特朗普在其上任后的第一次记者会上怒批CNN、BuzzFeed发布虚假新闻。一时间，美国新总统与新闻业之间的剑拔弩张再次引发热议。同时调查显示，美国民众对于媒体的信任程度持续走低。新闻媒体缘何难再得到公众认可？浙江大学传媒与国际文化学院博士生王怡霖在《从大选报道看美国新闻业公信力危机》一文中认为，此次大选美国新闻媒体在内容选择等多个新闻生产环节都出现失误，作为重要消息来源的民调失灵，“赛马新闻”与“去专业化”内容蚕食严肃的议题报道，客观与公平的报道原则受到冲击，新闻报道与社会情绪、公众舆论渐行渐远。在此种情况下，公众的新闻需求无法得到满足，对媒体的信任下降，新闻媒体的公信力遭受公众质疑也成为必然结果。这里我们选登的是作者提出的导致美国新闻业公信力危机的第一个原因：饱受诟病的新闻生产策略。

大选报道一般离不开四类主题：竞选策略与民意调查；主要政策与相关议题；候选人个性与巡回演讲；选民故事等。其中以民意调查结果为主要内容的选举新闻及紧跟候选人形势与策略的赛马式报道最为常见。而长期以来，在民调驱动的赛马式报道框架下，记者对于新闻故事的描绘多从特定角度及媒介逻辑出发，凸显大选中的冲突与竞争，忽略了民众对“更具信息性，更聚焦议题，更少偏见”的选举新闻的实际需求。这种新闻生产与需求的不匹配在此次大选中导致了民众对新闻媒体期待的落空，并且进一步刺激媒体公信力的滑落。

受质疑的消息来源——民调

在美国，经过数十年的发展，民意调查已经形成了一套非常成熟的运作过程和调查体系。

尤其在竞选周期，形形色色的选举民调令人目不暇接，各类民调机构也成为媒体报道竞选时最常规也最可用的信息源。一般认为，借由民调民众可以了解社会的整体舆论环境，同时对于新闻业，民调新闻作为精确新闻的重要组成部分，被视为具有凸显新闻客观性，增强媒体公信力的作用，新闻媒体也通过报道各种民调不断跟进选举进程。

但随着民调新闻的不断发展，此类报道的缺陷也不断显现。首先，对于民意调查是否能够真实反映民意这一点一直存有争论。民调人群样本是否准确合理，调查程序是否规范严谨，被调查者是否表露真实投票意愿，这些都会影响民调反映民意的准确程度。

其次，民调结果本身是否会影响大选。如大众媒体对出口民调（即对已经投票并即将离开投票站的选民进行访问）结果的广泛报道及相关预测可能会影响正在投票的选民态度，进而影响最终选举结果。

第三，媒体报道民意测验的结果时，大多流于表面，未能呈现出议题背后更具价值的深层原因。一方面因为记者、编辑对于民调的操作方式缺乏了解，在报道时容易造成扭曲和误读；另一方面，记者的精英立场使其认为民调数据已经说明一切，无须深入解读，造成在报道民调结果时“点到即止”，缺少细致严谨的结果分析和背景阐释。

第四，借由民调，媒体可以轻松设置议程，引导社会心理和舆论。尤其是在大选期间，新闻媒体借助各种民调，聚焦候选人之间的“赛马式”竞争而非严肃的议题分析。

最后，民众由于对民调统计的知识缺乏了解，所以质疑民调新闻的真实性与公正性。民调到底怎么操作？多少人的态度才能代表整个社会的民意？民调数据是否经得起推敲？媒体对民调的报道会不会影响选举结果？种种疑问都给民调新闻画上了一个问号。

作为信息源的选举民调具有常规性和可用性，这导致新闻记者在报道竞选活动时对民调的极大依赖。但此次美国大选，党派分化、双方对立、观点极化，其复杂程度许多民调机构始料未及，也难怪在捕捉民意方面的效果不尽如人意。民调数据能否经得起此次大选的考验尚未可知，但是媒体对于民调的依赖程度只增不减，也就造成此次竞选报道的失误。例如，《纽约时报》在大选日前夜发布的民调结果显示希拉里获胜的可能性为85%，其他民调机构和媒体的预测数据也相差无几。这一预测正好符合了许多美国媒体从业者的期待，加之对于民调背后的统计知识缺乏了解，记者们对于这些数据欣然接受，放弃对其进行更深层的挖掘和追问。NBC资深政治记者PerryBacon认为，在政治报道中使用数据与政治科学方法确实是很大的加分项，数据可以帮助记者向受众解释更多与更复杂的事件。但如今数据更多地被用来进行预测而非解释。民调报道倘若只是流于实证科学的形式与社会科学调查方法的移植，止步于肤浅的数据展示，并未触及议题背后真正的公共民意与社会态度，那么也就失去了其意义与价值，而看似客观公正的民调报道实际上也就成了媒体对民意一厢情愿的再建构。

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“赛马框架”与“去专业化”内容

尽管对于民调新闻的优劣莫衷一是，这些伴随竞选全程的各类民调以及候选人随民调结果不断调整的竞选策略，依然为记者进行赛马式的大选报道提供了源源不断的材料。长期以来，“赛马新闻”在美国的大选报道中占据着重要地位。在这种新闻报道框架之下，大选被描绘成一场激烈的“赛马比赛”。新闻媒体花费更多精力在报道候选人之间的名次竞争以及竞选策略上，越来越少地







































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