一、信息链状传播特点？

信息链式传播又称为直线型传播，是指若干传播参与者，从最初的发信者到最终的受信者，环环衔接，形成信息传播的链条。特点是机制比较简单、速度较快、有明确领导人、适合等级结构、满意度低、失真度高。

优缺点

链式传播的优点是：

1、传递信息的速度最快。

2、解决简单问题的时效最高。

链式传播的缺点是：

1、信息经过层层筛选，容易出现失真的现象，使上级不能直接了解下级的真实情况，下级不能了解上级的真实意图。

2、各个信息传递者接受信息差异很大，平均满意程度有很大的差距。

3、处于最低层次的沟通只能作上行沟通，或接收失真度较大的信息，造成心理压力大，最容易产生不满足感；每个成员的沟通面狭窄，彼此沟通的内容分散，不易形成群体共同意见，最低层次的沟通者与最高层次的沟通者难以通气，不利于培养群体凝聚力。

二、信息传播类演讲的特点？

第一：针对性。演讲是一种社会活动，是用于公众场合的宣传形式。它为了以思想、感情、事例和理论来晓喻听众，打动听众，“征服”群众，必须要有现实的针对性。所谓针对性，首先是作者提出的问题是听众所关心的问题，评论和论辨要有雄辩的逻辑力量，要能为听众所接受并心悦诚服，这样，才能起到应有的社会效果；其次是要懂得听众有不同的对象和不同的层次，而“公众场合”也有不同的类型，如党团集会、专业性会议、服务性俱乐部、学校、社会团体、宗教团体、各类竞赛场合，写作时要根据不同场合和不同对象，为听众设计不同的演讲内容。

第二：可讲性。演讲的本质在于“讲”，而不在于“演”，它以“讲”为主、以“演”为辅。由于演讲要诉诸口头，拟稿时必须以易说能讲为前提。如果说，有些文章和作品主要通过阅读欣赏，领略其中意义和情味，那么，演讲稿的要求则是“上口入耳”。一篇好的演讲稿对演讲者来说要可讲；对听讲者来说应好听。因此，演讲稿写成之后，作者能通过试讲或默念加以检查，凡是讲不顺口或听不清楚之处（如句子过长），均应修改与调整。

第三：鼓动性。演讲是一门艺术。好的演讲自有一种激发听众情绪、赢得好感的鼓动性。要做到这一点，首先要依靠演讲稿思想内容的丰富、深刻，见解精辟，有独到之处，发人深思，语言表达要形象、生动，富有感染力。如果演讲稿写得平淡无味，毫无新意，即使在现场“演”得再卖力，效果也不会好，甚至相反。

第四：整体性演讲稿并不能独立地完成演讲任务，它只是演讲的一个文字依据，是整个演讲活动的一个组成部分。演讲主体、听众对象、特定的时空条件，共同构成了演讲活动的整体。撰写演讲稿时，不能将它从整体中剥离出来。

三、大数据 信息传播

大数据与信息传播的关系

如今，随着科技的飞速发展，大数据已经成为信息时代的核心。无论是企业的决策制定、市场营销、还是社交媒体的传播，大数据都扮演着重要的角色。

什么是大数据？

大数据是指规模庞大、来源多样且复杂的数据集合。这些数据由传统的数据处理应用程序难以处理，而需要使用先进的分析技术来获取有价值的信息。

大数据的特点主要包括三个V：

• 1. Volume（数据量）：大数据主要指海量的数据，以TB、PB乃至EB为计量单位。
• 2. Variety（数据多样性）：大数据涵盖了结构化数据（如数据库存储的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。
• 3. Velocity（数据处理速度）：大数据具有快速生成和处理数据的特点，要能够在相对短的时间内从数据中提取有价值的信息。

大数据在信息传播中的应用

大数据在信息传播领域的应用早已成为行业的新常态。通过对大数据的分析，人们可以更好地了解用户行为、预测趋势、优化传播策略等。

下面是大数据在信息传播中的几个典型应用场景：

1. 社交媒体分析

社交媒体平台上每天都产生海量的数据，这些数据包含了大量用户的言论、评论、转发等信息。利用大数据技术，可以对社交媒体上的内容进行挖掘和分析，帮助企业更好地了解用户喜好、反馈等，从而调整营销策略，提高用户粘性和忠诚度。

