新闻联播为何不允许事故发生？原因是什么呢？
新闻联播不允许事故发生，因为新闻联播代表的形象并不仅仅是一个卫视，更是一个国家。
现在有很多的人都会看新闻联播，因为新闻联播会讲一些时政要事，而且也会说一些和社会体育农业交通等方面的新闻，所以大部分的人都是通过新闻联播来了解全国，乃至全世界发生的事情。但是新闻联播有一个特别硬性的要求，就是不允许任何事故的发生，小编觉得这个要求也是很正常的，因为每一天有那么多的人都在看新闻联播，而且对新闻联播的期待是特别高的，如果有事故发生，那么这些人就会丧失对新闻联播的信心，也会认为新闻联播不那么严谨。此外新闻联播代表的也不仅仅是一个地方台，因为有很多人都在盯着新闻联播，一旦发生了事故，那么就会有其他国家的人嘲笑咱们国家，所以新闻联播是绝对不允许出事故的。
新闻联播也陪伴了一代又一代人，无论是老年人又或者是青年人，对于新闻联播的感情还是比较深的，而新闻联播也像是各位的家长，所以任何人都不希望家长能犯错。此外一旦新闻联播出现了事故，那么影响还是比较大的，比如在说某一个人数伤亡时，将伤亡人数说得过大，那么就会造成非常恶劣的影响，也会有失新闻联播的尊严。很多主持人在主持新闻联播的时候，都会一遍又一遍的看稿子，并且要保证一个字都不错，如果错了一个字，那么就会罚很多的钱，从而制止自己犯错。
最后，小编个人是非常喜欢看新闻联播的，因为能够从新闻联播中了解到很多的知识，所以小编也希望新闻联播能够越来越好，更希望这些主持人们能够越来越适应。
新闻联播播放的新闻我们可以认定这是真消息然后随意传播吗？
新闻传播本身就存在真实的和虚假的新闻并存的客观现象，就如同人堆里总是有好人也有坏人一样。
但是新闻传播的准则和职业道德要求新闻工作人员把握新闻的真实性、客观性与雅正性的原则。
新闻报道的主观性是不能完全避免的，传播学中把关人的理论就说明，新闻信息都是通过记者或者编辑传播到受众的，很多信息会被把关人过滤，不同角度看问题或许结果会截然相反，记者和编辑虽然力求真实客观，但是还是或多或少会显露出自己的态度，另外，有时候亲眼所见还有假呢，所以要求记者要深入调查，但具体做新闻时要看记者的能力和综合素质。
新闻联播更加注重新闻的宣传性，这是由媒体的性质决定的，当然也会注意保持真实性，因为新闻也有监督，全国的观众都会对它做出监督，如果报道错误或者失实，可以向电视台反应，他们应该会做出措施和反应。
谣言是利用各种渠道传播的对公众感兴趣的事物、事件或问题的未经证实的阐述或诠释。我觉得具体问题具体分析吧，看传播者是有意的还是无意的以及对受众和社会造成的影响的恶劣程度。
cctv比小的电视台或者网络媒体更具权威性，这个不是某个人或者机构来评定的，是公众得出的一个结论而已。网络媒体的可信度最低，很多网络没有采编权，只是转载或者拼凑，真实性可想而知。无论是cctv还是地方小媒体，他们都是媒体，也都是由人去传播，因此传播的过程都躲不开假新闻，新闻力求真实，是指它会无限去接近真实。
新媒体遇上大数据 隐私保护仍是“痛点”
新媒体遇上大数据 隐私保护仍是“痛点”_数据分析师考试
大数据并不是简单地买几台服务器把数据存下来，而是要将大数据与实际接轨，突出工具化、服务化和实用化，让大数据能解决具体问题。
新媒体在运用大数据过程中，一个非常关键的问题是隐私保护。在使用大数据过程中保护个人隐私，需要司法机关发布有效的法律判例，对侵犯隐私行为形成舆论压力；同时要加强大数据隐私保护研究
7月9日，金砖国家领导人第七次会晤在俄罗斯乌法举行。
当天，人民日报全媒体平台“烹”出一张图解:《金砖国家大数据》。
这并非新媒体与大数据的第一次结合。
前不久由中国社会科学院发布的《中国新媒体发展报告(2015)》称，中国新媒体已超越“跨行业”，初步呈现“全产业”发展新趋势。移动化、大数据化和智能化的新媒体已成为具备高强渗透度的产业基因，可深度融合于经济产业各领域之中。
