数据驱动的个性化新闻——以《纽约时报》专题“租房还是买房”为例
文献类型：期刊
作者：王之月[1]
机构：[1]中国人民大学新闻学院
[2]中国人民大学新闻学院
[3]中国人民大学新闻学院
年：2015
期刊名称：新闻界
期：07
页码范围：55-59
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
所属部门：新闻学院
语言：中文
ISSN：1007-2438
人气指数：1
浏览次数：1
关键词：纽约时报;数据驱动;奥兰多;房地产泡沫;房产税;加利福尼亚州;维加;可视化设计;机会成本;互动方式;
摘要：<正>居住问题向来都是普通民众最为关心的话题之一,买房不论是对美国人还是中国人来说都是一项大笔的开支。相比于2006年的房价最高峰时期,如今在美国的大部分地方买房仍是首选。即使在具有房地产泡沫的凤凰城,拉斯维加斯和佛罗里达州的奥兰多市,住房价格基本仍低于2006年水平的30%至40%。但在加利福尼亚州和美国的东北部,拥有一间房屋的花费(房产税、维修费等)可能超过了经济利益。[1]针对不同人的情况,买房还是租房的决策也必然会有不同,到底如何规
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