计算机传播学的起源、概念和应用

王成军/南京大学新闻传播学院

关键词：大数据、计算传播学、数据驱动、计算社会科学、新闻地图

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。

数据新闻：又称数据驱动新闻，是指基于数据的抓取、挖掘、统计、分析和可视化呈现的新型新闻报道。

计算广告：把免费用户用产品得到的资产变成钱的一种系统性手段，资产主要包括：数据、流量和品牌价值。计算广告的基本任务就是把数据和流量规模化变现。

媒体推荐化系统：成为个性化信息获取的重要途径，既包括传统的社交新闻网站，也包括“今日头条”这种后起之秀，它们纷纷采用协同过滤的方法为用户提供信息，建立了新的信息把关模式。                                                                                                                                                                                                                         协同过滤：利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣的记录也相当重要。

计算传播的应用：数据新闻、计算广告、媒体推荐系统等。

驱动计算传播的数据主要来自人类使用数字媒体时记录下来的数字痕迹。数字媒体使得用户行为可以被详细记载，因而大量地积累了各种用户属性数据和行为数据。

一、计算传播

计算社会科学：指的是在社会中采用计算机运算方法的学术分支，运算用以建立模型、模拟、分析社会现象，内容专注在透过模拟、建模、网络分析等观察社会与行为关系及互动。

王成军(2015)给计算传播学的定义:计算传播学是计算社会科学的重要分支。它主要关注人类传播行为的可计算性基础，以传播网络分析、传播文本挖掘、数据科学等为主要分析工具，大规模地收集并分析人类传播行为数据，挖掘人类传播行为背后的模式和法则，分析模式背后的生成机制与基本原理，可以被广泛地应用于数据新闻和计算广告等场景。       计算传播学图书：《社交网络上的计算传播学》

二、作为计算社会科学的计算传播学

新闻地图 研究数据来源：新闻数据库

新闻地图：是一个以可视化的方式反映中国新闻在时间与空间分布的差异性的网页应用，利用Gdelt已有历史数据作为数据源，通过多样化的统计图表对中国新闻进行展示。

新闻的生产本身就具有很强的空间异质性。有些地方虽然空间面积很小，但是新闻就很多，有些地方面积很大，但是新闻却相对较少。采用可视化的方式展现这种空间差异性可以给人们带来更多启发。为此采用扭曲地图的形式展现。

戈德斯坦得分：为每个事件分配一个在-10到+10之间的数值，用以衡量理论上该事件对国家产生的潜在影响。

三、新闻地图

幂律分布：是指某个具有分布性质的变量，且其分布密度函数是幂函数。

无标度现象：统计物理学家习惯于把服从幂律分布的现象称为无标度现象。   网络增长和优先链接两种机制是构成无标度模式普遍存在的关键原因。

四、结论和讨论

计算机传播学的起源、概念和应用