专注研究新媒体与数据新闻的清华大学新闻与传播学院教授沈阳认为，当前，大数据在新媒体中应用广泛，贯穿于新媒体发展的各个方面。
大数据运用广泛
人民日报全媒体平台发布的《金砖国家大数据》，只是近期新媒体运用大数据的一个例子。
早在大数据这一概念进入公众视野不久，便有媒体将大数据运用于新闻报道之中。
2014年春运期间，互联网上就出现了一张可以呈现国内春节人口迁徙实况的地图，这张尽显中国春运迁徙实景的图片更是登上央视《新闻联播》进行权威盘点。自从春运开始，这张地图多次被电视、报纸等媒体引用，成为用数据解读春运状况的一个样本。据称，这是国内首个运用大数据播报国内春节人口迁徙实况的地图。
相较于电视、报纸等传统媒体，新媒体对大数据的运用更加频繁，作为新媒体代表之一的“澎湃新闻”便是如此:今年2月，“澎湃新闻”出品了《大数据告诉你，梅西的右脚现在有多恐怖》；3月，《落马老虎大数据:除“军虎”外，69人共花两千多年入省部级》“走”下生产线。
在沈阳看来，将大数据应用于报道内容，只是新媒体运用大数据的一个方面。
在与《法制日报》记者交谈过程中，沈阳列出了新媒体“遇上”大数据的多个“场景”:在做新媒体功能研发时，哪些要素需要增强、哪些需要减弱，可以运用大数据分析进行修正；在策划选题时，可以通过大数据分析筛选出哪些话题关注度高、最热门；在内容推送过程中，可以利用大数据对用户兴趣进行分析并梳理出来；新闻发出后，受众有哪些评论、转发多少、分享情况，这些都可以通过大数据获得结果；即便是在广告投放环节，也可以通过大数据分析、预判广告与用户是否匹配、广告对新媒体品牌价值是否会有影响。
“大数据贯穿于新媒体的各个方面。”沈阳说。
“完美”并非绝对
尽管大数据很重要、很管用，但沈阳很早就发现，“大数据，没有看起来那么美”。
“数据真实性是一个不可回避的问题。目前，水军、僵尸粉、刷阅读量等情况都有存在，这在一定程度上给数据提供了虚假成分。”沈阳说，不过，从宏观上讲，可以控制这些虚假成分。
如何控制“水分”?沈阳举例说，在统计微博粉丝时，可以将范围缩小至带V的粉丝，因为带V粉丝造假成本高；如果要更精准的数据，可以进一步缩小范围，如近期活跃的带V粉丝。“当然，这样筛选数据会面临高成本的问题”。
沈阳在早期的研究中还关注到大数据的另外两个问题:样本代表性和相关性误差。
沈阳认为，我们不可能搜集到全数据，而与大数据相关的形容词往往是大规模、精准、细化，在调用如此“完美”的数据时，如何注意情景和样本的适用性是一个问题。正如网络民意与现实民意的讨论，微博不代表网络，网络不代表社会，朋友圈也是小圈子，跳出圈子看世界不容易，切勿陷入相同的悖论。在选样、测量、误差校正不尽如人意时，好数据将劣化，大数据将虚化。
相关性误差，则更偏向于技术。沈阳认为，在要素构成简单的情景中，可以利用大数据，基于一定算法和模型对变量元素进行相关性分析。然而，在复杂系统中，仅有相关性解释还不够，易走偏。比如一个明显不对的结论:一个城市的网页数越高，其网络形象就越好。虽然数据统计证实了网页数和网络形象存在一般的正相关，但忽略了负面事件带来的网页量爆发等，因此结论也是不科学的。相关性要真正体现在数据之间、数据与真实事件影射的现象之间、真实事件的客观联系上。
“大数据并不是简单地买几台服务器把数据存下来，而是要将大数据与实际接轨，突出工具化、服务化和实用化，让大数据能解决具体问题。”沈阳说。
隐私保护日益突出
基于多年研究大数据的心得，沈阳认为，新媒体在运用大数据过程中，一个非常关键的问题是，隐私保护。“目前，隐私保护问题越来越突出”。
