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新聞媒體該如何報導自殺事件?千萬確實遵守「最小化」原則

林希陶_96
・2019/09/25 ・2822字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 557 ・八年級

稍有心理衛生概念的人都曉得,過度報導自殺事件會導致模仿效應。媒體鉅細靡遺地描述自殺歷程,過度戲劇化地呈現自殺故事,都可能造成不良影響。尤其是知名明星自殺,如張國榮、倪敏然、崔真實等人,更在當地形成一股自殺風潮。但這些致命性的自殺過程,說來在真實的人生中還是非常罕見的。

最為有名的自殺新聞,是美國演員羅賓威廉斯 (Robin Williams) 於 2014 年 8 月 11 日過世。圖/Irish Typepad @flickr

先前最為有名的自殺新聞,是美國演員羅賓威廉斯 (Robin Williams) 於 2014 年 8 月 11 日過世,此事發生後相關新聞報導了數星期之久。後續的研究顯示,以時間序列模式的研究方法推估,2014 年 8 月至 12 月可能會有 16849 個自殺事件。但從實際的數據看來,在這段期間內卻發生了 18690 件,多增加了 1841 起,大約增加了 9.85%1。此研究證實了過度的媒體報導,與自殺案件有重大關聯,確實產生了「維特效應」。

Werther effect,此名來自德國知名作家歌德的小說《少年維特的煩惱》,小說主角維特因愛情得不到回應而自殺。此書在十八世紀歐洲曾引起大流行,人們會模仿書中言行、穿著,甚至仿效其自殺。後世以「維特效應」用來指稱模仿新聞案件而自殺之情形。

但少數研究顯示,名人自殺並未導致更大規模的自殺潮,如九零年代最為知名的超脫樂團 (Nirvana) 主唱 Kurt Cobain 自殺一事,曾在青少年族群中引起了極大的震撼,甚至導致當地的危機處理中心電話暴增。但後續的資料顯示,事件發生地西雅圖國王郡自殺案件並未暴增2國家機器動得很厲害?)。

新聞報導容易過度簡化自殺的事件,但過度高潮迭起的故事有可能會帶來不良的影響。美劇《漢娜的遺言》即是在討論青少年霸凌、自殺的相關事件。圖/IMDb

雖說如此,但從過去的回顧性研究可知新聞媒體強力地報導名人自殺案件,確實會產生示範作用,也會帶來類似廣告的效果3。媒體深諳激發人類情緒的方法,過度簡化自殺原因、將事件描述成高潮迭起的故事,都可能帶來不良的影響。雖然目前的研究著重於傳統傳播方式,如電視與報紙。但新興傳播方式,如網路、臉書、電影等其他媒介,也可能帶來巨大的影響。

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媒體深諳激發人類情緒的方法,過度簡化自殺原因、將事件描述成高潮迭起的故事,都可能帶來不良的影響。圖/johnhain @pixabay

其實美國疾病管制局很早以前就已經發現自殺相關新聞需要做更多規範4,並具體建議相關心理健康專業人員與記者關心以下問題:

  1. 自殺新聞是否有新聞價值?新聞組織若想報導某案件,能否先諮詢專業人員應該如何報導,正確的描述與負責任的態度都是應該具備的要素。
  2. 「不評論」自殺案件。心理專業人員應避免提供簡短、立即的答案,因為自殺背後涉及的問題可能非常複雜,絕不是短短幾句話就能帶過。
  3. 務必明白自殺新聞會導致更多自殺案件的發生,這已經是確定的科學研究。自殺已經證實會「傳染」,如何有節制、負責任地報導才是首要工作。
  4. 官方單位與新聞媒體應仔細思考,自殺事件之中什麼樣的細節應該被報導出來。所有的報導是基於事實,沒有評論、臆測、戲劇化故事。如果非不得已一定要報導自殺案件,應以「最小化」的方式呈現。所謂的「最小化」的新聞呈現方式,該指引舉了一個小例子,非常適合當成範例:

    「15歲的小約翰,週五於楓木道死於槍傷。他是瑪莉與約翰的兒子,為城市高中的二年級學生。約翰先前住於隨意鎮,從 10 年前搬到這裡。小約翰的葬禮於週日舉行。如果想要談談關於他的死亡,所有學生都可尋求學校輔導人員的協助。」

務必明白自殺新聞會導致更多自殺案件的發生,這已經是確定的科學研究。自殺已經證實會「傳染」,如何有節制、負責任地報導才是首要工作。圖/ChristopherPluta @pixabay

