计算传播学论坛

论坛时间：9月5日 16:30-18:30

【论坛简介】计算传播学致力于寻找传播学可计算化的基因，以传播网络分析、传播文本挖掘、数据科学等为主要分析工具，大规模地收集并分析人类传播行为数据，挖掘人类传播行为背后的模式和法则，分析模式背后的生成机制与基本原理。最近几年，计算传播学正在成为计算社会科学中重要的研究领域。本次论坛邀请了中山大学陈梁副教授、香港浸会大学助理教授张昕之助理教授、以及北京清博大数据科技有限公司联合创始人兼首席技术官朱旭琪博士，分别从学科反思、研究案例以及业界应用三个层面对计算传播学进行多面向探讨。

论坛主席：张伦 

主席简介：张伦，北京师范大学艺术与传媒学院数字媒体系副教授，中国新闻史学会计算传播学研究委员会理事。主要研究方向为基于数据挖掘方法的新媒体信息传播，即以传播网络分析、传播文本挖掘、数据科学等为主要分析工具,大规模地收集并分析人类传播行为数据,挖掘人类传播行为背后的模式和法则,分析模式背后的生成机制与基本原理。于SSCI、SCI以及CSSCI索引期刊发表论文30余篇；合著出版《计算传播学导论》（北京师范大学出版社，2018年）、《社交网络上的计算传播学》（高等教育出版社， 2015年）等书。承担了国家社科基金青年项目、教育部人文社会科学青年项目等多项科研项目。

嘉宾一：陈梁

个人简介：陈梁，中山大学传播与设计学院院长助理、副教授（“百人计划“青年杰出人才），新加坡南洋理工大学博士。兼任SSCI刊物Environmental Communication副主编，广州大数据与公共传播重点研究基地副主任。目前已在SSCI刊物发表论文二十余篇，并在2018、2019年获得AEJMC年度论文奖（第一名）和最佳论文奖（第一名）。此外还主持和参与多项国家社科基金项目。

报告主题：癌症信息在社交媒体中的扩散机制研究

报告摘要：本研究不但对网络信息扩散的多维度策略进行了探索，而且还对癌症信息扩散的影响因素进行了考察。具体而言，扩散规模、结构病毒性传播、参与等三个主要因素被提出建立了多维度的信息扩散测量方式。此外，基于启发-系统式模型，内容因素和发布者因素被综合运用于探讨网络癌症信息的扩散。通过对微博中癌症信息扩散网络的分析，研究发现发布者在癌症信息扩散中有着决定性的作用，此外内容因素也显著影响癌症信息扩散。

嘉宾二：张昕之

嘉宾简介： 张昕之， 香港城市大学媒体与传播系传播学博士， 现为香港浸会大学新闻系助理教授、人工智能与数码媒体理学硕士课程主任。 他的研究关注大数据时代的新闻生产与传播效果、计算新闻学、健康传播、以及数码流行文化等， 成果发表在Social Science Computer Review, Computers in Human Behaviors, Health Communication, Digital Journalism, Telematics & Informatics 等国际学术期刊。 他曾两次获得香港研究资助局（RGC）的 「优配研究金」（GRF） 项目。

报告主题： 突发公共卫生事件中新闻机构与消息来源的社交媒体互动：一个社会网络分析的视角

报告摘要：社交媒体成为新闻工作者与消息来源互动的重要渠道之一， 然而这种互动难免受制于新闻工作者个体、媒体、市场、以及技术等因素， 影响多元观点的客观呈现。本研究聚焦2020年新冠肺炎期间，美国主流媒体专责公共健康报道的记者在推特（Twitter）上与其消息来源的互动， 构建并分析「消息来源网络」的特性，以及该网络随疫情发展而呈现的变化。 研究进一步探讨不同推文特征的传播效果。 本研究探讨突发事件中媒体技术在内容生产中的优势和局限，也试图展示计算方法如何回答和推进新闻社会学的传统研究问题。 

嘉宾三：朱旭琪

嘉宾简介：朱旭琪，男，九三学社社员，北京清博大数据科技有限公司联合创始人兼首席技术官，同时任清博安徽公司总经理。毕业自中国科学技术大学近代物理系，现担任中国中文信息学会社会媒体处理专委会（SMP）委员，华东政法大学新媒体数据研究院高级研究员，上海交通大学大数据与传播创新实验室高级数据分析师。朱旭琪带领清博研发团队，一直专注于社会媒体大数据分析应用的开发实践，攻坚清博指数、清博舆情、清博融媒等产品，具有丰富的大数据、文本分析应用等相关领域工程项目经验。

报告主题：计算传播在安徽抗洪救灾场景中的价值实践

报告摘要：2020年的7月和8月，安徽多地普降暴雨，巢湖、淮河、长江沿线全面超警戒水位，多地出现严重洪涝灾害。面对灾情，安徽省各级干部群众和群众迅速行动，积极投入抗洪救灾。报告自发从该时间段全网35亿多条中文资讯中，提取300多万篇相关资讯，并应用计算传播领域知识和工具，对海量内容数据尝试做了有价值的分析实践。本次报告将分享相关分析结果及开放共享相关数据。