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首届计算传播学年会即将在京召开参会指南看过来!
来源:未知 作者:admin 发布时间:2018-10-15 08:08 浏览量:

  计算传播学是计算社会科学重要分支。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,(以非介入的方式)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。会议征文方向包括:计算社会科学、计算传播学、传播网络分析、新闻文本挖掘、以印象笔记为例:思考什么是好产。传播计算方法、数据新闻、计算广告、新闻推荐系统等方面。2018年4月21日中国新闻史学会常务理事会第五届第六次大会决议同意成立计算传播学研究委员会,于2018年9月20日-22日在北京师范大学召开中国新闻史学会计算传播学研究委员会2018年大会(简称“计算传播学年会2018”)。本次会议由中国新闻史学会计算传播学研究委员会主办,北京师范大学新闻传播学院承办,南京大学新闻传播学院,香港城市大学传播研究中心/互联网挖掘实验室协办,百度和Sina-Mdata赞助。

  协办方:南京大学新闻传播学院、香港城市大学传播研究中心/互联网挖掘实验室

  工作坊为期一天,根据工作坊主题,分设“概念班”与“技术班”,前者侧重介绍研究设计与概念化;后者侧重于实际操作。两场工作坊并行进行。

  工作坊将首先结合政治学、经济学和社会学等领域的探索,阐述大数据资源和机器学习在社会科学领域的创新应用,讨论应用大数据方法的方法论基础、主要的大数据分析方法、大数据方法的优点和局限,以及大数据方法开展因果推论的若干路径。

  因果推论是社会科学研究的重要任务,大数据方法对传统社科因果推论带来了一系列挑战和机遇,借助大数据与统计方法、大数据与小数据、大数据与实验研究、大数据与模拟研究的结合为社会科学开展因果推论提供了新路径。

  本工作坊进而探讨“面相计算传播学的研究设计”,即针对计算传播学的常用方法,分别介绍文本挖掘(Text Mining)、行为挖掘(Visit Log Mining)、在线实验(Online Experiment)三类场景的研究设计,并讨论各自存在的优势、劣势、机遇和风险(注意:本讲座并不介绍这些方法的具体实施。如有需要,请有关听众事先了解相关内容)。

  本工作坊计划招收对计算传播学研究有兴趣,并对传统定量传播学研究方法有基本了解的青年学者及学生。

  清华大学政治学系副教授,苏世民书院兼聘教授,仲英青年学者。兼任清华大学计算社会科学平台执行主任、北京大学中国社会调查中心兼职研究员,曾在哈佛大学、加州大学圣地亚哥分校等担任访问学者。研究领域包括中国政府与政治、比较政治经济分析、大数据与计算社会科学等。他在国内外知名学术期刊Comparative Political Studies、GlobalEnvironmental Change、Policy Study Journal、Social Science Research、《政治学研究》等发表过40多篇中英文论文。

  曾获复旦大学学士和硕士、美国印第安纳大学博士,先后在复旦大学、美国康乃狄克大学、中国人民大学任教,现任香港城市大学媒体与传播系和数据科学学院的计算社会科学讲座教授、传播研究中心主任。他近年主要研究社会媒体和移动媒体的使用行为,兼任中国计算机学会大数据专委会委员,中国新闻史学会计算传播学研究委员会负责人,并于2018年当选为国际传播学会会士(ICA Fellow)。

  本工作坊将分别从传播学和统计物理视角,介绍在线平台意见形成的基本理论和演化机制以及意见演化模型建构。具体而言,本工作坊将首先探究传播学视野下的意见形成与演化理论(例如沉默的螺旋理论、意见领袖理论等),并介绍当前传播学相关领域的代表性研究。工作坊进而探究理论物理视角下意见演化的经典模型(例如,Ising模型),并通过相关软件(Matlab)来讲授模型建构。

