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计算传播学网站 人类不应停止对永恒的普适法则的追寻,不仅在学术,而且在生活中,曾如康德所言:A person acts morally when he or she acts as if his or her conduct was establishing a universal law governing others in similar circumstances. 计算传播学网站(http://computational-communication.com/)上线以来,致力于寻找传播学可计算化的基因、学习和传播可计算化思维/方法(电子化数据收集能力、编程能力、数学建模能力、网络分析、文本挖掘)、了解和训练计算传播学的社会化应用方法(数据新闻、计算广告、可视化等)。 版面的设置 现在的计算传播学主要分为七个功能板块:两个研究领域(传播网络分析、媒介文本挖掘)、两个应用领域(数据新闻、计算广告)、两类研究方法(数学模型、编程工具),以及开放数据。这是与我们在计算传播学介绍一文中谈及的理论的层级相联系的。理论起源于数据,阶及模式、法则、机制,而达根本原理。将人类传播行为(开放数据)可计算化的转化过程依赖于我们的研究方法(数学模型、编程工具),专注于我们的研究领域(传播网络分析、媒介文本挖掘),而应用于数据新闻和计算广告领域。在此基础上,我们开始总结和整理既有的研究,组建了《计算传播学讲义》板块。 网络科学的发展给可计算社会科学注入活力,也为计算传播学的发展注入力量。主要表现为传播网络分析的发展。 数据新闻现在炙手可热,因为所有的媒体都开始寻找新的生存方法。数据新闻是整合资源,吸引眼球的好方法。 计算广告是计算传播学的重要组成部分,但其发展却主要由计算机科学推动。

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集智2015年会日程 时间:2015年7月25-26日 地点:南京大学鼓楼校区费彝民楼A座 承办单位:南京大学新闻传播学院网络传播研究中心 & 集智俱乐部 集智年会简介 集智俱乐部(Swarm Agents Club),成立于2008年,是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者的团体。集智核心成员与科学委员成员除彼此间保持日常的密切交流外,每年举办年会,交流各自在科学探索中的心得及相关领域的前沿进展。2015年年会在南京大学举行,主题是:“注意力的科学”。 联系方式 ### 联系人 2015轮值主席: 张江 [email protected](媒体采访、团队合作、资金支持) ### 2015年会秘书 吴令飞 [email protected] 王成军 [email protected] 南京大学新闻传播学院 南京大学的新闻传播学科,发端于1936年南京大学前身金陵大学的“电影与播音专修科”,这是中国最早的电影广播教育单位,也是中国影音传播高等教育的起源。学科创办者孙明经先生(1911-1992)是杰出的新闻传播教育家,中国电影教育的奠基人,中国电视事业的先驱,也是联合国教科文组织首批委员。1958年,南京大学设立新闻专修科,后因遇国家暂时困难而停办。1986年,经教育部批准,恢复南京大学新闻专业。1992年10月正式建系,2003年10月10日成立南京大学新闻传播学院。 集智俱乐部 集智俱乐部(Swarm Agents Club),成立于2008年,是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者的团体。它倡导以平等开放的态度、科学实证的精神,进行跨学科的研究与交流,力图搭建一个中国的“没有围墙的研究所”。营造自由交流学术思想的小生境,孕育开创性的科学发现。经过七年发展,现在的集智俱乐部已经成为中国独一无二的非官方科研团体,正在开源科学的愿景下,朝着成为 世界顶级科研团体的目标努力。集智俱乐部主要由两个部分组成,集核和集智科学委员会。集核由11个科学家和工程师组成,在罗伯特议事规则的指导下主持俱乐部的日常事务,包括维护邮件组和集智百科,召开读书小组,举办专题讲座等。所有的公开活动都在集智官方和豆瓣等平台上发布,不设任何门槛,不收取任何费用。任何人都可以参加对科学问题的讨论。集智科学委员会由全球范围内最有潜力和想法,且对开源科学的理念有着强烈认 同的年轻科学家组成,目前有三名成员。 议程1:注意力动力学 我们越来越依赖互联网解决个人与社会的各种问题,从组织社会运动到对抗自然灾害。然而,有一种无形的稀缺资源在限制着互联网用户的行动能力,这就是注意力。人工智能之父、诺贝尔经济学奖获得者H.A.Simon早在1970年代就明确地提出,信息时代的注意力管理非常重要。在每个人都被各种移动计算设备和媒体渠道包围的今天,我们越来越强烈地感觉到,人类社会正在由“实体经济”进入“注意力经济”发展模式,正如经济学家Goldhaber在1997年预测的那样。与发展注意力定量科学理论的强烈时代需求形成鲜明对⽐的是相关实证研究较为稀少。同时,一些与注意力相关的领域, 例如“计算广告学”、“社会计算”、“人类计算”、“计算社会科学”,都尚未明确地提出将注意力作为研究的对象。本议程为对注意力有兴趣的科学家们提供了一个跨学科交流的机会。 议程2:深度学习与大数据 深度学习技术始于上世界70年代末的一系列人工神经网络研究,但其中一些基本概念实际上在更早之前就被提出了。如今,深度学习在工业界和学界都倍受追捧,它被视为实现人工智能最具潜力的方法之一,特别是在图像与声音识别,自然语言学习,以及计算广告学等领域。深度学习的成功源于神经网络算法的发展、海量数据的出现和基于GPU技术的计算能力的提升。在本议程中, 一些目前正在使用深度学习技术解决实际问题的科学家将汇聚一堂,共同讨论深度学习的基本原理,应用范围和存在的局限。 议程3:复杂系统、人工智能与基础物理 集智的使命是“营造自由交流学术思想的小生境,孕育开创性的科学发现。”每一个集智成员,都是这个使命的身体力行者。在过去的一年中,分散在全球各地的集智成员除了完成自身工作以外,一如既往地探索着自己感兴趣的科学问题。现有集智成员的兴趣主要集中在三大领域:复杂系统,人工智能,与基础物理。本议程提供了这样一个机会,让集智成员交流各自在科学探索中的心得及相关科学领域的前沿进展。 会议学术委员会 王雄, 深圳大学高等研究院 张江, 北京师范大学系统科学学院 肖达, 北京邮电大学计算机学院 王成军, 南京大学新闻与传播学院 马磊, 美国新墨西哥州立大学物理与天文学系 吴令飞, 美国亚利桑那州立大学行为,制度与环境研究中心 王东, 清华大学社会学院 何永振, 清华大学神经工程实验室 苑明理, 北京彩彻区明科技有限公司 袁行远, 北京彩彻区明科技有限公司 赵岷, 百度推荐与个性化算法部 曹旭东, 微软亚洲研究院 玉德俊, 中国石油规划总院 李旭东, 集智俱乐部 欢迎参加! 7月25日,星期六,费彝民楼A座 日程安排 开幕式 9:00-9:30