2. 媒体内容推荐

电子商务、视频网站等平台都面临着海量内容的推荐问题。大数据分析可以利用用户的历史行为和兴趣，为用户推荐相关的内容，提高用户的点击率和转化率。

3. 市场调研和预测

通过对大数据的分析，可以对市场进行调研和预测。了解用户的喜好和需求，可以帮助企业更准确地制定产品策略和市场营销策略。

当然，大数据的应用远不止于此。它可以帮助企业进行精细化的用户画像、精准广告投放、舆情分析等，为企业的决策和发展提供有力的支持。

大数据对信息传播的影响

大数据的出现，彻底改变了信息传播的方式和效果。

首先，大数据使得信息传播更加精准。传统的信息传播方式主要依赖于媒体的广告定向和用户的接收能力，而大数据分析可以通过对用户行为和偏好的分析，将信息精确传递给目标受众，提高传播效果。

其次，大数据让信息传播更有针对性。通过对用户行为和兴趣的分析，企业可以对不同用户群体进行个性化传播，提供更为精准的产品和服务。

此外，大数据还可以预测趋势和预测用户需求，帮助企业及时调整传播策略。通过对大数据的分析，企业可以掌握用户的变化和需求的演变，从而迅速做出反应，提高竞争力。

未来的发展趋势

随着大数据技术的不断发展，大数据在信息传播领域的应用前景十分广阔。

首先，大数据技术的普及将进一步降低成本，使更多的企业可以利用大数据来优化信息传播策略。

其次，随着人工智能技术的发展，大数据分析将实现更高水平的自动化和智能化。人们可以利用机器学习和自然语言处理等技术，更准确地挖掘和分析大数据中的有价值信息。

最后，随着网络和移动设备的普及，大数据分析将涉及更广泛的领域。无论是电子商务、新媒体还是物联网，都离不开对大数据的深度分析，以提供更优质的服务和用户体验。

综上所述，大数据与信息传播息息相关。它不仅为企业决策提供了强大的支持，也为用户提供了更加个性化、精准化的信息和服务。

未来，大数据技术将继续发展，为信息传播领域带来更多的机遇和挑战。只有不断跟上技术的步伐，不断创新和优化，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

四、现代信息传播的特点有哪些？

从古至今信息传递形式的主要发展经历：

远古：口耳相传或借助器物 优点：传递信息较准确 缺点：传播范围小；

古代：驿差长途跋涉 优点：传递范围较远 缺点：传递时间长；

近代：依靠交通工具的交通系统 优点：传递范围较广 缺点：传递受限制；

现代：电报、电话 优点：速度快，范围广 缺点：使用受限制；

当代：广播、电视和计算机网络 优点：速度快，范围广 缺点：有辐射，且容易接受不良信息。 希望我的解答对您有所帮助！

五、信息技术环境下教育传播的新特点有哪些？

1、信息技术转变了教育改革环境

信息技术的广泛应用，促成了一个网络化、多媒体化和智能化的教育环境，在这个环境中，所有的教育资源得到了沟通，构架了一个全新的、无限开放的平台，实现了真正的资源共享，转变了传统的教育教学环境。

2、信息技术转变了教师的教学观

自从信息技术在学校得到广泛应用后，教师由原来的一支粉笔、一本教科书，即传统的说教模式，转变为了多媒体教学，教学方法、教学手段也得到大幅度的改善。信息资源的整合与共享，有力的缩短了教师的备课时间，使教师有更多的时间研究学生、研究教材，从而全身心的投入到教育改革中去。

3、信息技术转变了学生的学习观

信息技术的普及转变了学生的学习观。学生由原来的听即被动地位，转变成课堂主体地位，课中学生进行小组合作学习。学生的知识来源由原来的单一书本，扩展到了网络资源。学生可以自主学习，自行上网查找学习资料，煅炼出了自主学习的能力。

4、信息技术转变了传统的人才观

传统的观点把知识拥有量的多少、运用知识能力的强弱作为人才的标志。信息技术的应用，使人才观由知识型人才观转变为素质型人才观。所谓素质型人才观，除了应该包含传统的德智体的内容以外，还要特别突出信息能力和创新能力，以及相关的协作精神、适应能力。信息能力和网络能力体现了信息时代的人才的特点。