  本工作坊计划招收对计算传播学或计算社会科学有基本了解,并初步从事过相关研究的青年学者及学生,有Python、R等编程软件的基本实际操作经验。

  自然科学博士,现北京师范大学新闻传播学院教授,博士生导师。2005年6月获得北京师范大学物理学系物理学专业学士学位,于2007年6月提前获得北京邮电大学理学院物理电子学专业硕士学位,导师为肖井华教授和占萌教授。2010年9月在德国波茨坦大学自然科学学院获得自然科学博士学位,导师为Prof.Jurger.Kurths和周昌松教授。长期从事复杂网络,非线性动力学,以及计算传播学方面的研究工作,近年来在PNAS,Phys.Rev.E,EPL,Chaos等国际国内学术期刊上发表30余篇SCI论文,相关研究多次获得国家自然科学基金的资助。

  2018年4月21日中国新闻史学会常务理事会第五届第六次大会决议同意成立计算传播学研究委员会,由祝建华老师担任负责人,王成军担任秘书长并建立秘书处。

  首先,此次会员大会分会负责人和秘书处将向会员大会和理事会报告在过去的五个月里的主要工作,包括但不限于以下内容:

  分会组织了2018年计算传播学年会,包括工作坊、征文、数据竞赛和学术支持计划。

  年会为期一天,分为开幕式、竞赛发布、主题演讲、海报展示、论文报告、优秀论文评选和闭幕式等环节

  内容提要:网络的基本结构有:链、星、圈、团,其中链(小世界网络)、星(无标度网络)有大量研究。2013 年我们发表了圈(全齐性网络)结构研究工作,2018 年团(单纯性网络)结构研究获国际网络科学学会 ER 奖。普通网络是两个节点之间有无连线,刻画一个节点连线数的度是关键指标,它与邻居的连线构成邻域星结构,用邻接矩阵描述,节点重要性指标有:度数、H 数、核数等。 我们在研究什么网络更容易同步时发现圈结构是关键。本报告基于圈结构,提出节点重要性指标:周长、圈数和圈比,以及基于微信群引入传播矩阵概念。这套指标平行于星结构的节点重要性指标,而传播矩阵则是邻接矩阵删除星结构部分的扩展。通过实际网络的模拟计算,对网络连通性按圈比指标排序攻击的效果好些,对网络传播性而按圈数指标排序感染的性能更佳!通过圈结构还可讨论普通网络与超网络的联系。 显然,星结构是有中心的微观结构,而圈结构是去中心化的中观结构,因此圈结构是星结构的补充和突破,故这一思想有望开辟网络结构新的研究方向。

  上海大学数学系教授,博士生导师,曾任上海大学数学系运筹学与控制论博士点学科带头人。涉猎过数学科学、统计科学、管理科学、系统科学、生命科学、网络科学、人文科学。发表论文超过 100 篇,出版学术著作 8 本,翻译校对学术著作3 本。获省部级自然科学奖 5 项。目前担任《网络科学与工程丛书》副主编,研究过无标度网络、全齐性网络、自然数网络、家族血缘树等。1992 年起享受国务院颁发的政府特殊津贴,退休后仍主持国家自然科学基金 2 项。近年来还在国内外刊物 IEEE Circuits and Systems Magazine (2013), National Science Review(2014), Scientific Reports (2016)上发表过文章。

  内容提要:兴起于世纪之交的网络科学在过去二十年间取得了重要进展。其中,无标度网络的研究处于中心地位,包括无标度网络的普适性、拓扑模型及其对传播动力学等的影响等等。本报告将从发现、建模和分析几个方面梳理无标度网络的研究历史,包括对于存在的争议的分析,最后给出对网络科学未来发展的一些看法。

  长江学者特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者,上海大学副校长。曾获IEEE电路与系统汇刊最佳论文奖、上海市自然科学一等奖和自然科学牡丹奖、上海市领军人才、国家级教学成果一等奖和国家自然科学二等奖,入选人事部“新世纪百千万人才工程国家队人选”。现为国际自动控制联合会(IFAC)复杂大系统技术委员会主席、国际网络科学学会理事会成员、《ork Science & Engineering》执委会委员、中国工业与应用数学学会复杂网络与系统控制专委会主任。

