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7月8日，在复旦大学“中外新闻传播理论研究与方法”暑期学校课堂上，来自香港城市大学媒体与传播系的祝建华教授以“计算传播学与传播研究范式转移”为题，介绍了计算传播学基本情况，并对传播学研究范式转移的议题进行了反思。
8日上午，祝建华教授介绍了计算传播学的起源与发展、使用的基本方法，并结合经典案例予以说明。
计算传播学是在数据（Online/DigitalData）和计算方法（Computational Methods）两大条件成熟后出现的。数据可以分为两类，一为在线数据，包括访问记录、帖子、用户之间建立的关系（social links）、物联网等；另一类为数字数据。可以是在线的，还有些不一定直接上网，包括文本档案、音频档案、视频档案等。计算方法可以分为四个步骤。首先是收集数据，研究者可以通过爬虫工具、后台数据库、档案检索等方式获取数据；其次是数据处理，涉及到数据的清理、文本的提取、数据整合等过程；第三步是分析数据，可以用到统计分析或者网络分析、机器学习（machine learning）等方法；第四步是数据的可视化，研究者可以用信息图、视频等方式呈现给读者。
计算传播学是从计算社会科学发展而来的。2009年，《科学》期刊刊登了一篇名为《计算社会科学》的论文，来自不同学科的15位作者称计算社会科学为新兴领域，这篇文章被认为是计算社会科学的宣言和奠基之作；2014年本是物理学家的Watts最终走向了社会科学，并写下《计算社会科学的发展与方向》一文；同年，Golder和Macy的论文讨论了哪些的数据值得用，采用这些数据会有怎样的挑战等问题；也是2014年，祝建华、彭泰权等人发表了《计算社会科学在新闻传播研究中的应用》，分别介绍了计算社会科学在“谁（传播者），通过什么（渠道），对谁（受众），说了什么（内容），并产生了什么（效果）”等五个领域的主要应用案例，并讨论了计算社会科学和网络大数据对这些研究领域的主要贡献和现存问题。
计算传播学的基本方法是什么？通过与传统的定量研究方法相比较，祝教授指出定量研究虽然传统，并没有过时，做的比较多的是调查，计算传播学侧重用户访问日志的分析；传统研究方法讲内容分析，计算传播学讲文本挖掘；传统研究中的统计分析计算传播中也会用到，并且和机器学习相结合；伦理道德问题线上线下都会遇到。总之，计算传播有快速、低成本、不受干扰，被测者不知道，可以发现真实的行为和关系的可能，但是需要强大的技术手段，此外，隐私、伦理、道德、法律问题也需要予以考虑。
最后，祝教授以拉斯韦尔的“5W”模式为框架，以具体研究为例，详细阐释了在“5W”的每个环节中运用的计算传播学的方法。
在第二讲中，祝建华教授以“传播学研究的范式转移：新瓶装旧酒？”为题，以何为范式为出发点，反思计算传播学是否新瓶装旧酒，梳理了计算传播学的主要理论贡献。
范式是科学共同体中的成员共享的一套模式，它规定着研究者应该研究何种问题，怎样去研究问题；当科学理论中的前提假设发生改变时范式也会转移。范式比某种理论、学派、方法要抽象，有范式就有从旧向新的转移。自然科学中范式可以分为四类：实证的、演绎的、模拟的、数据的。在传播学中研究范式也可以分为四个方向：规范性的（normative），例如文化研究和批判研究；模拟研究（simulation），传播学用得不多；量化研究（qualitative）；经验研究（empirical）。
计算机传播是不是新瓶装旧酒？计算机传播学基本上是定量的归纳的方法。但是使用的数据是行为的，不是自我报告的，使得定量的方法面临的场景不一样了，用户的动机、态度、属性等过去都是已知的，而现在是未知的；过去依靠用户的自我报告界定行为，现在用户的行为可以直接测量。从这个意义上讲计算机传播是一场新游戏。祝建华教授认为最初我们把酒视为研究现象研究对象，也就是当今的互联网，它当然是新的，但是，酒和研究对象研究方法没有关系，我们应该把酒假定为知识，理论和方法是瓶。
祝教授展示了计算传播学的主要贡献，如果计算机传播学的相关研究能生产出新的知识，那么就是新瓶装新酒了。1）受众到底是主动的还是被动的？有人认为“受众”这个词过时了，社交媒体中用户的主动性增强，祝教授用数据告诉我们社交媒体中，创造内容的传播者少之又少，大部分受众还是消费者；2）媒体的效果是有力的还是有限的？基于线上的研究显示，媒体效果既不是魔弹的也不是强的，但是它发生的行为上，是极为有限的；3）社交媒体中的议程设置是一场零和游戏吗？人处理信息的能力非常有限，关注事件A就不会关注事件B，社交媒体中频道的增多，但人处理信息的局限依然存在。
若干年以后是否还有人讲计算传播学？也许名词有改变，但是终究应该是以行为为主，自下而上，由数据驱动的研究。它是否会是研究主流，对已有的知识理论提出了挑战和质问？现在还是未知数，等待时间去检验。
理论是在思想的根源，研究方法的确定和进步，研究案例的积累上面，自然涌现的。如果抽取这些主干，理路是些比较空洞的名词而已。
代表我们这个时代的社会的变化，代表我们科学研究从自然科学技术到社会科学人文科学的进步，跟数据的大小没有关系，重要的是数据的来源、存在的格式、获取的渠道。
我是国内少数的5W的忠诚粉丝，我喜欢简单的东西，我们研究的百分之八十以上的东西都可以放到这个模型中。
追求大数据不是为了赶时髦，而是用经典的方法做新现象实在不够了。
最近我参加了一连串的学术会议，都是在认酒，新瓶装新酒，还是新瓶装旧酒？是在认酒煮英雄。
做定性研究有意无意会关注两个极端，这不是定性研究方法本身造成的，我认为这是新闻传播学界背在身上的包袱。新闻记者求新求异，新闻传播学研究者强调极端，这是我们背在身上的不健康的包袱。
一些新的理论出来，大多是新瓶旧酒，用新的名词包装而已。
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