展现场检查、督促算法备案、压实主体责任、限期问题整改五个方面开展工作。

组织自查自纠方面，中央网信办指导互联网企业对照管理规定有关要求，全面梳理算法应用情况，深入开展算法安全能力评估，积极采取有效措施，整改算法应用问题，消除算法安全隐患，维护网民合法权益。

开展现场检查层面，中央网信办牵头会同有关部门和各地网信部门组成联合检查组，对部分互联网企业开展现场检查。各地网信部门可结合当地实际自行对属地其他企业开展检查，重点检查企业算法合规情况和算法安全能力。

中央网信办强调，对检查中发现的措施不健全、执行不到位、效果不理想等问题，向企业及时反馈并督促限期整改，对存在违法违规行为的企业，将依据管理规定严肃问责处罚、责令改正。

3月17日，国新办就2022年“清朗”系列专项行动有关情况举行发布会，指出十个方面的重点任务，算法综合治理便是其中的一项。

规范算法推荐服务

算法推荐技术快速发展，但也隐藏诸多风险隐患。

近年来，算法应用在给政治、经济、 社会 发展注入新动能的同时，算法歧视、“大数据杀熟”、诱导沉迷等算法不合理应用导致的问题也深刻影响着正常的传播秩序、市场秩序和 社会 秩序。在互联网信息服务领域出台具有针对性的算法推荐规章制度，是防范化解安全风险的需要，也是促进算法推荐服务 健康 发展、提升监管能力水平的需要。

对于这一问题，相关部门给予高度重视。2021年12月31日，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家市场监管总局联合发布《互联网信息服务算法推荐管理规定》，该管理规定自2022年3月1日起施行。

《规定》明确了算法推荐服务提供者的用户权益保护要求，包括保障算法知情权，要求告知用户其提供算法推荐服务的情况，并公示服务的基本原理、目的意图和主要运行机制等;保障算法选择权，应当向用户提供不针对其个人特征的选项，或者便捷地关闭算法推荐服务的选项。监管机构诸多举措从不同角度推动互联网环境的 健康 有序发展，更好地保护互联网用户的使用权益。

业内人士指出，互联网企业积极配合《规定》要求，陆续允许用户关闭个性化推荐。

对于算法推荐监管对互联网平台的影响，根据国海证券研报，“整体看并非否定算法推荐，重点是引导算法推荐宣扬正能量、避免利用算法实施‘大数据杀熟’等。”针对市场担忧的对短视频平台影响，该研报认为，算法和内容层面的监管不会对短视频用户规模和时长造成较大影响。短视频平台内容丰富，过去几年主流平台根据相关要求建立了较为严格的内容审核制度，对相关内容进行严格把关。

⑺ 当司法拥抱算法，正义与科技谁将笑到最后！

2017年4月11日，美国首席大法官罗伯茨在与纽约伦斯勒理工学院校长的一场对话中被后者问道，“你能否预见将来有一天，AI驱动的智能机器将协助法庭认定事实，甚至颇具有争议地介入司法裁决程序？”

“这一天其实已经到来，” 大法官罗伯茨说，“而且这已经让司法实务的运作方式面临着巨大的压力。”

这位大法官说的并不只是高精尖的AI技术，当然更包括随身携带的智能设备、DNA生物技术等科技革命给传统证据基础上的事实认定带来的冲击，以及旧时代滞后的法律在技术革命新环境中的适用和演变，但最具有争议的是，司法实践中掌握国家机器的司法机关使用甚至依赖技术行使裁量权时，难免让人开始思考改变世界的科技技术进步与公平正义等社会目标之间的微妙关系。

本文中，简法帮以美国威斯康辛州最高法院的一个法院判例来分享美国司法机关已经广泛使用的一个风险评估工具所面临的程序正义问题。

概述

最初，风险评估技术工具仅由缓刑和假释部门使用，用来帮助确定违法者的最佳监督和处罚方式。随着国家对减少重新犯罪的关注和注重证据的司法实务的发展，现在这种工具的使用已经扩大到了量刑的司法实践中。然而，这些工具在量刑中的使用则更加复杂，因为风险评估工具主要面向减少重新犯罪的目标，而司法判刑则具有多个目的，譬如（1）威慑，（2）救助，（3）惩罚，（4）隔离。

