检索结果-内蒙古大学图书馆

新闻与写作 2025年第5期 29-40页

作者：吴晔黎樟浩马连婧北京师范大学新闻传播学院北京师范大学计算传播学研究中心

新闻回避已成为全球性趋势，对公共信息传播与民主参与构成严峻挑战。本研究基于理性行为理论，结合问卷调查和在线实验，以探讨社会规范对新闻回避行为的影响机制。研究一通过问卷调查（N=311）发现，社会规范是影响新闻回避行为的重... 详细信息

新闻回避已成为全球性趋势，对公共信息传播与民主参与构成严峻挑战。本研究基于理性行为理论，结合问卷调查和在线实验，以探讨社会规范对新闻回避行为的影响机制。研究一通过问卷调查（N=311）发现，社会规范是影响新闻回避行为的重要因素。研究二进一步通过在线实验（N=142）表明，指令性社会规范能显著降低新闻回避水平，而描述性规范则可能通过激发系统式认知处理模式，间接减少新闻回避行为。认知需求在这一过程中发挥调节作用，低认知需求的群体更容易受到社会规范的影响。本文认为，社会规范通过重构公众对于新闻消费的认知框架，推动个体主动承担公共责任，为破解新闻回避困境提供了可能的路径。

关键词：新闻回避社会规范理性行为理论新闻消费

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味道作为媒介:海外华人微信群上的乡味买卖与交往实践

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新闻与写作 2024年第9期 39-51页

作者：丁依然北京师范大学计算传播学研究中心北京师范大学新闻传播学院

社交媒体中的技术设置虽旨在为人际社交服务,但通过微信等社交媒体做生意的行为相当常见。文章以食物/味道的媒介属性为切口,试图考察海外华人微信群在达成家乡食品交易中提供的技术支撑及可能的社交机会。从需求端来看,促使人们追求“... 详细信息

社交媒体中的技术设置虽旨在为人际社交服务,但通过微信等社交媒体做生意的行为相当常见。文章以食物/味道的媒介属性为切口,试图考察海外华人微信群在达成家乡食品交易中提供的技术支撑及可能的社交机会。从需求端来看,促使人们追求“乡味”的因素既包括身体上的习惯,也隐含着那些随时可能被唤醒的个人、社群和文化的记忆和惯习。就供应端而言,微信群之所以能够成为食品买卖的中转地,除其自身的技术可供性外,卖方对既有平台自动化流程的主动模仿行为也强化了群的交易属性。此外,在不同微信群中,存在着各自的“交往套餐”——即与群功能匹配的交流语言、模式、交往行为等等,这在一定程度上凸显出了中介化交往的丰富面貌。

关键词：微信群社交媒体味道媒介中介化交往

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计算传播学的社交机器人田野实验：概念、方法与应用

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国际新闻界 2024年第9期46卷 135-154页

作者：吴晔黎樟浩闵勇北京师范大学新闻传播学院北京师范大学计算传播学研究中心

人工智能技术的发展推动了社交机器人在社会科学研究中的应用。本文从计算传播学的视角出发，探讨社交机器人田野实验的概念界定、方法建构、实验设计及其实际应用，认为社交机器人田野实验结合了大数据分析与仿真方法的优势，已发展为... 详细信息

人工智能技术的发展推动了社交机器人在社会科学研究中的应用。本文从计算传播学的视角出发，探讨社交机器人田野实验的概念界定、方法建构、实验设计及其实际应用，认为社交机器人田野实验结合了大数据分析与仿真方法的优势，已发展为一种高度可控的实验法。社交机器人田野实验为观察、分析与理解数字媒体环境中的传播现象提供了新思路，将助力于新闻传播学理论的验证、探索与拓展。在实证研究部分，本文通过社交机器人田野实验对过滤气泡的成因进行了初步探索。研究发现，即使控制了社交机器人账号的阅读行为偏好，其在随机阅读实验后仍可能陷入过滤气泡。

关键词：社交机器人田野实验数字踪迹算法审计过滤气泡

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中国网络文学跨文化传播效果研究

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新闻大学 2024年第4期216卷 15-29,116,117页

作者：张伦刘金卓魏庆洋吴晔北京师范大学艺术与传媒学院北京100875 北京师范大学新闻传播学院北京100875 北京师范大学计算传播学研究中心北京100875

本研究基于霍夫斯泰德文化维度理论和贸易引力模型,对中国网络文学跨文化传播效果进行了横跨49国、纵跨4年的经验性比较分析。研究发现,国家间文化距离对网络文学跨文化传播效果的影响呈“U”型特征,揭示了“文化折扣”与“文化溢价”... 详细信息

