计算传播学：理论与应用

计算传播学作为一门全新的交叉学科，为传播学研究和实践带来了前所未有的机遇，使得过去研究领域和应用领域所面临的传播问题随着技术的发展迎刃而解。无处不在的信息追踪、信息交互和信息过滤意味着我们可以运用这些数据为用户提供量身定制的媒介内容产品，并将这些产品以个性化的方式呈献给精准用户。而计算传播学作为研究智能媒体时代传播规律的新兴学科，在理论层面和应用层面都有着巨大的价值。

首先，它将推动传播学研究范式的转换。传统的传播学领域在量化的研究工具和研究方法方面存在一定的技术和数据弱点，旧有的、相对稳定的学科范式无法提供解决智能媒体时代信息精准传播问题的合适方法，而这些恰恰是计算传播学的研究能够补足的。计算传播学是的新的学科范式的重要产物，它并不是要彻底否定旧有传播学研究范式在质化研究方面所积累的经验，而是将之前研究的精髓理念继承下来并与新范式下全新的量化手段、计算技术、数据能力相叠加，进而推动传播学走向一个新高度。

其次，它将为新环境下的媒介产业变革提供理论指导。全新的信息技术革命、如火如荼的“互联网+”浪潮、持续展开的媒介融合进程以及初现雏形的物联网未来景观，都在一定程度上推动着媒介产业走向一场广泛而深刻的产业变革，媒介产业生态中的各方利益相关者需要学界为他们提供最客观的理论指导和意见结晶。计算传播学所研究的机器人新闻、程序化广告、数据化技术、智能化传播、精准化定向等核心问题恰恰是媒介产业未来发展的重要趋势，它的快速发展将会为产业实践带来最新的理论成果。(www.xing528.com)

再次，它将立足未来为媒介产业培养优秀的复合型人才。由于过去的出版与广电、邮政与电信、计算机与IT技术等分属于不同的产业部门，高校的人才培养体系也随之按照新闻传播、影视艺术、编辑出版、通信技术、计算机等不同学科进行相应的人才培养。但是媒介融合时代的智能传播是多种媒介生产流程和传播要素的重组和整合，这就要求媒介人才从单一型的“一专”人才向复合型的“一专多能”人才转变，计算传播学由于自身的多学科交叉特点，能够立足传播学，并从计算机科学、数据科学、新闻学、传播学、广告学、社会学、人工智能、机器学习等多角度出发，培养更适合未来智能媒体时代的复合型传媒人才。