使用特定的以证据为基础的风险评估工具进行判刑就是这个案例的核心问题。在量刑过程中使用COMPAS风险评估工具是否侵害宪法规定的正当法律程序权利（简法帮注：正当法律程序权利源于英美法系，主要是指任何权益受到判决影响的当事人，都享有被告知和陈述自己意见并获得听审的权利。），就是美国威斯康辛州上诉法庭向该州最高法院提请裁判的具体问题，因为COMPAS工具的专有保密性质让被告无法对COMPAS风险评估的科学效备敬御力提出质疑。

被告Eric L. Loomis（以下简称被告）认为，一审法院在判刑期间对COMPAS风险评估的考虑违反了自己的正当法律程序权利。

威斯康辛州最高法院得出的结论是：如果使用得当，并遵守其明确要求的限制和注意事项，法院在判决中考虑COMPAS风险评估并不违反被告享有的正当法律程序宪法权利。

最终，由于一审法院考虑COMPAS工具风险评分时具有其他独立因素的支持，技术工具的使用并没有发挥决定性的作用，所以威斯康辛州最高院认定一审法院判决被告入狱六年并没有不当行使自由裁量权。

法官量刑使用算法技术工具的一个案例

这个案件的事实没有争议。公诉人认为，被告是一起飞车枪击案的驾车人。公诉人指控了五项罪名：（1）一级肆意危及安仿岩全罪，（2）交警抓捕逃逸罪，（3）未经车主同意操控汽车罪，（4）罪犯持有枪支罪，（5）拥有短管霰弹枪或步枪罪。

被告否认参与飞车枪击。他放弃了庭稿好审权利，在与公诉人的控辩交易中（简法帮注：美国的控辩交易是指在司法审查的前提下，刑事案件的检察官和被告双方达成满意的倾向性意见的程序；通常是以检察官撤销指控、降格指控或者要求法官从轻判处刑罚为条件，来换取被告人的认罪答辩，进而由控辩双方达成均可接受的控辩协议），该被告对两项较轻的罪名指控做出认罪答辩，也就是前文的第2项和第3项罪名。

在接受被告的认罪答辩后，一审法院裁定开始量刑前调查。政府量刑前调查报告（下称“量刑报告”）的附件中包括一个COMPAS风险评估的附件。

COMPAS是Northpointe公司设计的一款风险需求评估工具，在狱政局做出入监决策、管理囚犯和规划惩治时能够用来提供决策支持。COMPAS风险评估依据的信息从被告的犯罪档案和与被告的访谈中采集。

COMPAS报告包括旨在预测再犯的风险评估，另外还有用来确定就业、住房和药物滥用等领域项目需求的单独评估。COMPAS报告的风险评估部分会生成条形图显示的风险评分，其中三个条形格分别代表审前再犯风险、一般再犯风险和暴力再犯风险。每个条形格显示的被告的风险级别落在从一到十的区间内。

风险评分旨在预测具有类似犯罪历史的人在被释放后不太可能或更有可能再次犯罪的一般可能性。然而，COMPAS风险评估并不能预测特定罪犯个人再次犯罪的具体可能性；它是基于特定个人信息与类似（人群）数据组的比较而提供的预测。

该案例中被告的COMPAS风险分数显示他在全部三个条形图上都呈现了重新犯罪的高风险。他的量刑报告包括了如何使用COMPAS风险评估的说明，警示了不当使用评估结果的风险，并且说明了它应当用于确定可以从干预措施中受益的囚犯以及在监督期间应该处理的风险因素。量刑报告还警示：COMPAS风险评估不应该用于确定量刑的幅度以及罪犯是否应当采取监禁措施。

此外，该案件中的COMPAS报告的确显示了被告的高风险和高监管需求：暴力的风险很高，再犯的风险很高，审前风险也高；所以这些都是决定适当量刑的因素。

最终，一审法院参考了COMPAS风险评分以及其他判刑因素判决驳回了缓刑的请求：“通过COMPAS评估，您被确定为对社区构成高风险的个人”。在衡量各种因素方面后，一审法院驳回缓刑请求不仅基于犯罪的严重程度，而且因为被告的“过往历史、监管措施历史以及所使用的风险评估工具”都表明了被告再次犯罪的风险极高。