此前，《法制日报》记者在参加一次论坛时，工信部相关部门一名负责人曾表达这样的观点:大数据时代到来后，随着互联网技术及其应用的发展，大数据、云计算技术方式的使用，个人信息的价值不断被挖掘、被使用，但是安全保护是一个很大的问题。
工信部相关部门这名负责人认为，大数据时代的个人信息安全面临三大问题。
“一个问题是数据未经授权被搜集，这种情况发生得比较多。”工信部相关部门这名负责人说，第二个问题是超出范围使用。所谓超范围使用，是指企业通过一定的所谓合法的形式拿到个人信息，但是拿到以后使用信息的目的、用途以及范围，并非信息权利主体所熟知。这种情况包括，当互联网对一些数据信息进行更进一步或者深层挖掘时，这种挖掘在一定程度上有可能侵犯了权利主体的权益。因为互联网企业之前可能告诉权利主体，获取信息是基于特定的目的或者在特定范围内使用，但是进一步挖掘就有可能触犯了约定。第三个问题是数据保存。曾有网络社区存储的几千万用户信息被黑客拿到后转卖给第三家，最后造成信息滥用。
在新媒体广泛使用、深度挖掘大数据的时代，如何保护公民隐私?
工信部相关部门这名负责人提出了一个观点:信息保护人人有责。
“在信息安全保护方面，很重要的一点在于，权利人自身要加强保护意识。”工信部相关部门这名负责人说，现在，不管是要求政府部门监管，还是要求司法机关动起来，一个重要前提是人人保护信息，这样才可能使信息保护问题得到根本解决，否则只靠公权力机关单方面去做是没有用的。当然，在提倡人人保护信息的同时，执法保护也是一个很重要的方面。
在沈阳看来，在使用大数据过程中保护个人隐私，一方面需要司法机关发布有效的法律判例，对侵犯隐私行为形成舆论压力；另一方面要加强大数据隐私保护研究。
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人脸识别怎么了，专家为什么要极力反对发展人脸技术？
人脸作为生物识别的一种，具备唯一性，一旦发生信息泄露风险很大。
当人脸识别站上风口，争议也未曾间断。
如今，人们刷脸支付、刷脸安检、刷脸入住酒店……纵然人脸识别技术已经被应用于多层面，但目前仍旧有技术困局。与此同时，狂飙突进之际，反思的声音逐渐多了起来：人脸识别，边界在哪？在隐私、安全和便利三者的平衡上，应当恪守怎样的“游戏规则”？
新京报记者就此对话了多位专家，其中安恒信息安全研究院院长吴卓群表示，新技术总会有安全问题，人脸识别本身为生活提供了便利，而它最大的风险在于信息泄露。联合国网络安全与网络犯罪问题高级顾问吴沈括接受新京报记者采访时则表示，人脸识别技术一旦被普及，可以定位某人而该人却毫不知悉。不过，其安全问题不在于技术本身，而是应用的问题。
人脸识别技术有何利弊？
吴卓群（安恒信息安全研究院院长）：人脸识别属于生物识别的一种，公安破案、换脸软件，都属于人脸识别技术的应用案例，该技术最大的优点就是方便，所以普及得比较快。
不过，现在也有一些通过对抗网络进行攻击以及破解人脸识别机制的现象存在，而且人脸作为生物识别的一种，具备唯一性，一旦发生信息泄露风险很大，所以要从制度层面来保证信息的流转安全，从法律和制度上去约束人脸数据的收集，防止信息泄露。
总之，人脸识别本身是方便我们生活的，可以免去我们输密码的麻烦，而它最大的风险在于信息泄露，对此我们需要不断改进算法，完善法律和制度。
马杰（百度安全总经理）：目前，人脸识别技术已经被广泛运用于智能门锁、移动支付、手机解锁等，在窃密、造假、冒用、顶替等方面，提升了安全系数。在公司、商场、机场、学校等场景下，人脸识别技术可以提升管理效率，提升交互体验。
此外，在刑侦及公共领域，人脸识别技术可以协助抓获潜逃多年的犯罪嫌疑人以及帮助失散多年的家庭团圆，使得执法效率和社会公共安全得以大幅提高。
但相应的，人脸识别技术作为生物识别的一种，存在容易被欺骗（破解）的安全隐患。
“刷脸”普及，隐患也会越大？
