南国北师
智能与计算传播沙龙
第十一期
12月13日，“南国北师·智能与计算传播”沙龙第十一期活动顺利举办。本次活动邀请了香港中文大学新闻与传播学院助理教授杨天做主题分享。
本次活动由北京师范大学计算传播学研究中心李华讲师主持。
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现场回顾
报告题目：
媒介受众的碎片化与平台化
新媒体技术的发展与信息环境的变化密不可分，这些变化为媒介受众研究带来了巨大挑战。同时，新的媒介环境也为传播学研究提供了新的机遇。
杨天老师首先讨论了移动互联网对受众碎片化的影响。移动新闻流量已经远远超过传统桌面数据。然而，之前的研究对移动流量的了解不足，主要有三个原因：调查问卷方法不准确，无法获取移动端流量，以及自我报告的局限性。为了解决这些问题，杨天提到了使用跟踪性观测数据和网络模型来测量受众的碎片化，可以更好地理解移动互联网对受众碎片化的影响。在另一个研究中，他拓展了网络研究方法，探讨了党派身份的选择性信息获取对解释受众碎片化中的重要性。
此外，杨天老师还探讨了少数几个平台在信息生态中的核心地位，以及它们如何影响信息的可见性。策展机制被认为是理解平台对受众影响的重要机制，它改变了人们对信息可见性的理解。除了记者，社会网络、选择性信息获取和算法都可以成为策展的重要参与方。通过自然实验的方法，研究热搜榜对新闻受众的影响，发现热搜榜不仅放大用户热度，还增加了头部帖子的流量，但更倾向于将流量导入不那么热门的账号。由此可见，算法在决定内容可见性方面起着重要作用。
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报告人简介
杨天，香港中文大学新闻与传播学院助理教授，主要研究领域包括计算传播、数字媒体研究和政治传播。他的研究主要围绕两个核心话题展开：在理论层面，他关注数字媒体技术对信息行为和信息环境的影响，特别是媒介受众和内容生产的转变；在方法层面，他致力于拓展基于新媒体的计算社会科学实证研究。
南国北师·智能与计算传播沙龙
本次沙龙活动在杨天老师的精彩分享与积极互动中圆满结束。杨老师深入剖析媒介受众的碎片化与平台化现象，不仅让我们洞悉媒体环境演变对受众行为的深刻影响，也为计算传播领域研究提供了崭新视角与方法思路。
“南国北师·智能与计算传播”沙龙
活动介绍
以ChatGPT为代表的大语言模型等人工智能技术的发展，正在引发传播学研究的变革。这使得计算传播研究进入AIGC时代。为此，我们举办“南国北师·智能与计算传播”沙龙，广邀国内外智能与计算传播领域的青年才俊、知名学者分享他们最前沿的研究和最鲜活的思考，共同探讨AIGC时代计算传播学研究的新问题与新方向。
“南国北师·智能与计算传播”沙龙由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和粤港澳高校计算传播学联盟主办。