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微议题视频:鸡汤太多使人腻 1. 微议题排行榜  2015年3月27日,南京大学计算传播学实验中心发布微议题排行榜。目前,微信公众号的研究主要局限在公众号排名与信息排名,对于事件背后的议题及其演化趋势的分析非常欠缺。实验室基于公开的微信公众号采集网站,对微信公众号文章的议题演化进行深入分析,形成了一系列的研究成果。

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全球恐怖袭击可视化研究发布 作者:王成军、姚勇、毛怡玫、王倩、羊华、王悦 全球恐怖袭击 生活品质日益提高的中国人常常担忧自己生活中的食品、水质、土壤、大气愈发的不安全,但谁能意识到我们外出旅游、投资、求学是否足够安全,周边国家的国家合法性、政治稳定性、宗教信仰、文明冲突是否会引发恐怖组织实施暴力袭击,对我们造成影响和伤害? 全球恐怖暴力袭击正以日益增长的趋势逼近中。伴随着极端狂热与种种欲望,各国恐怖袭击事件中的飞机、枪弹、人肉炸弹总能迸发出不一样的力量,令人们在措手不及的恍惚和慌乱中,体验着无法言说的绝望与极度恐惧。自20世纪70年代始到本世纪初,全球恐怖袭击事件造成的死伤人数大幅度上升。 极权政府覆灭,恐怖主义兴起。数据显示,1970年至1990年20年间,东德的恐怖袭击事件一直保持着低水平的平稳趋势,但在1990年东西德统一后,德国的恐怖袭击事件激增。而前苏联在这20年间,国内恐怖袭击事件一直保持着递增的平稳趋势,1989年苏联解体,恐怖袭击事件在1990年突然上升,虽略有波动,但一直稳健增长。 政治稳定性与恐怖袭击视频 政治稳定性与恐怖袭击视频 http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzE5NDQ4NA==.html 东西德合并 http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzE5NTQ3Ng==.html 苏联解体 http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzE5NDcwMA==.html 印巴困境 http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzE5NDk4NA==.html

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世界复杂系统大会”计算社会科学分会”论文征集 欧洲复杂系统大会(European Complex Systems Conference)是一个历史悠久的复杂系统研究盛会,04年第一次举办,至今已经有十一年。2015年,由新成立的亚利桑那州立大学-圣塔菲研究所联合中心(ASU-SFI)牵头,把这个会议扩大到了世界范围。具体信息参考会议的官方网站:http://www.ccs2015.org/ 现在主会议的论文提交时间已经截止,不过由吴令飞等参与Organizing Committee,集智俱乐部成员张江和王成军参与Program Committee的分会议,计算社会科学分会(computational social science workshop),获得大会组委批准,现在正式向全球发起论文征集。计算社会科学会议网站见这里(还在建设和完善中)。http://cssworkshop.oii.ox.ac.uk/ 有兴趣的同学请尽快到EasyChair(具体网址见上述网站)上提交一页A4纸PDF Abstract。截止时间为六月21号。 Call for Participation Please consider submitting a contribution to the Computational Social Science satellite workshop, co-located with CCS’15. What: Computational Social Science — CCS’15 Satellite Workshop Where: Tempe, Arizona When: October 1 2015 Complete info: http://cssworkshop.oii.ox.ac.uk Submission deadline: June 21 2015 Continuing an already consolidated pattern since 2013, the Conference in Complex Systems (www.ccs2015.org) hosts the satellite workshop on Computational Social Science.

