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实体烟

文化输出是一个伪命题

文化输出是一个伪命题,它应是本国文化产能过剩而导致的外溢效应,而非为某国市场量身定做、投其所好、主题先行的宣传品。自己以前多少涉及过这块业务,传媒同仁不可谓不努力,该花的钱没少花,就是翻来覆去在传统文化瑰宝那边打转,强调特色,卖弄奇观,大方向就有问题,总觉得我闭门造车,搞个大美河…

你懂個屁研究室

體弱多病的第四權-台灣新聞產業的困境:《你懂個屁》EP07

先天不良後天失調的新聞產業,就快喘不過氣了

豆泥

[勸募] ​​站在多多的那一邊,就是站在雞蛋的那一邊

我想要在 2024/7/20 當天,於 FAB DAO 的認真大會上面,「認真」揪團一起捐款給「超讚!」的獨立媒體「Right Plus 多多益善」。

黃懿翎 (令雨)

媒體不拿刀也能殺人

吳媛媛的許多書本都在談瑞典的北歐模式與台灣經驗之間的比較,其中《當個普通人也很自豪》和《上一堂思辨國文課》都在談媒體時,提到一個例子: 瑞典小鎮發生一家四口的自殺的悲劇,事件一開始,瑞典主流報紙的報導只有短短一句「在某鎮,某個時間點,某個房子裡發現了四具屍體。

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台灣科技媒體中心

樹木產生的異戊二烯會造成臭氧污染嗎?

聽起來是不是跟我們的直覺有一點矛盾?一向被認為對環境有益處的樹木,居然被指出會造成空氣污染?

虛詞無形@香港文學館

恕我還未能接受網媒經營和呈現內容的形式

日後會否再從事紙媒工作?都幾肯定:不會,畢竟眼前的雜誌已所餘無幾,而且就算請你,都不會只請你做紙上的文字報道,而必需兼顧網上的——這樣說,不代表我抗拒做片或任何網上內容,我甚至覺得,絕對有需要去學和做,真正還未能接受的是,時下經營和呈現網上內容的形式。

孫窮理

國會改革案和勞基法二修,程序上有什麼不同?

最近「國會改革」修法爭議,5/17開始,一些被扭曲、渲染的訊息被大量傳播,成為刺激第一波動員的工具,一些朋友把焦慮化成行動,徹夜聽打、爬公報、找歷史資料…釐清程序和實體問題;大量訊息出土之後,讓我也焦慮了起來,這些本來該是媒體該做的事,我們好像落後了。

实体烟

一键直达

脸书一位陌生人的图,被算法推到了我的时间线——作为家具的老式电视机,竟只有三个台可选,且这三台还被做成实体按钮固定在那里,给人一种庄严的安宁感。游乐器也有名分照片里的废物,是有限媒体的存在过的证据。在那里,从业者、消费者尚有自知之明,懂取舍,也知这东西不能替代双眼去观看世界(主要是太笨重)。

喵路

漂浮的傷

明膠版畫 漂浮的傷 被浪帶起的漂浮垃圾 從來當不了主角 浪下去了 再次隱沒於海 直到下一場 風口浪尖 再被推出來 #她 #他 #孩童 #房間

陶樂思

我的媒體食譜:生活知性的本地媒體Mill Milk

雖然很多公民媒體倒下了,但香港新聞未死。

微小星辰

死亡日志01 | 上班日记

好想自杀啊好想自杀,解决不了外界我解决自己不可以吗!

微小星辰

有一天(一):写稿,在北京,与不想活。

模仿很喜欢的一个公号作者,记点小想法,希望生活有点盼头。

微小星辰

勇敢地去做,才能有所感悟

有想的时间,就把纠结的事情一件件做完了。

孫窮理

【焦點事件】交叉路口

《焦點事件》的年募款額,和月定額捐款,基本上維持在開始募款一年後的規模,沒有擴大,COVID-19疫情後,還有大概10%的縮減。在2018年的時候,這樣的財務規模,大概支持了四個記者和一名行政的薪資;這有兩個前提:一是,薪水低於媒體業界水準、略高於基本工資;二是對於募款成長,有所期待,可以改善薪資水準。

孫窮理

【焦點事件】關鍵字:核

先處理一個概念:對於「核戰」的想像。真實核戰全球核彈頭的數量在1986年達到最高峰,之後,隨著冷戰結束,幾輪以美、俄為主的「削減戰略性核武」談判後,全球核彈頭的數量,從1986年的7萬多顆,下降到2023年的1萬2千多顆,並且也沒有增多的訊號。

小豆

如何判斷是否偏頗?推拉式資訊?《智慧型手機知識碎片化時代的「閱讀力」最新技術大全》

這本書作者是日本新聞工作者佐佐木俊尚,介紹有關於網路閱讀的方式

夜間飛行物語

〔一週方圓〕20240103 沒有人在乎你在乎的事

沒有人在乎你在乎的事,就像我,就像你.....

貓眼看世界

你我雖生活在同一個時空,但卻處在不同的世界

近期鄰近總統大選,看到網路與新聞媒體的互相叫囂,甚至在Threads上的言論爭鋒,似乎是住在同一個地球,甚至在同一個台灣,但是卻因為長久以來政客的撕裂,媒體的沉淪,加上演算法的推波助瀾,使得你我雖生活在同一個時空,但卻處在不同的世界

annemariemulherindfw

蹩脚“诈骗专家”闫丽梦

一夜之间,闫丽梦成了右翼媒体的轰动人物

Openbook閱讀誌

年度論壇 3》AI能讓創作者不必媚俗嗎?新科技與過幾年就老的新媒體

李怡志從媒體素養切入來談。傳統媒體時代,閱聽人只要思考編輯台背後動機;到網路時代,開始需要把演算法視為素養的一部分。現在生成式AI加入了,又比演算法更複雜,需要知道機器是怎麼學習。「問題是我們都知道『學習必然有偏見』,很多東西根本就藏在人類大腦裡沒有被具象化,所以AI不可能學到所有事情。