于是，法院针对被告在控辩交易中认罪的交警抓捕逃逸罪和未经车主同意操控汽车罪两项罪名分别判处了两年和四年的入狱监禁及后续狱外监管措施。

接着，被告提请一审法院开庭听审其认罪后的量刑异议。他认为，一审法院在量刑时对COMPAS风险评估的考虑违反了他在宪法下的正当法律程序权利。

在庭审中，一审法庭论证了正当程序问题。被告提供的专家证人指出在量刑时使用COMPAS风险评估的问题。专家证人认为，不应将COMPAS风险评估用于决定是否采取入狱监禁的判决，因为COMPAS风险评估不是为此而设计的，法院这样做的巨大风险是过高估计犯罪人的风险并导致误判或者基于不相关的因素做出量刑决定。

该专家证人进一步指出，量刑法庭对于COMPAS评估如何分析风险的信息知之甚少：“法院不知道COMPAS到底如何将被告个人的历史与与之进行比较的基础人群进行比较。法院甚至都不知道对比人群是威斯康星人口，纽约人口，加利福尼亚人口……各种各样的信息法庭都没有，而我们（风险评估工具）现在的做法是径直将这些分值图放在法官面前让他们将之用于刑罚，这样会误导法庭。”

一审法院最终还是驳回了缓刑的请求，同时解释说使用COMPAS风险评估是为了验证该院自己的认定，无论量刑过程中是否考虑COMPAS风险评分，该院都会做出同样的量刑结果。

被告提起了上诉，上诉法院将该案子提请到威斯康辛州最高法院。

司法拥抱算法时的正当程序权利问题

量刑时能够使用COMPAS其实并不是一个新鲜的做法，威斯康辛州上诉法院在之前的判例中就支持了某初审法院量刑时对COMPAS评估的参考，并指出“COMPAS只不过是法庭在量刑时可以使用的一种工具”；但与本案例不同的是，该判例中没有提到正当程序的宪法权利问题。

但是，法律界不乏质疑的声音，担心工具的作用被过分看重和滥用。

该案件中，狱政局在量刑报告里就承认了工具的局限性：需要记住的重要一点是——风险评分不应用来确定量刑的幅度以及罪犯是否应当采取监禁措施。

威斯康辛州最高法院表示赞同，并在分析该案件中正当程序权利的问题后提出了必要警示的要求（见下文算法量刑到底靠不靠谱？）。

被告最初主张，COMPAS工具的专有保密属性让他无法对风险评估的科学有效性提出质疑。因此，被告认为，由于量刑报告中附加了COMPAS风险评估的附件，被告被剥夺了获取量刑报告全面信息的机会，因此无法确保自己基于准确信息而获得量刑的权利。

COMPAS的开发商Northpointe公司认为COMPAS是自己专有的工具，构成商业秘密。因此，该司没有公开披露风险评分到底如何确定以及评估因素的权重到底是怎样的。被告认为，由于COMPAS不披露这些信息，所以他没有得到一审法院量刑时使用的全部信息，基于以往判例类比认为自己的正当法律程序权利受到侵害。

也就是说，被告认为他是最适合反驳或解释自己COMPAS风险评估结果的人选，但仅仅看条形图反映的分值让他没法有效反驳或解释。此外，被告还认为，除非他能够查看工具背后这些因素是如何衡量的以及风险分数是如何确定的，否则COMPAS评估的准确性无法验证。

威斯康辛州最高法院则并不同意。该院指出，尽管被告无法查看和质疑COMPAS算法如何计算风险，但他至少可以审查并质疑量刑报告附件所载风险分值；因此，该案中被告并非没有机会获取法院依据的信息进行反驳、补充或解释。

威斯康辛州最高法院认为，尽管风险分数没有解释COMPAS程序如何使用信息来计算风险分值，但Northpointe公司COMPAS实务操作指南中解释过风险分值主要基于犯罪历史等静态信息和犯罪同伙、药物滥用等少数动态变量。

被告量刑报告中附录的COMPAS报告中就包含了21个静态信息方面的问题，例如：

此人在假释期间多少次被羁押？5+

此人在试用期间有多少次新的收费/逮捕？4

此人以前被逮捕（仅限刑事拘留）了几次？当时成年还是未成年？12

因此，威斯康辛州最高法院认为，被告的风险评估是基于他对这些问题的答案以及其犯罪史的公开数据，从这个意义上讲，被告完全有机会核实COMPAS报告中列出的问题和答案是否准确；一审法院和被告能够看到的是相同的风险评估报告。被告有机会通过辩解其他因素或信息来质询风险分值的不准确性。