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计算传播学实验中心“学生研究助理”公开招聘 中心简介 计算传播学实验研究中心隶属于南京大学新闻传播学院,创建于2015年2月。主要使命在于挖掘互联网数据,分析人类传播行为。我们的愿景 是寻找人类传播行为可计算化的基因。基因是生物学飞跃的原因,货币是经济学发展的关键。人类传播行为所隐藏的计算化“基因”是什么?我们主要关注传播网络分析、媒介文本挖掘、数据新闻、计算广告、数学模型、编程工具以及开放数据。理论起源于数据,阶及模式、法则、机制,而达根本原理。将人类传播行为(开放数据)可计算化的转化过程依赖于我们的研究方法(数学模型、编程工具),专注于我们的研究领域(传播网络分析、媒介文本挖掘),而应用于数据新闻和计算广告领域。1. 更多内容介绍见中心网站:http://ccc.nju.edu.cn:8089/和计算传播网http://computational-communication.com/ 招聘对象 招聘对象为南京大学本科生、硕士和博士(硕士和博士必须得到导师许可),其他学校学生也可以。 1. 学生需要了解网络科学、数据科学、自然语言处理当中的一个或多个方面,并具备良好的数学基础。 2. 学生需要具备良好的编程能力,熟悉python语言者优先,其它编程语言也可以; 3. 熟悉分布式计算、掌握数据抓取(如编写针对新浪微博的爬虫)的同学优先; 4. 熟悉网站的建设管理和app制作者优先; 5. 掌握可视化技能者优先。有意向申请者,实验中心将从以上几个方面进行考核。 工作时间和内容 每周在实验室工作不少于三天(可以是周末一天,工作日两天,朝九晚五,考核方式聚焦于以产值量化工作而不是简单的工作量。因此工作时间可以灵活调整)。 经过面试的学生研究助理将与研究中心及下辖奥美数据科学实验室的各位老师一同开展计算传播学方面的各项研究 参与研究中心和实验室建设 获取相关方面的技能培训 练习研究设计和论文写作以及发表。 除科研以外,我们鼓励学生参加各类竞赛,开发各种数据产品和新闻产品。 我们的实验室配备大内存服务器、小型分布式计算集群,具有理想的办公条件(位于鼓楼校区费彝民楼A307房间)。 我们为学生研究助理提供国际研究视野和学术网络搭建机会。 工作薪酬 每个月1500-2000元人民币。 联系方式 有意申请者请马上发邮件至:[email protected] 邮件标题请填写为:计算传播学实验中心实习研究员 申请者请以附件的方式提供:1.个人的简介(包括联系方式、研究兴趣、特长、做过的相关项目)2. 学术简历(CV)。 计算传播学实验中心 2015年7月1日

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《中国网络传播研究》征稿启事 《中国网络传播研究》(Chinese Journal of Computer-Mediated Communication)由南京大学新闻传播学院主办,是目前国内唯一的一本以网络传播、新媒体研究为主旨的学术研究刊物(集刊),主要刊登与互联网、新媒体传播有关的高水平学术性论文,自2007年以来已出版7辑。2013年经中国社会科学评价中心评定,入选CSSCI来源集刊。《中国网络传播研究》旨在为研究网络传播的学者提供学术讨论的平台,倡导从多学科、全球化视野的视角开展具有科学性和创新价值的学术研究,以彰显网络传播研究对传播学、乃至于整个人文社会学科学的理论贡献,促进网络传播学者与其它学科的对话。 期刊坚持国际性和开放性。本刊聘请全球著名华人传播学者为杂志的编委和评审专家,鼓励以人文的、文化的、思辨的学术精神和多元的、立体的、独特的理论视野进行传播研究,繁荣和推进中国网络传播的理论和实践。 期刊强调创新性和学术性。本刊以思想性、创新性、前瞻性为宗旨,理论研究与应用研究兼顾,定性研究与定量研究并举;立足中国网络传播现实,追踪国际网络传播研究的前沿问题和热点问题,鼓励传播学界其他学科的对话与交流。本刊常开设的栏目有“专题”、“论文”、“观点”、“文献”等,欢迎学界和业界同仁不吝赐稿。 凡投稿《中国网络传播研究》之专业论文,一般以10000字至15000字为宜,有特殊学术价值的论文不限字数。来稿请投寄电子邮箱:[email protected]。如系打印稿,请寄往中国,江苏省,南京市汉口路22号,南京大学新闻传播学院《中国网络传播研究》编辑部收,邮编:210093。本刊实行匿名评审制度,收到大作之后,我们将会在三个月之内奉复审稿结果。 《中国网络传播研究》编辑部 2015年7月3日

