清华新闻网3月13日电 3月11日上午，香港城市大学媒体与传播系教授祝建华在清华-人人社会化媒体研究中心举办讲座，讲座题为“网络数据、计算社会科学与新闻传播研究”。
清华-人人社会化媒体研究中心主任、清华大学新闻与传播学院党委书记金兼斌教授主持讲座，清华大学、中国人民大学、中国传媒大学等相关专业的师生及行业相关人士到场聆听。
图为祝建华做演讲。
立足新闻传播学研究，聚焦网络传播产生的海量数据，以及在此背景下蓬勃兴起的计算社会科学，祝建华介绍了网络数据的特征、获取、预处理、数据分析以及可视化等操作过程，并反思了网络数据带来的“好处”及相关研究所面临的瓶颈。
祝建华指出，大数据是近年来在学界和业界都十分流行的一个重要概念。在新闻传播研究中，与大数据最为相关的是互联网数据。在社会化媒体崛起之后，网络数据不仅包括用户的活动记录、发表内容，还包括朋友列表及超链接等。计算社会科学作为数据密集型的学科，在未来的新闻传播学研究应用中前景广阔。
祝建华认为，现有使用网络数据开展研究的主要研究者大多来自以下领域：信息检索（information retrieval）、机器学习（machine learning）、自然语言处理（natural language processing）、数据/文本挖掘（data/text mining）以及统计。在上述学科相互融合的背景下，新闻传播学研究要寻求相关合作，势必需要了解对方的研究。
谈到网络数据与计算社会科学的意义，祝建华认为，二者的运用有可能会带来传播学甚至是整个社会科学研究范式的转换。与此同时，网络数据及计算社会科学方法所面临的瓶颈或危机依然存在，包括网络数据的抽样问题、信度和效度问题，以及由行为数据倒推人口学特征所涉及的隐私、伦理、道德、法规等诸多问题。
作为清华-人人社会化媒体研究中心特聘学术委员会主任，祝建华与金兼斌还就中心的研究规划进行了探讨，并提出具体的意见和建议。演讲结束后，祝建华就同学们关心的可得性数据获取、研究工具等问题给予了细致的解答。
附：祝建华 简历
祝建华，美国印第安纳大学博士，曾任复旦大学教师、美国康涅狄克大学助理教授和副教授、中国人民大学教授，现任香港城市大学媒体与传播系教授及互联网挖掘实验室创办人。主要讲授新媒体理论、定量研究方法、社会网分析等课程，研究新媒体技术的结构、内容、使用和影响，相关成果分别发表在SSCI传播学期刊和SCI信息科学期刊。目前兼任香港网络媒体协会顾问、中国计算机学会大数据专家委员会委员、清华--人人社会化媒体研究中心学术委员会主任、微软亚洲研究院访问研究员等职。他指导的研究生毕业后，分别在亚太地区著名大学任教和全球性互联网及媒体研究公司任职。
供稿：新闻与传播学院 学生编辑：小 西
2014年03月13日 12:20:32
