数字媒体与智能传播： 人工智能视域下数字媒体传播的变革与应对 探究“被数据化的个体”与“被媒介化的生存”

作者：南星教育 来源：院校库 标签：大学排名

数字媒体与智能传播： 人工智能视域下数字媒体传播的变革与应对 探究“被数据化的个体”与“被媒介化的生存”

开始日期: 2026-02-28

课时安排: 6周在线小组科研+5周论文指导

Prerequisites适合人群

适合年级 (Grade): 高中生/大学生

适合专业 (Major): 对传播学、数字媒体、智能传播、人工智能、媒介研究等方向感兴趣的学生

Instructor Introduction导师介绍

S老师

香港城市大学终身正教授&副系主任

香港城市大学

S老师 终身正教授 博士生导师

香港城市大学 媒体与传播学 副系主任

中山大学 传播与设计学院 珠江学者&讲座教授

哈佛大学 柏克曼互联网与社会研究中心 访问学者

SSCI一区国际传播学学术刊物 副主编

研究方向：公共舆论、媒介效果、政治传播与计算社会科学

复旦大学信息与传播研究中心 研究员

中山大学互联网治理研究中心 特聘研究员

2015-2016年哈佛大学柏克曼互联网与社会研究中心访问学者

曾在Communication Theory, Journal of Communication, Communication Research, the International Journal of Press/Politics, International Journal of Public Opinion Research, International Journal of Communication, New Media & Society, Computers in Human Behavior等国际顶级期刊发表SSCI论文二十余篇。获得谷歌学术研究奖等众多荣誉，现仍担任传播学研究方法国际期刊Communication Methods and Measures副主编。

Program Background项目背景

2009 年谷歌成立了一个专门的设计调查团队做了这样的一个研究：用 50多种蓝色作为链接色，呈现在不用户的搜索结果页面，追踪它们带来的点击率，研究发现色值#2200CC脱颖而出。略带紫色调的蓝色普遍具有更高的点击率，该色值相较于其它蓝色，每年为谷歌多带来2亿美元的利润，可谓相当可观。而随着人工智能（AI）、大数据分析、机器学习等技术的快速发展，传播领域开始利用这些技术来提高信息传播的效率和效果。智能算法能够分析用户行为，个性化推荐内容，使得信息传播更加精准和高效。

为什么新媒体平台如此微小的变化可以对人的行为产生巨大的影响？ 更重要的问题是，我们如何才能做现在的媒体研究？

Program Description项目介绍

本课程我们将探讨当今日益变化数字化时代的媒体环境，通过社会科学研究的视角，带领学生了解新媒体实证研究的学术工具，发掘新媒体对人、社会和文化的深远影响。课程以实证研究方法为核心驱动。

新媒体与传播研究方法殊途同归，但话题却不一而足。学生可以根据自己的研究兴趣选择自己的研究话题，包括但不限于：人机互动、信息扩散、社会心理、品牌推广、健康行为以及社会及政治参与。

本课程通过社会科学学术研究的视角，探讨媒介与传播现象的概念与理论，帮助学生初步了解该领域的研究文献，建立与拓展自己的研究兴趣。课程以研究方法为核心驱动，聚焦实验法，探究因果关系。通过学习本课程，学生可以设计一个严谨、可行、具有一定学术价值的研究计划。

Syllabus项目大纲

概论：课程介绍；学术研究基础元素；新媒体与传播研究简介

新媒体研究方法I ：问卷调查法；相关性研究设计；媒介与传播学问卷调查研究案例分析

新媒体研究主题介绍 ：AI传播研究；社会心理；人际沟通；政治社会；科学健康行为等

项目开题与点评：学生项目开题与答辩；导师点评与指导

新媒体研究方法 II：因果推理；实验法研究；媒介与传播学研究案例分析

项目答辩与点评：学生项目汇报与答辩；导师点评与指导

Program Outcome项目收获

6周【在线小组科研+全球就业力大师课】+5周论文指导，共126课时

1500字左右的项目报告

优秀学员获得主导师推荐信（8封网推）

项目结业证书

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导或者CNKI检索的英文普刊全文投递与发表指导

上一篇：人工智能与AIGC：深度神经网络算法对生成式AI的实现——探索微软ChatGPT、谷歌Transformer等预训练大模型背后的算法原理

下一篇：返回列表