计算传播学:智能媒体时代的传播学研究新范式

计算传播学:智能媒体时代的传播学研究新范式
作 者: 刘庆振 于进 牛新权
出版社: 人民日报出版社
丛编项: 人民日报学术文库
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作者简介

  刘庆振 北京信息科技大学网络与新媒体系副教授,计算传播研究所负责人,博士,先后毕业于中国人民大学新闻学院和中国传媒大学广告学院。主要研究方向为智能媒体、计算传播学、计算广告学、新媒体产业经济、新媒体营销等。主持国家社科基金青年项目“智能算法时代的计算广告学理论建构和应用创新研究”及北京市社科基金青年项目“‘互联网 ’时代的政府数据开放政策与应用创新研究”等项目。受聘担任凤凰卫视中国与世界品牌研究中心顾问、中关村大数据产业联盟计算传播研究中心主任、电子商务协会顾问等。著有《计算广告学》《智能红利》《媒介经营与管理》等,在《现代传播》《当代传播》《编辑之友》等学术期刊发表CSSCI期刊来源论文、中文核心期刊论文、行业研究论文50余篇。于进 中国科学院大学经管学院博士生,中国经济导报社副总编辑,中国发展网总编辑。长期致力于宏观经济新闻传播与政策研判、形势分析。近年来致力于大数据平台建设和融媒体发展研究与实践,系中宣部新闻出版改革发展项目“PPP全媒体社交平台”及“中国品牌发展大数据平台”项目负责人。参与、负责多项国家中长期规划、重大国际倡议建设、国家区域战略政策成果全媒体展览展示工作,“全国低碳日”气候传播工程总协调人。著有《中国城市发展观察》、《齐飞—空客A320建设纪实》等。牛新权 北京信息科技大学公管传媒学院副教授,传播学博士。主要学术兼职有:中国社会心理学会传播心理专业委员会委员,现代职业教育研究院专家委员新媒体分委会专家等。主要教学和研究领域为传播心理学、传播伦理与法规、网络与新媒体等。近年来致力于大数据时代的网络舆情分析及其智能管理、计算传播学等研究方向。著有《农业新闻传播》《数字文化传播》等。

内容简介

传播学的研究和实践领域正在经历一场颠覆性的变革,其核心表现为传播活动关注的焦点从同质化的大众群体转变为异质化的独立个体。信息技术革命背景下的大数据技术、程序化工具和个性化算法等一系列全新的传播研究和实践方法使我们可以用全新的视角和思维来探索解决传播问题的全新路径。这种转变在很大程度上冲击着建立在大众传播逻辑基础上的前提假设、思维习惯和理论框架,并试图在新的信息技术背景下建立一套全新的传播观与方法论——也就是计算传播学或者说计算传播范式。

图书目录

第一章 初识计算传播学

一、计算传播学的发生发展

二、计算传播学的概念探讨

三、作为新范式的计算传播学

四、传播的变革与传播学的转向

五、面向未来的计算传播学

六、结语

第二章 计算传播学成为一种新范式

一、传播技术与范式变迁

二、技术革命背景下的智能媒体

三、计算能力成为核心竞争力

四、计算传播学的价值

五、结语

第三章 智能媒体与产业重构

一、智能媒体是媒介融合的必然产物

二、智能媒体的基本特征

三、智能媒体重构媒介产业

四、结语

第四章 计算传播学与大众传播的解构与重构

一、大众传播模式vs计算传播逻辑

二、控制分析:从意见领袖到众声喧哗

三、内容分析:从专业主义到用户思维

四、媒介分析:从渠道稀缺到万物皆媒

五、受众分析:从客群素描到用户画像

六、效果分析:从魔弹轰炸到精准匹配

七、计算传播学是传播学的理论拓展

八、结语

第五章 重新解读媒介、传播和广告

一、拥抱智能媒体大时代

二、面向用户的个性.化信息服务

三、重新解读媒体

四、重新解读传播

五、重新解读广告

六、结语

第六章 影像内容个性化推荐机制

一、今日头条与Netflix的算法

二、推荐系统的核心逻辑

三、推荐系统与短视频

四、推荐系统与影视剧

五、结语

第七章 大众广告进化到计算广告

一、理论的奠基:那些历久弥新的经典学说

二、广告营销的技术革命:从洞察到认知

三、计算广告学:新时代的广告新科学

四、结语

第八章 数据闭环与营销变革

一、中国程序化广告简明发展进程

二、数据孤岛困境容易被打破吗

三、完善用户画像可以精准预测消费需求吗

四、加速数据资产化打造新零售新服务

五、在数据闭环的逻辑下重新思考广告

六、结语

第九章 计算传播时代的信息囚徒

一、算法接管工作:通往自由之路

二、算法参与决策:通往公正之路

三、算法窥见隐私:通往透明之路

四、算法改造视野:通往多元之路

五、结语

第十章 算法偏见:隐喻、黑箱与元算法

一、算法偏见是社会偏见的技术写照

二、算法在不同环节可能产生的偏见

三、用户惰性和算法黑箱不应成为借口

四、元算法:一种可能的偏见解决方案

五、结语

第十一章 计算传播学:全新传播观与方法论

一、媒介进化:从大众媒体到智能媒体

二、计算传播的出发点是个性化媒介需求

三、计算传播的本质是实现供需精准匹配

四、数据思维是计算传播认识论的基础

五、算法逻辑是计算传播方法论的关键

六、结语