若新聞媒體真的要報導某個自殺案件,需注意避免犯下以下幾個錯誤4

  1. 不對自殺事件做出簡單的解釋:導致自殺的原因通常都非單一因素,而是有複雜的心理、社會脈絡。最後的單一事件並非導致自殺的唯一原因,有很多問題可能被家屬或記者所忽略。在台灣的自殺新聞中,經常被簡化成考試成績不佳、心情不好、與父母或同學爭吵等等單一因素,但我們都忘記背後可能有複雜的成因,而不用輕易地做出因果推論。
  2. 不需要在電視新聞報導中,反覆、持續過度的報導自殺事件:持續性報導會導致身處危機的人們過度關注該事件,進而導致自殺行為的「傳染」。若真的有新聞價值,記者朋友們應找尋其他替代的報導,如上述的「最小化」呈現方式。
  3. 不使用駭人聽聞的報導方式:自殺事件一旦被報導,自然會成為公眾的焦點。在報導時,不描述過多的細節,也不使用戲劇性手法、圖片、影像。不呈現出喪禮照片、自殺地點、逐漸消失的個人房間等等。
  4. 不報導自殺方法的細節:如果只是簡單說明死因為一氧化碳中毒可能沒有關係,但是不需要將背後的機制與程序完整的敘說。因為過多細節的描述,只會引起潛在的自殺者高度的興趣,進而引發自殺行為。
  5. 不要呈現「自殺代表某種結束」:自殺行為在情緒困擾的個案中還是較為罕見的行為。如果報導呈現出自殺是一種手段,可破壞人際關係或反抗父母懲罰。那麼這種說法就會吸引潛在的自殺者仿效,認為這是一個有效的解決方案。更簡單的說,就是不要強調用自殺來威脅他人,這並無法解決任何問題。
  6. 不要將自殺描述成一種榮耀:在報導自殺事件時,不要過度報導公眾悼詞、降半旗、建立紀念館等等,若潛在的自殺者感受到這不是哀悼,而是尊重,可能會導致自殺行為的蔓延。這裡可以舉一個例子,如恐怖份子團體會誇耀自殺炸彈客,稱其為「殉道者」,過度強調「這是聖戰,阿拉與我們同在」、「行霹靂手段,顯菩薩心腸」,如此說法自殺行為不會減低,反而可能會感染更多人投入。
  7. 報導焦點不應放在自殺者還是有正面的特質:在採訪的過程中,親友可能因為被引導或同情自殺者,而過度說明其積極面,如「是勇敢的孩子」、「有光明的未來」,而忽略孩子悲慘的經驗和經歷的麻煩。如果缺少正視自殺者的問題,確實有可能吸引潛在自殺者,尤其是那些缺少正向回饋的人們。

如果用上述的指引來看待台灣媒體的自殺新聞,就會發現還有非常巨大的進步空間。我們如何將自殺事件的新聞價值降低,最小化其報導,才可能減低自殺行為的傳染性。

我們如何將自殺事件的新聞價值降低,最小化其報導,才可能減低自殺行為的傳染性。圖/PDPics @pixabay

參考資料

  1. Fink DS, Santaella-Tenorio J, Keyes KM. Increase in suicides the months after the death of Robin Williams in the US. PLoS ONE, 2018; 13(2): e0191405. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0191405
  2. Jobes DA, Berman AL, O’Carroll PW, Eastgard S, Knickmeyer S. The Kurt Cobain suicide crisis: perspectives from research, public health, and the news media. Suicide Life Threat Behav. 1996; 26(3):260–69; discussion 9–71. pmid:8897665.
  3. Sisask M, Varnik A. Media roles in suicide prevention: a systematic review. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2012; 9: 123–38.
  4. Centers for Disease Control. Programs for the prevention of suicide among adolescents and young adults; and suicide contagion and the reporting of suicide: Recommendations from a national workshop. MMWR 1994; 43 (No. RR-6). American Association of Suicidology CDC-AAS Media Guidelines.
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林希陶_96
80 篇文章 ・ 53 位粉絲
作者為臨床心理師,專長為臨床兒童心理病理、臨床兒童心理衡鑑、臨床兒童心理治療與親子教養諮詢。近來因生養雙胞胎,致力於嬰幼兒相關教養研究,並將科學育兒的經驗,集結為《心理師爸爸的心手育嬰筆記》。與許正典醫師合著有《125遊戲,提升孩子專注力》(1)~(6)、《99連連看遊戲,把專心變有趣》、《99迷宮遊戲,把專心變有趣》。並主持FB專頁:林希陶臨床心理師及部落格:暗香浮動月黃昏。

