知道你烦，我押个“计算传播学”就走！
转眼就要进入一个月倒计时，相信不少同学也已经开始练习答题输出了。
其实除了历年真题和模拟卷，日常复习中的随记、随押、随练也同样重要。
当然，押也要押的有理有据，毕竟现在一分一秒都容不得浪费。
➤ 毫不夸张地说，学界热点，就是你的必押方向之一！
就在上个周，由中国新闻史学会计算传播学研究委员会主办的2020计算传播学年会在深圳大学传播学院召开。本次会议以“智能媒体时代的计算传播学：多维视野下的创新”为主题，邀请了香港城市大学祝建华教授、中山大学梁玉成教授、北京师范大学吴晔教授、深圳大学廖好研究员、复旦大学周葆华教授等学界知名学者作主旨演讲。
因此，通过本次会议的主题和阵容，足可见“计算传播”已经成为目前学界的研究发展前沿，它既代表了学科的发展方向，同时也透露出导师的研究方向，所以，如此重要且明确的学界热点➕考点，我先押为敬！
何况，从去年开始，“计算传播”已经作为一大考点活跃于各高校试卷上了！
❶ 四川大学 学硕 新闻传播史论 636
计算传播学 （名词解释）
❷ 陕西师范大学 学硕 新闻传播理论与历史 710
计算传播 （名词解释）
❸ 西安交大 专硕 新闻与传播专业基础 440
计算传播 （名词解释）
❹ 上海交通大学 专硕 新闻与传播专业基础 440
结合人工智能技术，评述“计算传播”研究在当代的发展、应用及未来方向。（综合题）
什么，现在整理专题来不及了？
别怕，有我在，带你考点➕出题方向从头捋一遍！
01
名词解释——计算传播学定义
计算传播学是计算社会科学的分支，它主要关注人类传播行为可计算的基础问题，以传播网络分析、传播文本挖掘、数据科学等作为主要的分析工具，大规模地收集并分析人类传播行为背后的模式或法则，并分析模式背后的生成机制以及基本原理，可以被广泛地应用到新闻学研究、 数据新闻和计算广告等场景。
由于仅有一字之差，“计算传播”与“计算传播学”这两个名词在一定程度上存在交替使用情况，其对应的概念亦容易产生混淆。
📌计算传播&计算传播学辨析：
❶ “计算传播是指数据驱动的、借助于可计算方法所进行的传播过程”，如计算广告、数据新闻、个性化推荐系统等；
❷ 而“计算传播学”则是“分析计算传播现象的研究领域”。
➤ 也就是说，计算传播是计算传播学作为一个学科领域的研究对象。
02
简答题——计算传播学的起源与发展
1.起源：计算传播学是在数据（Online/Digital Data）和计算方法（Computational Methods）两大条件成熟后出现的。数据可以分为两类，一为在线数据，包括访问记录、帖子、用户之间建立的关系（social links）、物联网等；另一类为数字数据。可以是在线的，还有些不一定直接上网，包括文本档案、音频档案、视频档案等。
2.奠基人：计算传播学的主要奠基人来自于多个方面，首先是计算社会科学领域的领军人物，尤其是邓肯・瓦茨；其次是在传播学领域较早开展互联网数据挖掘的研究者，例如祝建华等人；此外，还有在数据新闻、计算广告等领域较早的开拓者，比如精确新闻创建者菲利普・迈耶。
3.发展阶段
（一）从数据获取的角度:
❶ 第一阶段源于对电视收视进行的分析，此时，数据主要来源于提供服务的后台。
❷ 第二阶段(2005-2010)，大量 UGC 随着在线社交媒体的涌现而产生，数据来源前移到了用户侧。社交媒体平台往往也会通过应用程序接口等方式提供 UGC 数据的获取，逐步吸引了研究者的兴趣。
❸ 第三阶段(2010之后)，随着更大量数据可获得性门槛的进一步降低以及计算科学和方法的发展，更多使用计算方法的学者进入了计算传播学的研究领域。
（二）从传播实践角度
❶ 早期的计算传播实践例如有线电视频道收视率的获取，即源于有线电视服务提供商经由机顶盒采集用户观看数据而得出的。
❷ 随后，互联网成为计算传播的主战场，例如：搜索引擎对搜索结果的排名，搜索结果页面相关广告的呈现，在线社交媒体的好友关系推荐、内容推荐，等等，均为广泛存在的计算传播实践。
❸ 近年来，计算传播更是广泛地呈现于移动互联网的场景中。基于对用户深入刻画而形成的用户画像，移动端 App 的个性化界面、个性化内容推荐等强调每一个“我”的服务进一步丰富了计算传播的实践。
（图源京师计算传播学）
03
简答题/论述题——计算传播学&传统传播学
（一）联系
❶ 从学科属性来说，计算传播学归属于传播学领域，立足于传播学的经典理论及其各分支领域的最新发展，研究和理解人类传播现象；
❷ 从研究对象的角度来说，计算传播学的研究对象与传统传播学并无分别，仍然是人类社会中的传播现象和问题。
（二）区别
