计算传播学简介：从中美媒体中的假新闻谈起

2018年4月24日晚7点，南京大学新闻传播学院副教授、计算传播学实验中心副主任王成军博士应邀来到中心，为中心师生带来一场题为“计算传播学简介：从中美媒体中的假新闻谈起”的学术讲座。

王成军博士首先以“Twitter影响2016年美国大选”和“Facebook与剑桥分析”两个案例为切入点，阐述了他对“虚假新闻”的看法。王成军博士认为，Michal Kosinski和David Stillwell等人于2013年、2015年以及2017年发表在《美国科学院院报》（Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America）上的三篇关于使用Facebook行为痕迹预测性格的研究的文章对于剑桥分析引发的问题起到了重要作用。随后，他由浅及深地引出了本场讲座的核心话题——计算传播学。王成军博士在讲座中谈到，所谓“计算传播”，指的是通过数据驱动并借助于可计算方法所进行的传播过程。由于电子信息技术软硬件设施的丰富完善与网民群体的诞生，新的信息传播行为由此催生。作为传播介质的互联网以数据的形式记录下了人类在网络和现实生活中的行为痕迹。计算传播学旨在通过分析计算对这些行为痕迹进行考察。

王成军博士介绍说，计算传播学的诞生源于社会的发展和人类信息传播行为以及信息传播技术的改变。目前，计算传播的应用主要是在数据新闻、计算广告、媒体推荐系统等领域。但实际上，计算传播学的研究领域覆盖了社会生活的很多场合。一方面，人们通过点击、浏览等行为所形成的数字化、结构化的数据表征可用于研究人类行为注意力的投放与流动；另一方面，转发、评论、点赞等网络互动行为的数据经过数字化以后，我们可以依据这些数据进行信息扩散的研究。通过这些研究，我们能够在一定程度上观察人们的网络观点和情感态度。

在计算传播学的应用方面，王成军博士还简明扼要地介绍了一系列国内外研究案例。例如：Facebook如何实现网络个性化推荐并将之应用于网络广告盈利；如何通过社交网络对选举活动进行渲染，从而影响最终的选举结果。再比如，民调机构如何利用Twitter政治指数来预测美国总统选举的结果，等等。对上述应用案例进行分析以后，王成军博士又对计算传播学领域的学术论文进行了一个综述和总结。

在讲座最后的问答环节，王成军博士对同学们的提问做了耐心细致的回答。最后，讲座在同学们热烈的掌声中圆满落下帷幕。