当计算传播学遇上新文科，一场学术变革正在悄然发生。

新文科与计算传播教育

现代信息技术与传统人文社科的交叉融合，是由新文科建设来推动的。7月17日，2021年，西北大学承办了计算传播学年会，该年会聚焦了这一趋势，探讨了怎样培养复合型人才。会议指出，文理壁垒在当前高校中急需被打破，编程、数据分析等内容要在新闻传播课程里增加，从而让学生既掌握计算技能，又懂得传播理论。

国内好些高校已然着手探索计算传播学教育全新模式。北京大学开办数据新闻相关课程，南京大学构建计算传播实验中心，这些实践意味着跨学科人才培育要求课程体系重新构建。教育工作者得平衡技术训练以及人文素养，防止陷入纯技术主义错误境地。

智能媒体与社会治理

智能媒体正在深刻地对社会治理方式进行改变，在疫情防控这个过程当中，各地的政府运用大数据来分析人员的流动情况，借助算法去预测疫情的扩散趋势，以此为科学决策提供相应的依据，这些应用表明计算传播学在公共危机管理里具备重要的价值 。

智能媒体发展，带来了诸如隐私保护、算法偏见等新问题，2021年那多项研究显示，部分推荐算法有可能加剧信息窄化，就此影响公众认知，学者们给出建议，要建立算法审计制度，加强技术伦理监管，以此确保智能媒体服务公共利益。

后疫情时代的健康传播

新冠疫情致使健康传播变成研究热点，计算传播方法能够协助追踪健康信息散播路径，剖析公众关注点之变化，研究发觉，在2020年至2021年这段时间内，疫苗接种信息于社交平台的传播速度比普通信息快3倍有余。

识别健康谣言以及对其进行治理，已然成为重要的研究方向，借助自然语言处理技术，研究者能够迅速识别谣言呈现出的特征，基于此建立起预警机制，这些相关研究为公共卫生部门供应了应对信息疫情的有效工具 。

数据新闻与计算广告创新

现今，数据新闻正历经着从可视化朝着交互化的升级进程，在2021年的时候，有多家媒体专门推出借助并依靠用户行为的个性化新闻产品，依靠这个产品通过数据分析来预测读者的兴趣，而这样的一种变革对新闻从业者提出了要求，这要求从业者就得掌握包括数据采集、数据清洗以及数据的分析等涉及的全方位全流程需要具有的那套特定的能力技能 。

计算广告范畴面临着精准营销与用户隐私二者平衡的难题，随着个人信息保护法开始实施，广告行业要去开发新的数据应用模式，研究者提出运用联邦学习等技术，在不获取原始数据的状况下达成广告效果的优化 。

情绪传播与意见挖掘

在社交媒体里头，情绪传播会对网络舆论生态造成一定影响，借助针对微博，抖音等平台展开数据分析，研究者获知了这么个情况，愤怒这种情绪所包含的内容传播速度相对更快，然而积极情绪所涵盖的内容留存时间却更为长久，这样的一项发现能够为网络情绪管理提供相应的参考依据呢。

意见挖掘技术具备识别群体观点倾向以及变化规律的能力，在重大公共事件之中，此项技术能够助力理解民意走向，当下研究者正专注于提升多语言、多方言环境情形下的识别准确率。

数据挖掘竞赛与人才培养

第四届传播数据挖掘竞赛，设置了四个赛题，它们紧扣实际，其中时序数据流分析要求预测事件影响力，餐饮点评分类关注消费决策机制，这些题目能够引导学生去解决真实世界问题。竞赛提供了微热点研究院的真实数据集，从而让学术训练更贴近产业实际情况，带有些许产业的气息。

助力计算传播人才培养的有效路径是以赛促学 。参赛者得组队履行数据获取、清洗、建模全部程序养成团队协作能力 。不仅优秀选手可获取奖金 ，还能够免费参与学术会议与领域专家直接沟通 。

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