本研究基于霍夫斯泰德文化维度理论和贸易引力模型,对中国网络文学跨文化传播效果进行了横跨49国、纵跨4年的经验性比较分析。研究发现,国家间文化距离对网络文学跨文化传播效果的影响呈“U”型特征,揭示了“文化折扣”与“文化溢价”机制的动态调和效应。历时性分析发现,时间正向影响了传播效果。此外,时间和文化距离的交互效应表明,网络文学随时间的推移,在与中国文化距离较远的国家传播效果更强。本研究拓展了“文化折扣”与“文化溢价”机制的空间和时间视阈,形成了稳定的、可解释的、未来可推广借鉴的传播效果评价框架。

关键词：计算传播引力模型文化距离传播效果

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基于社团结构和活跃性驱动的双层网络传播动力学

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物理学报 2023年第6期72卷 350-358页

作者：沈力峰王建波杜占玮许小可西南石油大学计算机科学学院成都610500 香港大学公共卫生学院中国香港999077 北京师范大学计算传播学研究中心珠海519087 北京师范大学新闻传播学院北京100875

现实世界中的流行病爆发往往伴随着急剧的信息扩散,扩散的信息会改变个体行为模式,反过来又影响流行病传播.近年来研究发现社交网络中的社团结构对流行病传播也有重要影响.因此,考虑结合上述因素来构建一种新的双层网络,采用活跃性驱动... 详细信息

现实世界中的流行病爆发往往伴随着急剧的信息扩散,扩散的信息会改变个体行为模式,反过来又影响流行病传播.近年来研究发现社交网络中的社团结构对流行病传播也有重要影响.因此,考虑结合上述因素来构建一种新的双层网络,采用活跃性驱动模型生成时变的线上信息接触层网络和线下物理接触层网络,再利用个体在线上接触层的信息扩散来影响线下物理接触层的流行病传播动态,以个体流动性因素来控制社团结构特性.为得到整个网络的传播动力学方程并有效分析网络的传播阈值,对微观马尔可夫链(microscopic Markov chain,MMC)方法进行改进并将其扩展到时变网络.使用蒙特卡罗(Monte Carlo,MC)模拟进行了实验验证,显示出所提方法对流行病爆发阈值的预测具有高准确性.结果表明个体流动性对流行病爆发阈值没有影响,但会影响每个社团的最终感染人数,而线上接触层的个体接触能力越大和线下接触层的个体接触能力越小则可以有效抑制流行病传播.这些发现可对有效防控现实世界中的流行病传播起到重要的参考和借鉴作用.

关键词：微观马尔可夫链方法双层网络流行病传播社团结构

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基于节点中心性排序和交替乘子法的网络重构

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中国科学:信息科学 2025年第4期55卷 949-966页

作者：王建波刘江华杜占玮李平许小可西南石油大学计算机与软件学院成都610500 香港大学公共卫生学院中国香港999077 北京师范大学计算传播学研究中心珠海519087 北京师范大学新闻传播学院北京100875

如何从观测时间序列来重构复杂网络结构是网络科学领域的热点和难点问题.近年来统计推断和压缩感知两类方法广泛用于网络重构,然而代表性重构方法的精度、速度和抗噪声性能均有大幅提升空间.本文在经典压缩感知算法的基础上,提出了一种... 详细信息

如何从观测时间序列来重构复杂网络结构是网络科学领域的热点和难点问题.近年来统计推断和压缩感知两类方法广泛用于网络重构,然而代表性重构方法的精度、速度和抗噪声性能均有大幅提升空间.本文在经典压缩感知算法的基础上,提出了一种基于节点中心性排序和交替乘子法的网络重构算法.首先对节点状态特征矩阵按照节点中心性的判断方法重新排序重构节点的顺序,然后利用压缩感知对排序后的节点时间状态特征矩阵进行处理,最后引入交替乘子法优化矩阵实现网络拓扑结构的重构.理论分析证明,所提算法的复杂度低于代表性的压缩感知重构方法.实验结果表明,本文将所提算法相比于现有代表性重构方法,提升了重构精度,减少了重构时间,具有更高的抗噪声鲁棒性.本研究提升了网络重构算法应用于大规模网络的准确性、适用性和可靠性,并可在未来扩展到不同类型约束的加权网络重构中.

关键词：网络重构压缩感知时间序列节点中心性交替乘子法

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基于异质模体特征的社交机器人识别

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电子科技大学学报 2025年第3期54卷 424-431页

作者：肖晶晶冉义军许小可大连民族大学信息与通信工程学院大连116600 北京师范大学计算传播学研究中心珠海519085 北京师范大学新闻传播学院北京100875

识别社交网络中的机器人账户,可以保护社交网络运营商及其用户免受各种恶意活动的侵害。现有的基于网络结构的社交机器人识别方法,忽略了真实网络多数是节点或连边性质具有差异的异质网络,无法充分利用不同类型节点或连边的拓扑结构信息... 详细信息