六、信息源类别及存储传播特点？

信息源类别以及存储传播的特点是利用信息源的特性进行分类和管理，这样就可以更精准的进行储存信息和对外传播

七、以海报作为媒介传播信息的特点？

海报传播信息需要有场地，但它保持的时间可以根据自己的需求做安排

八、信息化时代下大数据的特点

信息化时代下大数据的特点

在当今信息化时代，信息量飞速增长，大数据已经成为企业和组织获取洞察力的重要工具。大数据具有多种特点，这些特点对于企业的决策和发展至关重要。

首先，大数据具有海量性。随着互联网的普及和智能设备的发展，每天产生的数据量以惊人的速度增长。大数据所涉及的数据量通常是传统数据处理手段无法处理的，需要利用先进的技术和工具进行分析和挖掘。

其次，大数据具有多样性。大数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据，如文本、图片、视频等。这种多样性为数据分析带来了挑战，需要综合运用各种技术手段进行处理和分析。

另外，大数据具有实时性。随着互联网的发展，数据的产生和传输速度越来越快，数据的有效期也越来越短。企业需要及时获取和分析数据，以做出快速反应和决策。

此外，大数据具有价值密度高。在海量数据中，隐藏着丰富的信息和价值，通过对大数据的深度分析和挖掘，企业可以发现潜在的商机和问题，帮助企业更好地发展和竞争。

最后，大数据具有不确定性。由于大数据的数据量大、多样性强，数据的质量和准确性往往难以保证，需要企业在数据分析和应用中注意数据质量的控制和监测。

综上所述，大数据在信息化时代具有诸多特点，这些特点对于企业的发展和竞争至关重要。面对大数据时代的到来，企业需要不断学习和应用先进的数据分析技术，抓住大数据带来的机遇，实现更好的发展。

九、传播法研究的三大特点？

传播学研究的主要特点有三：科学性、操作性、综合化与定量化。其表现分述如下：

一、科学性主要表现在以下4个方面

1先导：系统的理论框架

2过程：可靠的控制机制

3研究：严格的分析手段

4结论：良好的复制功能

二、操作性

具体表现在其研究目的的三个梯次分布上：

1、描述，即对研究对象的现实状况做出符合实际的描述

2解释，即对研究对象的活动过程及特点做出解释

3预测与制

三、综合化与定量化。

综合化是指在传播学研究中尽可能采用多重设计和研究手段。定量化是指在传播学研究中对传播活动和传播现象才用数量化的研究设计和分析手段。

十、信息传播十大定律？

▉ No.1 摩尔定律（Moore ’ s Law）

英特尔（Intel）创始人之一戈登 · 摩尔（Gordon Moore）提出摩尔定律：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔 18-24 个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。

▲戈登 · 摩尔

摩尔定律的核心内容主要有三个：

一是集成更多的晶体管，每隔两年单芯片集成的晶体管数目翻一番；二是实现更高的性能，每隔两年性能提高一倍；三是实现更低的价格，单个晶体管的价格每隔两年下降一倍。

摩尔定律被称为 " 半导体行业的传奇定律 "，它不仅揭示了信息技术进步的速度，更在接下来的半个世纪中，犹如一只无形大手般推动了整个半导体行业的变革。

▉ No.2 梅特卡夫定律（Metcalfe's law）

1993 年，乔治 · 吉尔德提出梅特卡夫定律：一个网络的价值等于该网络内的节点数的平方，而且该网络的价值与联网的用户数的平方成正比。

该定律表明，一个网络的用户数目越多，那么整个网络和该网络内的每台计算机的价值也就越大。

用公式再来说明一下：

▲网络设备之间可能连接数

网络可能连接数 C 可以表示为：

C = n ( n-1 ) /2 ( 1 )

网络的经济价值 V 表示为：

V=C2 ( 2 )

互联性驱动经济价值，这就能明白万物互联对运营商等企业的价值了。

▉ No.3 吉尔德定律（Gilder's Law）

乔治 · 吉尔德（数字时代三大思想家之一）提出吉尔德定律（又称胜利者浪费定律）：最为成功的商业运作模式是价格最低的资源将会被尽可能的消耗，以此来保存最昂贵的资源。

吉尔德定律被描述为：在未来 25 年，主干网的带宽每 6 个月增长一倍，其增长速度是摩尔定律预测的 CPU 增长速度的 3 倍并预言将来上网会免费。

网络速度提升、价格下降，这不就是提速降费的惠民政策吗？

摩尔定律、梅特卡夫定律和吉尔德定律的三大趋势，共同推动着通信网络和信息社会飞速发展。

▉ No.4 库梅定律（Koomey's Law）

2011 年，斯坦福大学的教授乔纳森 · 库梅（Jonathan Koomey）发现了库梅定律：单位运算的电耗量，每一年半就降低一半，从计算机诞生开始，都会持续下去。