算法量刑到底靠不靠谱？

美国使用COMPAS的一些州已经对COMPAS进行了验证研究，认为它是一个足够准确的风险评估工具。纽约州刑事司法服务局进行了一项研究，审查了COMPAS评估的重新犯罪量值的有效性和预测准确性，并得出结论认为：重新犯罪量值实用有效，并且预测准确性取得了令人满意的结果。与纽约州和其他州不同，威斯康星州尚未针对威斯康星州人口完成COMPAS统计验证研究。

另一方面，被告也找到了对风险评估工具的其他研究所提出的准确性方面的质疑。例如，他援引了2007年加利福尼亚管教和康复局的研究，结论是虽然COMPAS似乎在可以评估犯罪成因需求和再犯风险，但“几乎没有证据表明这是COMPAS实际评估的内容”。

加利福尼亚研究报告进一步得出结论，“没有明确的证据表明COMPAS可以由不同的评估者给出一致的评分，也没有明确的证据表明它可以评估其旨在评估的犯罪成因需求或者（非常重要的是）可以预测加利福尼亚管教和康复局囚犯的再次犯罪风险。”最终，该研究的作者没有推荐加利福尼亚管教和康复局针对个人使用COMPAS工具。

然而，随后加利福尼亚管教和康复局又发表了2010年关于加利福尼亚COMPAS验证研究的最终报告。2010年的研究得出结论，尽管并不完美，但“COMPAS是一个可靠的工具”。

除了这些问题之外，还有一些人担心风险评估工具可能会将少数群体犯罪者的比例过高地归类为更高的风险，包括家庭背景、教育和种族等各种不可控制的因素。

所以，威斯康辛州最高法院要求，使用风险评估工具的法域必须确保他们有资源、有能力维护这些工具并监控其持续准确性。

针对法院在量刑中使用所涉及的准确性问题，威斯康辛州最高法院决定使用COMPAS风险评估除了前文所述的限制之外，还必须遵守一些注意事项。具体来说，任何含有COMPAS风险评估的量刑报告都必须告知量刑法庭关于COMPAS风险评估准确性的以下注意事项：

COMPAS的专有保密性质导致无法公开披露风险评分到底如何确定以及评估因素的权重信息；

风险评估将被告与全国范围的样本进行比较，但对威斯康星州人口的交叉验证研究尚未完成；

对COMPAS风险评估分值进行的一些研究提出问题，质询是否存在少数群体犯罪者被不均衡地认定为重新犯罪高风险的情况；

随着人口结构的不断变化，风险评估工具必须不断监测和调整以维护准确性。这样，量刑法院才能够更好地判断风险评估的准确性并赋予风险分值适当的权重。

尽管如此，威斯康辛州最高法院明确认可了COMPAS风险评估的作用，并且援引了印第安纳州最高法院观点：这些工具有助于法院衡量所有量刑因素。与此同时，COMPAS风险评估依据群体数据判断高风险罪犯群体，而不是特定高风险的个人；所以，量刑法院针对每一个被告个体在考虑所有量刑因素时都应当注意这一点，而且COMPAS风险评估不能构成量刑的决定性因素。

算法=正义？元芳，你怎么看？

科技的进步在挑战社会的每一个细胞，包括经济、政治和生活方式等方方面面，就连司法体系这些维系社会公平和正义的社会机制也不例外。当算法工具这样的科技成果逐渐浸入司法实践中甚至影响量刑这样重要的国家行为中时，难免让人开始担忧是否真的在不远的未来，AI驱动的智能机器等技术工具不仅仅是协助性介入司法机关对法律的解释和执行，甚至逐步发挥更加重要的主导作用。

换句话说，人类会将同类的命运或者公平正义等核心价值的落实交给人类发明创造的算法等技术工具吗？

美国联邦最高法院大法官罗伯茨听起来保持着开放的态度，而且越来越多的法院也在拥抱技术的进步，威斯康辛州最高法院在这个案子中就这样乐观且务实地评论：

在量刑过程中分析使用以证据为基础的风险评估工具，务必考虑到诸如COMPAS等技术工具的变化和演进。我们今天面临的担忧，今后可能会随着工具的完善得到缓解。刑事司法系统应该认识到，在未来时间里，可供使用的研究数据会越来越多，各种各样更好的工具将会被开发出来。随着数据的变化，司法部门使用的工具也必须随之改变。司法部门必须跟上研究的步伐，必须不断评估这些工具在司法实践中的使用。

