南国北师
智能与计算传播沙龙
第十三期
12月18日，“南国北师·智能与计算传播”沙龙第十三期活动顺利举办。本次活动邀请了上海财经大学数字经济系讲席教授刘建国做主题分享。
本次活动由北京师范大学计算传播学研究中心许小可教授主持。
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现场回顾
报告题目：
人机融合赋能社会治理创新
刘建国教授分享了其在社会治理与传播研究领域的最新研究成果，涵盖了多个创新性话题，展示了人工智能与人类社会深度融合的前沿进展。讲座内容围绕五大主题展开：人机融合社会系统的特征、人机融合社会系统的基础问题、面向战略博弈的辅助决策支持系统、政策新闻的智能传播与效果评估——以央行为例，以及招投标平台的信息操控及其经济后果。
刘教授首先介绍了人机融合社会系统的基本特征。他指出，随着人工智能技术的迅猛发展，传统的以人为主的社会结构正逐步转型为由人类与机器共同构成的混合系统。这一转型不仅影响了社会结构，还深刻改变了社会治理模式。他强调，人机协作已成为社会运作的重要组成部分，并对传统沟通与决策方式产生了革命性的影响。
在分析人机融合社会网络时，刘教授提出了几个关键问题，包括人机融合社会网络中新的互动关系、结构演化特征以及社会资本问题。他详细探讨了这些新兴问题对未来社会治理带来的挑战与机遇。
刘教授介绍了其团队开发的面向战略博弈的辅助决策支持系统。该系统利用大数据和行为分析技术，帮助决策者在复杂的博弈环境中做出更为理性和高效的决策。刘教授分享了从实验室算法到在线应用的转化过程中的挑战，并展示了该系统在实际应用中的成功案例，突显了其在复杂决策环境中的实际价值。
在讲解政策新闻的智能传播与效果评估时，刘教授以央行为例，深入分析了人工智能在信息生成、传播和决策中的应用。他指出，智能传播极大提升了信息传递的效率，同时表明算法在信息可见性方面的作用日益重要。刘教授进一步阐述了如何优化政策信息的传播效果，增强公众的理解与信任。
最后，刘教授分享了关于招投标平台的信息操控及其经济后果的研究成果。他通过分析超过1340万个招投标数据，揭示了信息透明度对财政支出效率的显著影响。刘教授表明，信息公开和平台规则的优化能够有效降低成交价，提高财政资金的使用效率。这一研究为提高政府采购效率、优化财政支出提供了重要的理论依据。
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报告人简介
刘建国，上海财经大学数字经济系讲席教授，博士生导师，金融科技研究院副院长。中央网信办特约研究员，中国人工智能学会社会计算与智能社会专委会副主任。主持国家级项目7项，包括国家自然科学基金5项，国家社科重大基金项目子课题2项，另参与国家自然科学基金项目重点项目4项。主持中国-瑞士科技合作项目(EG 09-032016)。以项目组骨干成员身份参与欧盟第七框架基金项目(238597)，FOC-II项目(95753)和索罗斯(Soros)基金。发表SCI、SSCI论文140+篇，SCI被引次数3900+次，H指数30。
南国北师·智能与计算传播沙龙
刘建国教授的讲座为与会者提供了对人机融合、智能传播和经济治理等领域的深刻洞察，展示了现代科技在推动社会治理与传播领域变革中的巨大潜力。
“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。