21 世纪，摩尔定律和库梅定律具有同等重要的地位。

▲库梅定律 vs 摩尔定律

库梅指出，从 1946 年第一台电子计算机 ENIAC 诞生之日算起，相同的计算量所需能耗一降再降。

微软和英特尔曾经联手对 ENIAC 的峰值功耗进行了计算——每秒运行 5000 次加法，所需功耗为 150 千瓦。如今仅仅是 ENIAC 时期的四万分之一。

▲ ENIAC

（占地面积达 170 平方米，重 30 吨）

物联网的基础是数据，如何采集世界的数据？

其中一个解决方案是利用库梅定律，建立遍布于世界的传感器网络，和计算机进行连接，建立自动化获得世界信息的范式，更好地收集世界的数据。

我们要建立大思维，正如我们的五官等感官都在收集信息供给我们处理，你的大脑会不断比较，从而建立一个关于世界的图景。

▉ No.5 尼尔森定律（Nielsen's Law）

1998 年，嘉卡伯 · 尼尔森（Jakob Nielsen）提出互联网宽带的尼尔森定律：高端用户带宽将以平均每年 50% 的增幅增长，每 21 个月带宽速率将增长一倍。

这也是指数化增长的曲线，这也是为什么现在很多大的电信公司，价格一降再降，但是仍然可以从中获得丰厚利润的主要原因。回顾宽带用户的发展情况其增长趋势很好地与该定律吻合。

▉ No.6 库帕定律（Cooper's Law）

马丁 · 库帕（Martin Lawrence Cooper）提出库伯定律：无线网络容量每 30 个月增加一倍。

库帕大哥大的发明者，被称为移动电话之父。

▲马丁 · 库帕

有人说，" 库伯定律 " 比 " 摩尔定律 " 更加经典，更加坚不可摧。

从 1897 年吉列尔莫 · 马可尼（ Guglielmo Marconi）用无线电报传递莫尔斯电码，到今天 4G 通信技术的应用，这个定律都被认为是正确的。

而且更酷的是，无线射频传递过程中的信息量，不同于芯片上的晶体管，它不存在物理空间的极限限制，只要架设更多的线路，更多的带宽，搭建更多的终端，信息传输量就会永无止境地向上递增！

▉ No.7 Edholm 带宽定律（Edholm's Law of Bandwidth）

菲尔 · 埃德霍尔姆（Phil Edholm）提出 Edholm 带宽定律：

人们对于无线短距离通信的带宽需求基本每隔 18 个月翻一番。为了满足日益增长的带宽需求 , 可以采用更先进的调制技术提高频带利用率 , 或者通过采用多种复用方式来增加信道容量。

▲ Edholm 带宽定律

在未来，无线网络的传输效率会和有线网络的传输效率逐渐趋同，无线网络和有线网络相互融合，是通信技术发展到一定阶段后必然会有的结果。

▉ No.8 巴特尔定律（Butter's Law）

巴特尔定律：从一根光纤中导出的数据量，每 9 个月就会翻一倍，这也意味着在光纤网络中，数据传输成本每 9 个月的时间就会下降一半。

▉ No.9 香农定律（Shannon's Law）

1948 年，美国工程师克劳德 · 香农（Claude Elwood Shannon）提出香农定律：

如果把网络带宽比喻为车道宽度，那么网速就好比汽车在车道上行驶的速度。汽车在车道上行驶得快或者不快，要受限于车道宽度的大小，车道上正有多少辆汽车在行驶等诸多干扰性因素。

▲香农定律的数学公式

克劳德 · 香农在工程和数学界是一位响当当的人物，在 20 世纪 30-40 年代的工作为他赢得了 " 信息时代之父 "（ father of the information age ）的称号。

▲克劳德 · 香农

▉ No.10 墨菲定律（Murphy's law）

墨菲定律是一种心理学效应，由爱德华 · 墨菲（Edward A. Murphy）提出：凡事只要有可能出错，那就一定会出错。

墨菲定律自被提出之日起便被广泛应用于各个行业的安全生产管理中 , 通信行业也不例外。

举几个扎心的例子：

凡是有可能停电的基站，那就一定会停电；

凡是有可能发生断网的日子，那就一定会断网；

凡是有可能发生安全事故的工程施工，那就一定会发生事故。

" 墨菲定律 " 是我们通信行业的铁律，不要有侥幸心理，请保持敬畏之心