最后，无论你愿意或是不愿意，司法拥抱科技进步的明天已经到来，至于公平、正义、效率等社会价值目标在司法拥抱技术之后最终究竟会茁壮成长还是黯然失宠？我们拭目以待。

元芳，你怎么看？

⑻ 算法的新闻价值判断是什么意思

核心概念辨析

一、传统“新闻价值概念”梳理（基础概念）

◆ 所谓新闻价值，就是指凝聚在新闻事实中的社会需求，就是新闻本身之所以存在的客观理由，在我们比较固定的认识中，它包括时效性、重要性、显着性、接近性以及趣味性等几个基本属性。

◆ 新闻价值是新闻事实本身所包含的满足社会需求的素质的总和。新闻价值要素包括真实性、时新性等不变要素和重要性、显着性、接近性、趣味性等可变要素。新闻事实所包含的价值要素越丰富，级数越高，新闻价值就越大。

二、新闻价值的常见的几种特性

◆ 客观性

新闻的客观性要素是新闻存在的基本条件。新闻如果失真失实就不成其为新闻，也就没有新闻价值了。在新闻价值诸要素中，客观实在性是最重要的不变要素。一切新闻的产生和存在，首先要确认构成这一新闻的内容是否具有客观实在性。

◆ 新鲜性

新鲜性是新闻存在的标志，新闻如果不新鲜，也就不成其为新闻了，当然也就不存在新闻价值了。在新闻价值诸要素中，新鲜性也是重要的不变要素。一切新闻都必须新鲜，这是受众需要新闻的根本原因所在。

◆ 重要性

新闻的重要性是指事实信息内容的重要程度。事实信息内容越重要，新闻价值越大。判定某一事实信息内容重要与否的标准，主要看其政治与社会意义的大小及其对社会与公众产生的影响程度。影响程度越大，政治和社会意义越大，新闻价值也就越大。

◆ 显着性

事实信息中的人物、地点和事件中的知名度越是显着、越是突出，新闻价值也越大。一个普通群众很难成为新闻人物，而政府官员、大企业家、歌星、影星、社会名流的言行举止则往往会成新闻；一国之都、历史名城、古迹胜地也往往是出新闻的地方。新闻媒介应关注具有显着性的人物和事件，抓住其具有新意的内容及时予以报道。

◆ 趣味性

新闻的趣味性指事实信息内容对受众产生的兴趣程度。越是受众感兴趣的事实信息，新闻价值越大。趣味是新闻传播适应群众情趣需要的一种验证。趣味性还可使新闻内容的表现生动活泼、富有情趣。一些严肃的政治、经济新闻同样可以表现得妙趣横生。

三、传统新闻价值的“体系观”

◆ 新闻事实

人们之所以需要新闻，就是要通过新闻的接收和利用，来减少或消除自己对周围世界最新变动状态的不确定性。这种相关性使人们对这一新变动的认知成为必要。这是新闻价值的系统结构中最基本的客观性因素，没有它，新闻价值就无从发生。

◆ 传播者

传播者在新闻事实与受传者之间的中介作用是举足轻重的。正是由于传播者的能动性工作，使新闻事实由自在信息状态经过积极的扬弃获得了新质，转变为自为的新闻信息状态。传播者“化入”新闻作品的化入型新闻信息以其传真性、时效性，为满足人们的新闻需要提供了现实可能。

◆ 受传者

受传者根据自己的需要，通过认知结构的接收机制，对新闻作品所提供的化人型新闻信息作积极的扬弃，成为实际满足其新闻需要的“为我之物”。

综上所述，新闻价值生成的内在根据是新闻事实的价值素质、传播者对新闻的选择、受传者对新闻的接收三者的内在结构的有机对应、偶合和同一。

四、算法时代，新闻价值意义的重构（重点内容，论述题答题模板，重点识记）

李良荣教授在《新闻学概论》中提到，新闻价值就是事实本身包含的引起公众共同兴趣的素质。这些素质包括时新性、重要性、新奇性、接近性、趣味性。新闻推荐算法在一定程度上放大了个体的新闻兴趣偏好，更好地满足了个体的新闻内容需求，但弱化了新闻内容本身的地位。许多新闻内容生产者会投用户所好进行新闻内容生产，这就使新闻价值的含义发生了重构。

