内容简介
二十一世纪是计算 社会 科学 的时代。1998年邓肯·瓦茨关于小 世界 网络 的模型和1999年阿尔伯特·巴拉巴西关于幂律和无标度网络的研究复兴了网络科学。一石激起千层浪，在学术领域产生了深远的影响。对于万维网上的 人类 行为 的研究也形成了一个子领域，被称之为万维网科学(Web Science)；伴随着 社交 媒体等数字媒体的发展，社会网络分析开始受到前所未有的重视，社交网络上的 信息 流动网络研究也引起广泛的兴趣；与此同时，机器 学习 和 数据 科学取得了突飞猛进的发展，进一步加速了计算化的浪潮；在 新闻 传播产业当中，数据驱动的新闻生产、计算 广告 和媒体推荐 系统 开始成为席卷世界的潮流。面对海量的 互联网 数据、持续困扰人类的重大社会问题、崭新的理论视角、诱人的物 理学 模型，在世界大战中发展起来的新闻 传播学 研究会走向什么地方？这构成了困扰我们的时代问题，而计算传播学正是试图回应这一时代叩问的一种尝试。在 大数据 和 人工智能 时代， 未来 的计算 社会科学 家更需要训练问题意识、培养计算 思维 、增强数据挖掘和分析的能力，而这正是《计算传播学导论》 写作 的一个重要目的。
计算传播学将传播学研究置于数据和计算 方法 的坚固基础上。数据作为一种新的石油，解放了社会科学家对于理论的过度依赖。随着数字媒体的发展，人类社会积累的人类传播行为数据的规模日趋庞大，详尽地记录了社会发展和人类互动的各种细节。运用这些生动的人类传播行为数据，可以从更细的颗粒度、更大的样本规模上让我们捕捉社会的发展。毫无疑问，对于数据的挖掘依赖于人类的计算能力的提高，依赖于跨学科的研究方法和研究视角。我们人类传播行为的 基因 恰恰隐藏在互动性当中，但这种人类传播行为的互动性本身也使得传播过程充满了复杂性。网络科学为捕捉到纷繁复杂的人类互动提供了一个很好的视角。从数据出发，借助于计算方法和好的理论视角，就可以更好地刻画人类传播行为的模式和法则。
评论列表
发表评论