识别社交网络中的机器人账户,可以保护社交网络运营商及其用户免受各种恶意活动的侵害。现有的基于网络结构的社交机器人识别方法,忽略了真实网络多数是节点或连边性质具有差异的异质网络,无法充分利用不同类型节点或连边的拓扑结构信息,使得在识别社交机器人时存在一定的局限性。基于模体理论融合节点标签信息,提出一种基于异质模体特征的社交机器人识别方法,提取更加细节的局部信息来区分人类用户和机器人用户。所提方法与BotRGCN方法相比,在ACC、Precision、Recall和F1这4个指标上均有所提升,其中ACC指标提高了17.3%,Precision指标提高了23.3%,同时相较于对比方法,在面对标签噪声时展现出更强的鲁棒性。该识别方法可以更精确地识别社交机器人,从而有效防止恶意机器人对社交网络平台进行攻击、传播虚假信息或进行欺诈行为。

关键词：社交网络异质模体社交机器人识别社交关系

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基于多阶邻居传播度量和拓扑特征的高影响力节点识别

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中国科学：信息科学 2024年第4期54卷 944-959页

作者：罗余王建波李平杜占玮许小可西南石油大学计算机与软件学院成都610500 香港大学公共卫生学院中国香港999077 北京师范大学计算传播学研究中心珠海519087 北京师范大学新闻传播学院北京100875

如何定量评估复杂网络中节点的影响力是一个重要的研究课题,因为它有助于深入理解网络的结构和功能.现有的多数方法主要基于网络固有拓扑的分析建立,缺少对多阶邻居节点的传播性质和拓扑信息的综合利用,然而它们对影响力节点识别有重要... 详细信息

如何定量评估复杂网络中节点的影响力是一个重要的研究课题,因为它有助于深入理解网络的结构和功能.现有的多数方法主要基于网络固有拓扑的分析建立,缺少对多阶邻居节点的传播性质和拓扑信息的综合利用,然而它们对影响力节点识别有重要影响.为此,本文提出了一种综合多阶邻居传播度量和拓扑特征(multi-order neighbor propagation metrics and topological features,MNPMTF)的算法来有效识别复杂网络中的影响力节点.首先,该算法结合传播模型和最短路径来刻画邻居节点的传播概率,从而量化节点之间信息传播的可能性.其次,考虑多阶邻居中的邻居重叠比形成邻居重叠度,进而量化信息在邻居网络中的传播路径.再次,利用节点的k壳、h指数和聚类系数构成新指标KHC系数,以此来描述节点的拓扑特征.最后,算法综合3阶邻居范围内的传播概率、邻居重叠度和拓扑特征以评估节点的影响力.在9个真实网络上的大量实验表明,所提算法在排序准确性、有效性和区分能力等多方面均优于7种具有代表性的方法,为复杂网络中节点影响力评估提供了一种新的思路.

关键词：传播概率邻居重叠度 KHC系数影响力节点复杂网络

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AI主播与真人主播的播报效果研究

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青年记者 2023年第6期 58-61页

作者：刘娜黎樟浩吴晔北京师范大学新闻传播学院北京师范大学计算传播学研究中心

本研究采用控制实验法,将相同内容的新闻文稿由AI主播与真人主播分别进行播报并录制,基于传者身份与社会化线索的双重视角,对比被试者观看二者播报视频后的记忆效果。研究发现,传者身份与社会化线索对被试者的新闻记忆效果均有显著影响... 详细信息

本研究采用控制实验法,将相同内容的新闻文稿由AI主播与真人主播分别进行播报并录制,基于传者身份与社会化线索的双重视角,对比被试者观看二者播报视频后的记忆效果。研究发现,传者身份与社会化线索对被试者的新闻记忆效果均有显著影响,AI主播身份带来的记忆效果弱于真人主播,设置社会化线索的主播带来的记忆效果优于未设置社会化线索的主播。本研究力图为AI主播的发展提供理论视角与实证支撑。

关键词： AI主播社会化线索记忆效果传者身份

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2024年西方传播学研究年度报告

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新闻记者 2025年第1期 99-120页

作者：董晨宇丁依然许莹琪刘浏中国人民大学新闻与社会发展研究中心中国人民大学新闻学院北京师范大学计算传播学研究中心北京师范大学新闻传播学院

本报告基于对2024年发表在6本英文传播学期刊的552篇论文进行主题编码,梳理了本年度西方传播学研究的热点话题与研究趋势。具体而言,本报告遴选出以下10项热点研究话题:政治传播经典理论的反思、新兴技术中的时间概念、本真性的平台化... 详细信息

本报告基于对2024年发表在6本英文传播学期刊的552篇论文进行主题编码,梳理了本年度西方传播学研究的热点话题与研究趋势。具体而言,本报告遴选出以下10项热点研究话题:政治传播经典理论的反思、新兴技术中的时间概念、本真性的平台化、数字化服务中的平等和关怀、数字断连、儿童/青少年的媒介使用、媒介化女性赋权与挑战、CASA范式的反思与拓展、监控的正常化及省思、反思传播学研究现状。基于对这些研究议题的回顾,本报告进一步总结了新近西方传播学研究的趋势。

关键词：传播学文献综述研究方法新兴技术数据化

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