（一）时新性向即时性转变

新闻以往的定义是新近发生事实的变动，但由于互联网和移动终端的发展和普及，时新性已不能满足受众的要求。受众更倾向于即时性的新闻内容，即新闻事件发生的同时受众就能接受到相应的新闻内容。互联网时代加速了信息的生产，也加速了信息的传播，受众需要更及时地了解自己所处环境的信息变动。虽然即时性在时效上更好地满足了受众的信息需求，但是由于其新闻内容在新闻事件发生的同时就进行了发布，新闻具体信息极易出现误差或者错误。

（二）重要性向标签性转变

由于算法在进行新闻内容推送的时候会抓取新闻内容中的关键词等进行分析，许多新闻内容都需要带有标签，也就是关键字。即使新闻内容很重要，但如果无法被算法抓取正确的关键词作为标签，就会极易被算法推送到对该新闻内容不感兴趣的受众面前。这不仅会降低新闻内容传播的影响力，也会影响受众的新闻阅读感受。

（三）新奇性向互动性转变

在信息爆炸的时代，新闻内容仅包含新奇性，将无法有效吸引受众阅读。新闻内容更需要具有互动性，从而吸引受众点击、阅读内容最后进行分享。以今日头条为例，当算法察觉新闻内容与许多受众产生了互动，会将此新闻内

容推荐给更多的受众。具有互动性的新闻内容不仅可以更好地在受众中进行传播，更能促进受众分享，使新闻内容拥有更大的影响力。

（四）接近性向情近性转变

传统新闻价值中的接近性既包括地缘关系上的接近也包括心理上的接近。但是在算法帮助下，受众可以直接接触到其最感兴趣的内容，新闻内容的接近性便发生了向情感上接近的转变。情近性是指新闻内容能够引起受众的情感认同。虽然算法只能从受众的行为习惯、相似群体等方面发掘其兴趣，但是在一定程度上也反映出了受众对某些新闻内容的情感态度。情近性与保持新闻内容的客观性并不排斥，因为完全客观的内容是不存在的，任何新闻内容都是有立场的内容，完全客观本身即是一种态度倾向。

⑼ 名词解释 算法

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

⑽ 思想政治教育专业如何运用计算思维

1、计算思维是人的，不是计算机的思维方式。

计算思维是人类求解问题的一条途径，但决非要使人类像计算机那样地思考。计算机枯燥且沉闷，人类聪颖且富有想象力。是人类赋予计算机激情。配置了计算设备，我们就能用自己的智慧去解决那些在计算时代之前不敢尝试的问题，实现“只有想不到，没有做不到”的境界。

2、计算思维是概念化，不是程序化。

计算机科学不是计算机编程。像计算机科学家那样去思维意味着远不止能为计算机编程，还要求能够在抽象的多个层次上思维。

3、计算思维是思想，不是人造物。

不只是我们生产的软件硬件等人造物将以物理形式到处呈现并时时刻刻触及我们的生活，更重要的是还将有我们用以接近和求解问题、管理日常生活、与他人交流和互动的计算概念。

而且，面向所有的人，所有地方。当计算思维真正融入人类活动的整体以致不再表现为一种显式之哲学的时候，它就将成为一种现实。

4、计算思维是根本的，不是刻板的技能。

根本技能是每一个人为了在现代社会中发挥职能所必须掌握的。刻板技能意味着机械的重复。具有讽刺意味的是，当计算机像人类一样思考之后，思维可就真的变成机械的了。

(10)算法与政治扩展阅读：

优点内容：

计算思维吸取了问题解决所采用的一般数学思维方法，现实世界中巨大复杂系统的设计与评估的一般工程思维方法，以及复杂性、智能、心理、人类行为的理解等的一般科学思维方法。

1、优点

计算思维建立在计算过程的能力和限制之上，由人由机器执行。计算方法和模型使我们敢于去处理那些原本无法由个人独立完成的问题求解和系统设计。