海量数据获得的日益便易与计算技术的飞速发展推动了新闻传播学者利用计算思维来研究传播问题，从而催生了 计算传播学 这一传播学领域的新兴前沿方向。计算传播学致力于寻找传播学可计算化的基因，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。
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AIGC传播时代 认知神经传播学带头人喻国明诚意之作 从生成式人工智能角度 剖析AIGC时代传播学的范式转型趋势
紧跟前沿科技动态： ChatGPT带来的技术浪潮持续席卷社会各行各业，我们每个人也被技术追赶的脚步持续提醒着思考人与技术的关系，人们需要在这个ChatGPT不断引发关注，但也仍亟待完善的阶段，紧密追踪和深入剖析技术对于每一个领域的影响。传播发生在每个人每天生活中的每个方面，掌握新技术对传播的影响，往往就是意味着理解了技术如何影响时代脉搏的跳动节奏。洞察传播学范式变更的重要性不言而喻。尽管学术界是一个相对封闭的稳定圈子，但传播的触角已经延伸至社会的每个角落，社科学术的各领域新发现都难免带有传播技术嬗变的痕迹，因此也需要对其加以持续关注。 作者重磅权威： 作者喻国明为传播学领域的重要学者，在传媒经济、认知神经传播学等领域深耕多年、积淀厚重，其新作往往是新闻传播学界的重要关注对象，作者在传播学领
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二十一世纪是计算社会科学的时代。998年邓肯·瓦茨关于小世界网络的模型和999年阿尔伯特·巴拉巴西关于幂律和无标度网络的研究复兴了网络科学。一石激起千层浪，在学术领域产生了深远的影响。对于万维网上的人类行为的研究也形成了一个子领域，被称之为万维网科学(WebScience) 伴随着社交媒体等数字媒体的发展，社会网络分析开始受到好的重视，社交网络上的信息流动网络研究也引起广泛的兴趣 与此同时，机器学习的和数据科学取得了突飞猛进的发展，进一步加速了计算化的浪潮 在新闻传播产业当中，数据驱动的新闻生产、计算广告和媒体推荐系统开始成为席卷世界的潮流。面对海量的互联网数据、持续困扰人类的重大社会问题、崭新的理论视角、诱人的物理学模型，在世界大战中发展起来的新闻传播学研究会走向什么地方？这构成了困扰我们的时代问题，
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传播学的研究和实践领域正在经历一场颠覆性的变革，其核心表现为传播活动关注的焦点从同质化的大众群体转变为异质化的独立个体。信息技术革命背景下的大数据技术、程序化工具和个性化算法等一系列全新的传播研究和实践方法使我们可以用全新的视角和思维来探索解决传播问题的全新路径。这种转变在很大程度上冲击着建立在大众传播逻辑基础上的前提假设、思维习惯和理论框架，并试图在新的信息技术背景下建立一套全新的传播观与方法论——也就是计算传播学或者说计算传播范式。
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