2018年计算传播学工作坊

9月21日,首届计算传播学会工作坊在北京师范大学京师大厦隆重开课。工作坊由香港城市大学祝建华教授、清华大学孟天广副教授、香港城市大学沈菲副教授、北京师范大学吴晔教授主讲。此次工作坊由中国新闻史学会计算传播学研究委员会主办,北京师范大学新闻传播学院承办,南京大学新闻传播学院、香港城市大学传播研究中心/互联网挖掘实验室协办,百度、Sina-MData和雅乐美森赞助,独家媒体集智俱乐部,合作期刊《国际新闻界》和《新闻界》。

工作坊为期一天,根据工作坊主题,分设“概念班”计算传播学研究设计以及“技术班”意见形成与演化。前者侧重于介绍研究设计与概念化,后者侧重于实际操作。两场工作坊并行进行。

概念班上,孟天广副教授以“大数据+社会科学:因果关系为何必要”为主题,以大数据挖掘对社会的意义为切入点,对计算社会科学下,大数据方法的优势与局限作简单概要。并详细讲解了因果推论下的大数据分析,并提出了因果推论下四个大数据分析的四个方法路径为:大数据分析+计量分析,大数据分析+小数据分析,大数据分析+时空模型以及大数据+实验设计。

祝建华教授以研究设计为主题,探讨“面向计算传播学的研究设计”,向与会者介绍了如何将研究假设转化为具体方法的过程。针对计算传播学的常用方法,分别介绍文本挖掘、行为挖掘、在线实验三类场景设计,并讨论各自存在的优势、劣势、机遇和风险。

技术班上,沈菲副教授针对传播学视野下意见演化理论进行了详细讲解。他探讨了意见形成过程与谢林模型的异同。以沉默的螺旋理论为切入点,阐述了个体意见表达与形成过程。并向与会人员分别介绍了门槛模型、随机模型、蒙特卡洛模拟与个体为本模型的特点。

吴晔教授作了以《舆论动力学的模型仿真》为主题的分享,他以舆论动力学为出发点探讨意见演示的过程,并向与会人员介绍了理论物理视角下意见演化的几种经典模型。吴晔老师深入浅出的讲解让与会者了解了模型建构、了解了什么是编程,并通过小游戏现场教学如何实际操作编程。

此次工作坊吸引了来自全国各地近百所高校老师,学生报名。会后与会人员纷纷与几位教授交流学习心得,分享收获,探讨问题,现场气氛十分热烈。

工作坊后,首届计算传播学年会于9月22日于北京师范大学京师大厦举行开幕式暨成立大会。