计算传播学——用AI穿透你的注意力壁垒

每个人的注意力是有限的,我们应该如何巧妙地穿透注意力的壁垒,让信息精准地传递到我们的目标受众?计算传播学会给你答案。

讲师:   王成军

计算传播学——用AI穿透你的注意力壁垒

课程背景:

AI时代,每一秒钟,整个互联网上就有 60 万条信息在 Facebook 上分享,2 亿个 Email、10 万条 推文被发送,571 个新网站被建立,1.9E(1018)字节数据被交换[1]。海量的信息不断涌现, 但是全球的互联网用户总数却仅有 30 多亿(截止到 2014 年底)。每个人的注意力是有限的,我们应该如何巧妙地穿透注意力的壁垒,让信息精准地传递到我们的目标受众?计算传播学会给你答案。


计算传播是指数据驱动的、借助于人工智能,及其可计算方法所进行的传播过程,而分析计算传播现象的研究领域就是计算传播学。在本次讲座中,我将尝试介绍计算传播的起源、概念和应用,然后从计算社会科学的角度对计算传播学的理论脉络进行了介绍。基于以上内容,我介绍了一些计算传播学研究的例子,总结计算传播学研究中存在的从数据到模式,再从模式到机制的研究思路,最后讨论一下可能的发展方向。

课程资料:

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课程大纲:

课程内容包括:

  • 引言:计算社会科学时代

  • 如何认识世界

  • 科学的四重境界

  • 可计算性

  • 定义计算传播

  • 通往计算传播学之路:方法、工具、案例

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讲师介绍
王成军

南京大学新闻与传播学院助理研究员,Ogilvy数据实验室主任,以及计算传播、Web挖掘联合研究体成员。他的多篇计算传播学文章发表在SCI以及SSCI杂志上,包括Scientific Reports、PLoS ONE、PhysicaA、Cyberpsychology等。