❶ 从研究方法上来看，计算传播学侧重于引入更多跨学科的方法，尤其是网络科学、多主体建模、文本挖掘、机器学习，侧重于对于互联网大数据的收集和分析，倾向于采用大规模的互联网实验验证和发展理论，这正是“计算传播学”区别于传统传播学研究的一个显著特征。
❷ 从研究数据来源上来看，计算传播学的主要数据来源不再是传统的内容分析、问卷调查和控制实验，而是来自于服务器日志数据挖掘、网页数据抓取、在线档案数据、大规模在线实验等。
❸ 从数据分析方法上来看，计算传播学的数据分析方法除了经典的统计分析之外，更主要的是带有显著大数据计算特征的方法，如社会网络分析、文本挖掘、 情感分析、时间分析等。
04
简答题——计算传播学的研究问题
1.社会网络分析(传播结构)：
传播离不开渠道和媒介，在计算传播学的视域下，在线社会网络服务提供了计算传播实践所依托的传播结构。六度分隔、小世界、结构洞、无标度网络等从传播结构角度构建理论模型。
2.信息传播模型(传播模式)：
针对社交网络上信息传播的研究，存在传播过程建模、传播话题挖掘、传播最大化这几个主要方向；其中传播过程建模包括微观用户传播行为的预测以及宏观上传播规模预测。
3.舆情分析、传播内容及情感传播(传播内容与效果) ：
❶ 网络舆情分析是发端较早并具有较成熟系统的计算传播应用及计算传播学研究。网络平台的开放性、互动性和裂变性，使信息极易在短时间内迅速扩散，进而引发网上乃至线下的舆情事件。
❷ 针对传播内容的研究往往采用自然语言处理的手段，例如传播话题的挖掘与聚合、主题识别、文本摘要等。
❸ 近年来，有关信息传播过程中用户情感的变化及传播的研究工作逐渐增多。其中，词语、方面(aspect)、 句子及文档级别的情感挖掘，用户的观点和意图挖掘，比较性观点分析，以及基于情感分析的虚假信息监测等都是此领域的热点研究问题。
4.计算广告(传播实践) ：
计算广告是计算传播实践中一个比较成熟的领域。通过一定的匹配算法，计算广告为互联网用户呈现适合当前使用情景的广告内容，并从广告主方获得报酬。计算广告的核心是找到合适的广告投放策略，最大化媒体平台的收入。
📌计算广告的发展对广告学的冲击与挑战 | 论文研读（点击文字查看）
05
论述题——计算传播学的新思考
（一）研究范式超越
❶ 研究逻辑：计算传播学强调从观察出发总结模式和规律，是基于归纳推理的逻辑，这种研究思维更适用于新事物不断产生的社会化媒体环境。也就是说，计算范式专注于“未知的未知” ，克服现有理论的限制，以回答我们甚至不知道如何提问的问题。
❷ 研究方法：数据科学和网络科学的引入为计算传播学带来了新的观察视角和研究进路。传播学正在经历一个从定量研究到计算研究，从统计属性数据到处理关系数据的研究范式和方法论转变的过程。通过对新媒介环境下的人类行为数据的利用和分析，得以洞察信息技术发展与传播学变迁的关系，从而赋予传播环境、传播媒介、传播行为和传播效果等研究对象以新的内涵和定义。
❸ 理论发展：计算范式使得传播学的经典理论与实证研究得以连通。网络用户挖掘、在线实验、文本挖掘等计算方法将超越传统的调查数据的样本量和时空跨度，使得重新审视和延伸经典理论成为可能。
祝建华曾从知识生产的角度指出，如果把知识即传播过程和效果的存在或变化等现象的发现当成“酒”，把研究的方法和工具视为 “瓶”，那么计算传播学理论研究的目标，是对这些现象或机制进行解读和分析。所谓“新瓶装旧酒”就是在采用新的计算手段和技术对经典理论进行重复的或填空式的检验，这种渐进研究是计算传播学发展的必要阶段，对于推动学科发展具有巨大作用，在此基础上可能会涌现、转化出“新酒”。
（二）发展方向与前景展望
计算传播学的建设体现了新文科的发展方向，即新闻传播学与计算和信息技术的结合，开辟了人文社科与自然科学结合的 “试验田”，有助于传播学乃至社会科学实现从“计量范式”到“计算范式”转化。
计算传播学的发展前景就是与自然科学的交叉融合，打破人文与科技的壁垒，对传统新闻传播学科“进行改造、转型和升级，培育新的学科生长点，实现路径创新 、方法创新 、理论创新、模式创新” 。
（图源集智俱乐部）
总而言之，在最后阶段，最重要的就是将你的所学知识转化为答题能力，在复习专题知识点时，先架构好知识框架，假设你就是出题老师，你会如何把握出题方向；在进行答题输出时，假设你就是该领域的研究学者，你对此将如何展开全面系统的研究。
善于自己给自己出题、押题，而不是对着参考答案照搬答题套路，在已有知识框架的基础上，敢于答出一份与众不同但又逻辑自洽的答卷，才是出题老师想要看到的结果。
最后的一个月，不要焦虑，不要慌张，我们会陪你一起度过，请继续努力，你一定一定会一战成硕！💪
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