2018年11月,《计算传播学导论》由北京师范大学出版社出版。该书依托于计算社会科学大的学术背景。海量数据获得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。
《计算传播学导论》一书系统介绍“计算传播学”这一全新的传播学研究领域,使读者具备利用跨学科方法进行传播学研究的基本能力,为日后志在进入相关领域攻读硕士或博士学位打好坚实的理论和技术基础。此外,教材通过对数据收集、分析以及结果呈现等方面的实践训练,为将来志于投身新兴媒体行业(例如,IT行业、社会化广告、数据分析师等)的读者提供数据采集与分析基本技能。
该书具有三个区别于传统传播学教课书的特点,即强调实践环节、丰富的文献资源以及跨学科视角。首先,本书为致力于“计算社会科学”研究的学生和青年教师提供了进入该领域的基本路径。作者在章节构架层面,非常强调实践能力,每一章都配备了核心的编程代码。在读懂每个章节的基础上,读者通过学习Python编程技术,实现书中所有命令。对于用于教学目的的青年教师,建议读者利用本书为基本提纲;同时按图索骥,找到自己研究子领域中具有代表性的研究问题,并指导学生,根据每个章节的基本代码,让学生实践相关的数据分析和研究。总而言之,“计算传播学”最有效的学习路径是“实践”,必须要亲手操作,才能体会和明白关键概念和关键步骤。仅仅通过概念的讲解和论文阅读,犹如隔岸观火,无法有效地投入到“计算传播学”研究中。
第二,本书引用了大量高水平论文作为研究案例。本书所引用的大部分研究案例,大多发表在Nature、Science、Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS)等国际顶尖学术期刊上。书中深入探讨了文章得以发表在顶尖学术期刊中的原因——其研究问题的重要性、理论贡献和方法贡献。
第三,本书构建了跨学科视角。“计算传播学”自提出之時起,就是一个跨学科的研究领域。知识和研究问题并无绝对的学科之分,重要的社会科学研究问题往往需要跨越学科合作。例如,信息的传播问题是传播学和物理学共同感兴趣的话题;社会的公平与分配问题是社会学和经济学共同感兴趣的问题。因此,从这个意义上而言,我们很难对某一个研究进行唯一的学科划分。传播学者应构建跨学科视角,并逐步获得跨学科合作的能力。而本书的写作,无论从三位作者的学术背景还是书中的写作体例,都不遗余力地贯彻了“构建跨学科视角”的原则。
《计算传播学导论》的出版,将推进计算传播学这一新兴发展方向在国内不断壮大,开创一个新的传播学研究视野。