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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臺中、高雄、花蓮舉辦 112 年度廣電媒體專業素養培訓課程,共創優質媒體閱聽環境
PanSci_96
・2023/11/18 ・802字 ・閱讀時間約 1 分鐘

國家通訊傳播委員會(下稱 NCC)為健全廣電事業發展、提升從業人員專業素養,促使廣電事業製播優質節目及傳遞正確資訊,今(112)年援例舉辦「廣電媒體專業素養」培訓課程,本趟知識列車自 8 月起於臺北開跑,9 月分別安排於臺中、高雄,花蓮場則於 10 月辦理完成。

NCC 於 8 月舉辦專業訓練課程臺北場後,佳評如潮,在 9 月舉辦的臺中、高雄場, 10 月舉辦的花蓮場,各地媒體從業人員共同參與,除了「廣播事業營運發展」、「電視事業營運發展」、「性別平權」、「權益保護」、「多元文化」等主題外,更為中、南、東部業者規劃「內容自律」課程,邀請國立臺灣海洋大學助理教授,同時也是資深媒體人的許文宜教授,從實例探討廣電相關法規,培養內容自律意識;「消費者權益保護」課程邀請衛福部食藥署吳怡萱副稽查員,透過食品藥妝及醫藥法規,講述食藥廣告製播應注意事項。

圖 1 「消費者權益保護」課程邀請衛福部食藥署吳怡萱副稽查員分享

因應數位時代的快速變化,安排「 AI 在廣電媒體的應用發展趨勢」課程,分享科技新知及 AI 於廣電節目應用實例;「事實查證工具應用」課程則旨在培養識別虛假訊息的能力,從而可充分履行媒體的專業責任,安排每場次 3 小時的事實查證工作坊,期提高參與業者事實查核意識及能力,進而杜絕虛假訊息傳播。

圖 2 「 AI 在廣電媒體的應用發展趨勢」課程邀請集仕多股份有限公司梁哲瑋總經理分享

睽違兩年首次回歸實體課程,中、南部從業人員展現其熱情,不僅課程踴躍互動,課後也與講師熱絡交流,紛紛表示課後收穫良多。花蓮場原訂課程面臨「小犬」颱風侵襲而延期一周辦理,出席率仍高達 8 成,展現東部業者學習新知的熱情與企圖心,期待未來廣電媒體產業持續相互砥礪,攜手打造優質視聽環境!

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廣電媒體專業素養培訓課程好評再加開!歡迎報名臺北加開場,共同打造美好的閱聽環境!
PanSci_96
・2023/11/10 ・859字 ・閱讀時間約 1 分鐘

國家通訊傳播委員會(下稱 NCC)為健全廣電事業發展、提升從業人員專業素養,促使廣電事業製播優質節目及傳播正確資訊,舉辦「廣電媒體專業素養培訓課程臺北加開場」,將於 11 月 30 日假集思交通部國際會議中心辦理,詳情請見報名表

本課程已邁入第 15 個年頭,在睽違兩年線上辦理後,今年回歸實體課程,盼能提升廣電媒體從業人員專業素養,建立優質廣電環境,進而提供民眾最精準訊息。本系列課程 8 月 22 日從臺北出發,一路前往臺中、高雄、花蓮,環島巡迴課程於 10 月 13 日圓滿結束,系列課程議題多元且講師具備領域專業,課程佳評如潮。

因應許多業者期待, NCC 將舉辦專業培訓課程臺北加開場,規劃以下課程:一、「 AI 在廣電媒體的應用發展趨勢」課程,邀請集仕多股份有限公司總經理梁哲瑋分享科技新知及 AI 於廣電節目應用實例;二、「從廣播/電視節目探討內容自律機制」課程,邀請國立臺灣海洋大學助理教授、同時也是資深媒體人的許文宜教授,從實例探討廣電相關法規,培養內容自律意識。透過專家學者精闢解析、傳遞新知,提供一個讓業者互動交流的平台。

NCC 身為廣電媒體主管機關,將持續辦理一系列課程,致力於優化從業人員專業素養與識讀能力,彼此勉勵、交流,一起成為守門人,製播更精準、優質的內容,共同打造一個美好的視聽環境!

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參與課程者也將獲頒「參訓證明」,歡迎廣電媒體從業人員與關心此議題的民眾踴躍線上報名參加,名額有限,欲報從速,額滿為止。

臺北加開場活動資訊:

  • 時間: 11 月 30 日(四) 14:00-17:30
  • 地點:集思交通部國際會議中心 2 樓 202 會議室(台北市中正區杭州南路一段 24 號)
  • 費用:免費
  • 報名連結:https://forms.gle/ykK3YvBa89TQMLi16