7月17--18日，由中国新闻史学会计算传播学委员会主办，天博·（中国）|官方网站新闻传播学院、媒体与传播研究中心承办，《新闻知识》杂志社协办的2021年计算传播学年会在天博·（中国）|官方网站长安校区召开。海内外计算传播领域专家学者200余人，围绕计算传播学学科发展方向，融合时代变化与媒体变革，研究计算传播学的人机行为，网络舆情，计算科学社会逻辑等主题，探讨新文科背景下计算传播学的内容模式以及影响机制，面对学科智能化，计算化前沿，为未来学科发展，人才培养，解决社会问题提供理论支撑。
天博·（中国）|官方网站副校长赖绍聪，计算传播学专业委员会名誉会长、香港城市大学教授祝建华，计算传播学委员会主席、北京师范大学新闻传播学院执行院长张洪忠，天博·（中国）|官方网站新闻传播学院院长马锋先后致辞。天博·（中国）|官方网站新闻传播学院党委书记韩凯峰主持开幕式。
“探索新文科背景下的计算传播学理论方法和研究思路，积极寻找人类传播行为可计算化基因，力求在跨学科的对话中实现理论创新。”赖绍聪介绍，天博·（中国）|官方网站多年来在探索学科交叉融合发展方面做出了许多探索和努力，通过推行学部制改革全面推进新文科改革，创建出新文科建设的西大模式，取得了良好的成效。天博·（中国）|官方网站将以此次年会的召开为契机，抢抓智能先机，推动传播学教学改革的转型升级。
祝建华在线上致辞中讲到，2018年4月，计算传播学会在西安诞生。三年后，此次会议回到西安召开，作为主办方感谢承办方天博·（中国）|官方网站的大力支持。祝建华表示，在新的时代背景下，计算传播面临一系列新挑战，面对社会各界对大数据、算法等的质疑与批评，学术界应该携手共同努力，致力于计算传播学更高一层的研究。
张洪忠在发言中表示，新闻传播学信息流在哪里，学科就在哪里。因此，计算传播学学科面临的是最前沿的问题，尤其是在今天的人工智能时代，一半以上的信息由机器生产扩散，用已有的方法无法回应新的问题和学科挑战，因此信息科学逐渐受到学界重视，也逐渐面向未来。张洪忠希望有更多的年轻学者加入学会，让更多的学术成果在此产生，共同交流，致力于未来学科发展。
马锋在发言中表示，此次百余位学者共话学科发展和人才培养的学术年会是西北大新传学院近年来承办的规模最大的会议，西北大新传学科肇始与1972年，1984年成立新闻专业，2001年成立新闻学院。学院的发展受到了社会各界支持，逐渐发展成熟。学院近年来也取得了诸多成绩，引进了多位具有计算机背景的人才。期待此次传播学会议可以助推计算传播学学科建设迈上新台阶。
智能传播模式正在扩展
为什么淘宝、抖音会推送你可能喜欢的商品和短视频？为什么首汽、曹操等打车软件会自动跳出你常常前往的目的地？原因在于互联网平台会根据用户的历史消费记录，利用AI算法挖掘分析出用户的兴趣爱好，所以像淘宝等互联网广告的精准投放、抖音视频推送，凭借的依据是平日收集的大数据。计算传播学正是通过对海量数据的采集和分析，旨在揭示人类个体和群体行为模式的新兴学科。
随着计算机技术、互联网、物联网、云计算和人工智能等技术的应用越来越广泛，大规模数据的收集、处理和挖掘取得突破性进展，人们迅速从信息匮乏的时代跨入了信息过载和泛滥的时代。在这个信息海量的大数据时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到很大的挑战：对于用户而言，从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情；而对于信息生产者而言，让自己的信息脱颖而出，受到广大用户的关注，也是一件非常困难的事情。随着信息技术和互联网尤其是移动互联网的发展，算法就是解决这一矛盾的重要工具。算法联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费和信息生产者的双赢。算法分发的出现和普遍应用，意味着人类开始运用机器大规模地解决信息分发问题。算法的精髓在于，我想要的你都有，你给我的都是我想要的。人类社会信息分发的动力从人力转向了部分自动化——从“人找信息”，到“信息找人”。
