计算传播学导论--聚文网

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内容简介

“计算传播学”领域研究，是“大数据”技术与新闻传播学研究结合产生成果。靠前很好高等学府已经系统开设了相关课程。而靠前新闻传播学院对该门课程的需求较高，但主要瓶颈在于没有系统教材。基于此，本教材旨在以 “计算社会科学”为背景，系统介绍“计算传播学”这一全新的传播学研究范式，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的学生打好坚实的理论和技术基础。此外，本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，为有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。本书以海量数据获得日益便易的当下为基础，以推动新闻传播学者利用计算思维来研究社会问题，催生了“计算传播学”这一传播学领域的新兴学科为背景编写。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。

作者简介

张伦，北京师范大学艺术与传媒学院数字媒体系副教授，中国新闻史学会计算传播学研究委员会理事。主要研究方向为基于数据挖掘方法的新媒体信息传播。于SSCI、SCI以及CSSCI期刊发表论文20余篇；合著出版《社交网络上的计算传播学》（2015年）。承担了国家社会科学基金青年项目、教育部人文社会科学研究青年基金项目等多项科研项目。

第一章导论
第一节传统传播学简介
第二节计算传播学之于传统传播学：新的研究范式
第三节基于传统传播学的计算传播学研究
本章小结
第二章文本分析简介
第一节文本分析研究现状
第二节文本分析与传播学研究
第三节文本分析的基本步骤：文本的结构化处理
第四节 Python语言简介
本章小结
第三章情感分析
第一节情感分析简介
第二节情感分析与传播学研究
第三节 Python进行情感分析
第四节情感分析的基本算法
本章小结
第四章语义建模
第一节语义建模与传播学研究
第二节 LDA主题生成模型基本原理
第三节语义模型的Python实现
第四节有监督机器学习分类算法
本章小结
第五章网络传播与传播网络
第一节引言
第二节网络传播中的热点研究问题
第三节社会网络的拓扑结构特征
第四节传播网络的拓扑结构统计量
第五节社会网络和传播网络之间的结构相关性
第六节传播加权网络的多维度测量
第七节传播时效网络的多维度测量
本章小结
第六章网络传播模型与机器学习框架
第一节引言
第二节信息传播模型
第三节信息传播的机器学习分析框架
第四节影响信息传播的其他因素
第五节特征选择方法
第六节信息传播的机器学习评价指标
第七节基于实证数据的信息流行度预测
本章小结
第七章数据新闻
第一节产生背景
第二节理论源流
第三节实战练习
本章小结
第八章计算广告
第一节引言
第二节发展历程
第三节优化目标
第四节计算广告市场的博弈、拍卖与匹配
第五节计算广告市场的拍卖机制设计
本章小结
后记

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