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“媒体融合与传播”高端学术论坛计算传播学分论坛成功举办

来源:媒体融合与传播国家重点实验室、协同创新中心  发布时间:2020-12-20  作者:唐远清等  点击数:1172

(通讯员 唐远清 郑文锋 摄影 范绮梦 韩秭一)12月18日下午,中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室主办的“媒体融合与传播”高端学术论坛计算传播学分论坛在我校国重大楼7层媒体大数据研究中心会议室举行。论坛进行了同步在线直播,3000余名来自海内外的专家学者、高校师生、业界人士参加了线上会议。


中国传媒大学副校长、媒体融合与传播国家重点实验室常务副主任段鹏教授在致辞中指出,我校在“双一流”建设过程中,聚焦信息传播领域的科学研究,做到理论探索、实践教学和社会服务并重发展。我校媒体融合与传播国家重点实验室的主要研究领域也将重点放在未来媒体形态和服务模式上,特别是放在习近平总书记强调的四全媒体(全程、全息、全员、全效)和四力(传播力、影响力、引导力和公信力)媒体融合上。未来新闻传播学研究离不开计算传播学,计算传播学已成为新闻传播学的重要研究领域与发展之路。计算传播学强调社会科学研究方法的基本知识素养锻炼,包括掌握各种数据挖掘、文本挖掘、情感分析和网络分析等建模技术,理解计算机编程和可视化工具方法,运用媒体舆情传播与新媒体创新应用,解决媒体融合时代新闻传播领域实际问题的能力。这一切都对新闻与传播学科提出了新的挑战,也带来了新的机遇。

段鹏副校长表示,媒体融合与传播国家重点实验室专门召开计算传播学分论坛,表明了我校对计算传播学研究领域的重视。我校较早就开展了计算传播学相关领域的教学和科研实践,2005年创立了媒体市场调查与分析,2013年开始数据新闻专业方向的教学实践,并设立了计算传播学硕士招生方向。国重实验室也将计算传播学作为重要的学科建设和学术研究方向,专门设立了媒体大数据研究中心。他表示,国重实验室是开放平台,我们真诚欢迎全国学界同行积极和国家重点实验室团队开展合作研究,让科技赋能传播,计算重塑媒介的延伸。

随后,六位海内外计算传播学领域的知名专家先后发表主题演讲。

清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心执行主任沈阳教授在题为《基于AI的媒体大数据分析与预测》的演讲中,重点介绍了其近期研究进展,包括中美博弈和国际传播,未来媒体、新媒体和融媒体的贯通式研究,以及风险弱信号发现与2021年舆情走势研判等。

中国传媒大学受众研究中心主任刘燕南教授在题为《市场货币的重构:从跨屏测量到数据实践》的演讲中指出,融媒跨屏市场的有序化发展,要求实现超越传统视听率尺度的新市场货币的重构,这是一项世界性前沿课题,2019年美国媒介视听率委员会(MRC)出台的《跨媒介受众测量标准》(视频版)代表这一领域的最新进展。跨屏测量实践目前呈现三个主要特征:一是多源同源样本测量并存,有以同源为主的趋势,但目标是通过虚拟ID等方式实现大数据的“同源化”,而非传统意义上的样本组同源;二是测量主体多元,有形成数据管理中心或类似安全岛的整合性第三方数据服务方的趋势;三是测量指标统一,重新界定有效时长、加权时长等指标,将旧有指标升级转换为跨屏指标。在我国,跨屏测量在技术创新、标准统一、数据融合和隐私保护等方面还有很大的提升空间。

知名汉语分词系统ICTCLAS创始人、北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室主任张华平副教授在题为《社会舆论传播的主体画像与分析应用》的演讲中指出,社会舆论传播过程中以内容为中心的计算范式捉襟见肘,无法应对层出不穷的各类话题,新现象难以预测也无法跟踪。他提出以社会舆论传播主体为中心的计算范式,具体介绍了传播主体的发现算法与画像技术,演示了他主导的实验室在品牌意见领袖挖掘、健康宝投诉主体画像、信箱投诉主体挖掘以及报告自动生成等方面的研究进展。

香港城市大学媒体与传播系讲座教授、数据科学学院讲座教授祝建华在题为《计算传播学中的30年法则》的演讲中,借用Paul Saffo (1991) 的“30年法则”和Gartner公司的“炒作生命曲线”,来描述和预测计算传播学的发展:前10年充满兴奋、憧憬、焦虑与恐惧;中10年在失望的低潮中悄然落地;后10年则已成常态而惊奇不再。他认为,计算传播学从2010年左右兴起,目前已快走完前10年。由于前期的过度炒作和过高期望,我们很快会面临必然出现的低潮,这既是坏消息也是好消息,我们可以不再求做大,而是求做强,并为后10年寻找新的增长点。

北京师范大学艺术与传媒学院数字媒体系张伦副教授在《观点市场结构与在线知识分享平台的知识建构》的演讲中,探究了以“知乎”为代表的在线知识分享平台其知识建构效率与观点市场结构的关系。她认为,相比于垄断型观点市场,竞争型观点市场更能够促进在线知识增长。她总结称,在线知识建构的本质,是普通用户通过在线合作协同生产知识、促进信息增长的过程。

中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室媒体大数据研究中心首席科学家、大数据挖掘与社会计算实验室主任沈浩教授在《计算重塑媒介的延伸》的演讲中指出,计算是数据、算法和算力的新基建,媒介是视频、图像、语言、声音和文字的融合,理解媒介思考技术是人的身体延伸,探索社会理解计算是媒介的传播延伸。软件定义媒体、数据驱动信息、算法重构渠道。计算传播学利用一切可计算的数据要素,探究隐藏在数据中的模式、趋势和相关性,揭示传播现象和传播规律,掌握大数据、人工智能技术如何处理媒介,洞察受众行为,理解智能媒体情景下的媒体融合传播与社会发展规律。他在演讲中展示了媒体融合技术下的媒体智能处理技术,分享了中传媒体大数据团队的研究成果。

沈浩教授在随后对各位专家的演讲进行了点评。他指出,计算传播学是一门将数据要素与社会计算方法带入传播学研究的学科,计算传播学的核心要素是数据、算法、模型和软件工具,各位演讲嘉宾聚焦在数据价值,特别是在互联网和社交媒体大数据挖掘方面,给人以很多的启发。挖掘数据价值离不开算法和模型,几位演讲嘉宾的发言展现了大数据与人工智能在视频、图像、语言处理技术和文本分析等方面的应用,让我们进一步感知到计算传播学的延伸和数据智能下的媒体融合。

论坛由中国传媒大学协同创新中心副主任唐远清教授主持。他表示,六位专家的演讲议题前沿、视角新颖、研究深入、问题意识明显,是一场计算传播学领域的学术大餐。