应用数据驱动、借助于可计算方法所进行的传播过程，称为计算传播，而分析计算传播现象的研究领域就是计算传播学。当下我们所面临的是智能化社会，颠覆了以往传统社会实践理念，传播学建立的产业基础正在发生变化，智能传播模式正在扩展。计算传播学专业委员会主席、北京师范大学新闻传播学院执行院长张洪忠教授提出，传统媒体是建立在“真人”研究基础上，而智能传播时代是人机协同的，或是机器主要来完成传播工作。计算传播学目前的研究涉及新现象（计算传播），新学科分支（自动化政治传播）和新研究对象（政治谣言）。社交网络中对人的身份的扮演，拥有不同程度人格属性的虚拟形象已经非常普遍，社交机器人在政治选举，国际冲突，公共卫生事件和重大国际事件上也在“操纵”公众舆论。张洪忠研究团队以中美贸易争端为背景，通过全样本分析和情感识别，发现在贸易争端议题中，社交机器人、公众、媒体之间存在显著正相关。结果表明，社交机器人议程设置中的时间滞后，社交机器人议程对公众议程产生影响，媒体议程对社交机器人和公众议程产生影响，媒体的议程设置效果依然存在。媒体和社交机器人在负面情感属性中更容易产生影响，而公众在正面情感属性呈现上更容易产生影响。另一方面，机器最大的改变在于改变了时间，该研究只是一个开端，未来将要在各个领域和各类具象化课题上继续深入探讨。
传统的社会科学研究者往往忽略计算机技术尤其是编程能力的培养。计算传播学是智能媒体时代传播学研究的新范式，更是新文科背景下传播学进行学科融合、文理融合的必然路向。计算传播学作为一个正在发展中的领域，没有成熟的研究范式和理论体系，虽然当前学界对现象的描述与理论化都已经存在，但二者之间还存在着一定的错位。在传播学领域，作为作为一个交叉学科，计算传播学涵盖了社会学、心理学、计算机科学、物理学、统计学等多个领域的内容。传播网络、文本挖掘、计算广告、数学模型及编程等等是计算传播学丰富的内容形式。在新的时代背景下，计算传播面临一系列新挑战，面对社会各界对大数据、算法等的质疑与批评，计算传播学大有可为。
以媒体融合助力社会治理创新
信息技术的发展为媒体融合开拓了新空间，也为提升社会治理效能提供了重要支撑。近年来，随着媒体融合深入推进，各类新媒体在畅通群众参与社会治理渠道、搭建多样化社会治理平台、汇聚各方资源、提升社会治理效能等方面的作用日益凸显。天博·（中国）|官方网站新闻传播学院副院长来向武教授提出，融媒体建设是近些年我国媒体转型中的核心问题，衡量融媒体发展的一个重要维度，就是其网络结构中的社会资本，包括宏观和微观社会资本，通过融媒体网络，提升社会资本，提高社会协同、集体信任，提高社会治理水平。已有的研究中对社会资本概念理解没有统一的测量方法。宏观角度的研究认为，社会资本即社会网络结构，高密度的网络有助于约束个人遵从团体规范，低密度的网络可以减少这种约束。微观角度研究认为，社会资本即社会网络关系，个人的网络关系越多，其社会资本量越大。经过对结论各异的众多独立研究的综合分析，中国经验中的互联网使用会增加使用者的社会资本获得。
理论来源于实践，也作用于实践。南京大学新闻传播学院副教授、计算传播学实验中心主任王成军表示，当今时代发生了巨大变化，个体具有主体性，而表达个体性的这种方式就是数字媒体。在信息扩散、注意力流动和计算叙事中，信息的扩散是较为复杂的，原因在于有外部的冲击，社会网络内部的影响，个人层面的影响还有信息本身的属性。要归纳信息的推动力，就要不断细化不同的变量。在对不同理论的研究和致力于对各个学科的融合后，王成军认为，网络门槛和扩散深度对扩散规模都有较大影响，扩散的深度越大，它的扩散规模也就越大。倘若扩散的深度没有那么大的时候，网络门槛变大会使得扩散的规模减小，扩散深度和网络门槛之间就有一个调节作用。
随着全媒体时代的到来，传统的单向信息传播转变为双向和多向互动。用户不再只是信息接收者，也是信息的发布者、传播者。随着内容获取和发表的门槛逐渐降低，公众可利用各种平台发表意见看法。中山大学传播与设计学院副院长钟智锦教授发现网络舆论中的情绪表达呈现差异化和复杂化的特点：不同的类型事件与话题，不同平台的情绪表达和不同人群的情绪表达都存在差异。人们对新媒体事件的记忆和传统媒体的报道呈正相关，公民倡导和爱国主义事件最能够激发集体记忆中的正情绪，恶性违法和社会治安问题带来的焦虑和愤怒情绪最为明显。人群差异中，活跃度越高，社会影响力越大，内容影响力越大的用户都相对较为理性，表达更为谨慎，情绪控制的也明显一些。而在性别差异中，女性比男性在网络舆论表达中更为积极、理性。但是在事故灾难类事件中，女性会表露出更强烈的焦虑和悲伤情绪。钟智锦表示，推进社会治理现代化，需要强化媒体与用户的连接，加强用户习惯和偏好研究，优化用户互动体验，打造更多更优质的有利于加强和创新社会治理的互动平台。
原文链接：http://www.cssn.cn/zx/bwyc/202107/t20210719_5348503.shtml