丁晓东（中国人民大学法学院副教授）：我比较反对在人脸识别上出了一件事，就觉得人脸识别技术敏感，碰不得。很多情况下人脸是公开数据，我们每天走在街上都能被人看到，不能说人脸就不能给别人看了。实际上，我们的人脸信息早就已经相互流通和流动了，所以我认为不能因为ZAO事件就对这一技术采取禁止的态度，而是要在具体的场景中进行风险的防范，这可能是更为重要的，也是更需要保持的一个态度。
就争议来说，重点不是换脸本身会不会存在问题，而是民众能不能对这一技术形成可靠的辨识，比如我们看漫画时，知道是假的。如果一些技术的使用，使得民众或一般人在短时间里难以辨识，就可能存在风险，例如对新闻联播主播进行换脸，然后制造假新闻。
人脸识别在有的领域可能会产生很大风险，包括新闻领域，通过深度伪造技术使得伪造的新闻图片传播。
吴沈括（联合国网络安全与网络犯罪问题高级顾问）：技术是中立的，但使用技术的人是有立场的。人脸识别技术的安全问题不在于该项技术本身，而是应用的问题。危险在于利用这项技术达到了不该达到的目的，实施了不该实施的行为。
人脸识别技术一旦被普及，它可以定位某人而该人却毫不知悉。该项技术用于侦查犯罪就是助力公共安全；当用于跟踪他人，就可能侵犯隐私，干涉他人自由；假如应用于冒充他人，就是在实施犯罪。因此，人脸识别技术是否有害关键在于如何使用。
人脸识别技术的安全性能不能保证？
张百川（网络安全专家）：人脸数据被广泛应用肯定会存在风险，网络黑产也是没有办法避免的。人脸识别刚出现时，拍张照片打印出来就可能破解，现在你可能会注意到，有些软件会要求你眨一下眼，点一下头，但其实也可能被破解。但我还想说，其实指纹识别一样有风险，曾经也有过指纹数据泄露的案例。
马杰：所谓“破解生物识别”，是个“欺骗传感器”的过程。如今越来越多的智能设备都采用了生物特征识别技术，但是我们深入研究后发现，其实这些生物特征识别技术大都存在“传感器容易被欺骗”的安全隐患。百度安全研究表明，虽然生物识别已经越来越主流，但是从安全的角度考虑，并非万无一失。
但大家也不用过分担心，此前曾经发现的漏洞基本都找到了相应的解决方案。我们投入大量精力研究生物识别安全性的目的，一方面是呼吁设备厂商在考虑产品体验的同时多兼顾安全性，另一方面和厂商共同来探讨如何解决这些问题，共同推进生物识别技术的进步。
陈立彤（大成律师事务所高级合伙人）：人脸识别技术本是用来验证“你是否真的是你所说的你”，在远程控制交易或者身份确认的情形下，确认一个行为是由本人亲自实施的。它是解决电子支付、网络交易、网络申请公共服务等身份安全问题，至今最有效的技术措施。但是，一旦人脸信息这种易获取的“生物密码”丢失或者被人随意更换，那么利用人脸识别技术验证真实身份，也成了无稽之谈。
大众如何才能保护隐私？
陈立彤：大众应当提高自我防范意识，认真阅读隐私政策，发现可疑条款或者隐私条款过于模糊不清、晦涩难懂的情况以及对APP或者其背后公司信任度不够时，应当拒绝使用该APP。此外，在个人信息侵权事件发生后，应当及时向法院起诉、向政府有关部门举报。
吴卓群：由于人脸识别的方式是先收集人脸数据，然后来匹配验证的，所以人脸识别机构其实已经搜集了很多面部特征、原始图片以及照片，这些都会保留在其服务器上，因此普通的民众很难去规避人脸识别的风险。大众能注意的是不要给特别小的人脸识别机构提供照片。
来看，人脸识别被曝光滥用的案例是比较少的，但是换脸等攻击方式已经比较普遍了。对于人脸识别，事实上每一家公司的算法都是有一些区别的，采用不同算法通过不同传感器传回来的人脸数据每一家也都不一样。因此，同一张照片在一家能识别成功，在另一家就不一定能识别成功。
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