  北京师范大学新闻传播学院执行院长,博士生导师,教育部长江学者特聘教授。享受国务院特殊津贴的专家。主要研究领域:新媒体研究;舆论学,传媒经济与社会发展;传播学研究方法。主要社会兼职:国务院学位委员会新闻传播学学科评议组成员、北京市社会科学联合会副主席、中国传媒经济学会会长、中国传播学会副会长、教育部人文社会科学研究重大基地中国人民大学新闻与社会发展研究中心主任、中国《中国传媒发展指数(蓝皮书)》主编、《中国社会舆情年度报告(蓝皮书)》主编等。迄今为止,独著、合著出版的学术专著、教材、蓝皮书共26本,论文600余篇,自1979年记录以来在新闻传播学科的引文数第一(据中国知网学术数据)。

  2)网络舆情的“社会传感器”作用对股票指数涨跌幅的影响:基于LDA主题模型与线性支持向量机的挖掘分析

  11)HPV疫苗在问答型社交媒体上的传播——以知乎为例

  23)新媒体赋权:基于互联网幂律分布曲线)信息可视化:新闻报道的可能与可为

  突发公共卫生事件中社交媒体内容与社会网络结构对转发行为的影响——以山东疫苗事件的微博信息为例

  中国新闻史学会计算传播学研究委员会与微热点联合发起“传播数据挖掘竞赛”,此次数据竞赛将于2018年9月22日发布。熟悉计算社会科学研究范式并掌握基本的计算技能,是传播学者进入计算计算传播学领域的基本条件。

  基于互联网的人类传播行为及其互动性对于我们理解人类社会产生了重要影响,尤其是在线人类行为踪迹(Digital Traces)以及计算方法的广泛应用,为传播学探索人类信息传播行为模式提供了重要契机,也催生了“计算传播学”这一新兴研究领域。采用计算方法对大规模数据进行分析,提取有用信息和知识可以帮助人们作出判断,对日常生活产生重要影响。

  本次竞赛的主要目的在于引导在校大学生利用计算传播数据进行专业研究,激发在校大学生对计算传播数据的挖掘兴趣,鼓励研究者探索数据挖掘维度、尝试新的算法、解决现实问题,鼓励将数据获取、分析与处理的知识与实际问题相结合,通过实际应用熟练掌握各种数据挖掘技术,培养计算思维,增强团队协作意识。

  参赛所用基础数据全部来源于微热点数据库,每天清洗(去广告、去无效、无意义信息)后的有效数据量为1亿+。参赛者填写报名表、并审批通过后,签订数据授权及保密协议后,微热点按指定渠道向参赛者发放基础数据。此次数据竞赛分为初赛和复赛。参加初赛的竞争者需于12月20日前提交参赛作品,经过专家小组评选之后方可进入复赛。竞赛分为学生组和教师组。学生组一等奖颁发1万元奖金, 20万点微积分 (微积分用于自由使用微热点分析工具);二等奖颁发5000元奖金, 10万点微积分三等奖颁发3000元奖金 , 10万点微积分。教师组一等奖颁发1万元奖金, 30万点微积分(微积分用于自由使用微热点分析工具) 二等奖颁发5000元奖金, 20万点微积分三等奖颁发3000元奖金 , 20万点微积分;其他进入决赛选手均可获得5万点微积分。所有进入决赛选手均可获得由计算传播学研究委员会和微热点联合颁发的获奖证书,并可以免去次年参加计算传播学年会的会费。本次竞赛由Sina-Mdata提供赞助。除数据竞赛之外,本次会议还会发布对计算传播学研究者的学术支持计划,敬请期待。

  (1)北京师范大学国际学术交流中心(京师大厦):与会场在同一栋楼内,新街口外大街19号;电线)北京德胜门华宇假日酒店:距离会场739米,德胜门外大街71号;电话

  (1)汉庭酒店(积水潭店):距离会场153米,学院南路4号;电线)如家快捷酒店(积水潭桥店):距离会场1.1公里,志强园小区志强北园30号楼;电线)如家快捷酒店(牡丹园地铁站店):距离会场2.1公里,花园东路甲32号(推荐乘坐公交508/618/47路到北京师范大学站,2站行程);电线/47路到北京师范大学站,3站行程);电话

  (1) 积水潭-地铁站 地铁2号线路,由北京师范大学站上车,积水潭桥南站下车。

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