Should social science be more solution-oriented?
I argue that one way for social science to make progress is to adopt a more solution-oriented approach, starting first with a practical problem and then aski...
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理解人类个体移动的模式
与列维飞行和随机游走模型预测相反，人类的实际移动轨迹显示出高度的时空规律性，个体特征可以用一个与时间无关的特征移动距离和一个优先返回概率来刻画。在校正行进距离的差异和每个轨迹固有的各向异性之后，个体行进模式转变成单个空间概率分布，这说明尽管他们的旅行历史具有多样性，人类的移动轨迹遵循简单的可再现模式。
新闻在注意力场中的逃逸
新闻的传播过程是科学界与工业界都关注的重要问题。传统研究多关注新闻在社交网络上的传递。但是以人为节点，以人们彼此间的交互为连边的社交网络，是很容易变化的。在这个不断变化的背景上研究新闻的复制和扩散，显然不是一个非常聪明的策略。
第一届计算传播学论坛
Watts提出“如果处理得当，基于互联网传播产生的数据和互动性将会变革我们对于人类集体行为的认识”(Watts, 2007)。当人类传播行为的数据构成了计算社会科学的重要基础的时候，深入认识计算传播学的时机已经到来.
可视化的重要性
在我们对数据中的变量的数学分布及其相互关系进行任何分析和建立任何假设之前，为了便于理解它们的特征和找到合适的分析技术，对数据进行可视化通常是一个好主意。在本文当中，我会展现我们利用（1）简单的统计和（2）数据可视化所能得出的结论之间的巨大差异。
记忆优先随机游走模型
We consier a finite space of M locations, in which N individuals perfom random wolk with the probability of visiting a position proportional to its weight.
无标度网络的度相关理论
Scaling of Degree Correlations and Its Influence on Diffusion in Scale-Free Networks
计算传播学的起源、概念和应用
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，而分析计算传播现象的研究领域就是计算传播学。本文首先分析了计算传播的起源、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。
使用plotly-py进行数据可视化
Plotly.js已经开源了，可以在线下生成独立的html文件，因此现在通过python使用plotly完全免费了。本文介绍基于python使用plotly的方法。
计算新闻传播学2016课程资料发布（代码、数据、PPT）
《计算新闻传播学》围绕计算传播学的实际应用展开，内容涵盖：计算传播学简介、数据科学的编程工具、数据抓取、数据清洗、统计和机器学习、文本挖掘、推荐系统、网络科学等。