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吴令飞博士谈计算社会科学 2015年7月6日,吴令飞博士访问了南京大学新闻传播学院,并做了关于计算社会科学与人类合作知识生产的两场学术报告。吴令飞博士毕业于香港城市大学传播学,现为美国亚利桑那州立大学-圣塔菲研究所复杂系统联合研究中心博士后,他是复杂系统研究2015年会议“计算社会科学”(Computational Social Science)分会与“科学学”(Science of Science)分会的组织委员会成员。主要研究方向为注意力动力学与人类知识的合作生产。在Physical Review E, PLOS ONE, Scientific Reports等期刊上发表多篇论文,研究被New Scientist, Science Daily等科学杂志报道。 关于计算社会科学的讲座,吴令飞博士不失诙谐地说:科学就像时尚。有些款式慢慢过时,有些款式一夜爆红;有些紧追流行,有些创造流行。潮起潮落中,只有熟悉经典元素,并且将之搭配,形成独特科研风格的那些,才能在历史中留下轨迹。而近年来,“计算社会科学”成为一个逐渐流行的提法,冲击着传统社会科学的各个领域。吴令飞主要从四个方面展开讨论:1.计算社会科学(Computational Socia Science, CSS) 的提出与愿景;2、CSS认为传统社会科学的分析方法存在什么局限?如何克服这种局限?3、当前CSS有哪些主要的会议?什么样的研究是好的?4、如何经营一个个国际化的CSS研究中心?有哪些值得长期投入的方向?吴令飞博士结合自己的研究,投稿,评审,与组织会议的经验与参加者共同讨论上述问题。 吴令飞指出在2009年,计算社会科学作为一个研究方向正式提出时(见Lazer等人发表于科学杂志的论文),主要的参与者是社会科学学者和物理学家。前者负责提出重要的研究问题 (如信息传播),后者负责提供研究方法(如复杂网络分析)。虽然CSS强调对大数据的使用,但不强调计算机科学家的介入。一个研究新的研究领域的建立通常会对传统研究领域带来挑战。CSS主要挑战了基于问卷调查数据的传统社会统计方法(结构方程,分层线性回归等)。就数据而言,吴令飞强调不要把数值的大小(e.g., GDP)与数据规模的混为一谈;问卷调查数据一般在MB规模;人类行为数据的规模正在超过自然观测数据。欧洲粒子对撞机每天产生42T新数据,哈勃望远镜每天搜集17G新数据,而像谷歌这样的互联网公司每天新增的用户数据在PB级以上。我们认为,以现有(2015年)人类的数据处理能力,只有原始数据在PB级以上,不得不使用并行计算架构处理的,才叫大数据。传统社会统计学的局限:在数据采集和统计估计上都假设个体之间是相互独立的,如何能研究个体交互和信息传播?Michael Macy的建议:1.使用多主体仿真模型,研究简单的社会规则如何涌现复杂的社会结构;2.使用大规模数据验证经典社会学假设(如亨廷顿-文明冲突,格兰诺维特-弱关系强度)。 就计算社会科学的国际会议而言,主要有SocInfo会议、Internationnal conference on computational social science(IC2S2)会议、Conference of Complex System(CCS1)中的CSS workshop。SocInfo会议有较多计算机科学家参加、IC2S2则较全,2014年有超过400个参与者;CCS15有较多经济学、人类学家、可持续发展等学者,预计 300 ~ 400 参与者。 吴令飞博士还介绍了自己做组织委员会的CSS workshop,并介绍了会议的召集和论文的遴选。例如,就数据而言,CSS偏好大规模实证数据,最好百万级,宁要小全集不要大抽样;就方法而言,主要分为三类:机器学习模型(主题提取,时间序列预测,用户分类),网络分析(社区划分,度分布及其演化),动力学模型等(博弈演化)。就研究发现而言,则强调定量洞察,或者某种实用性算法。不要轻易使用ABM模型,没有数据验证的个体行为假设意义不大。尽量使用精确的,可验证的数学模型(物以稀为贵);不要花大代价验证经典社会学假设,更重视做新的研究(You are better than that);不要打一枪换一个地方,不要依赖小聪明(street smart),要累积可拓展性定量研究框架。 吴令飞博士还交流了自己对于建立研究中心的观察,并分享了自己的建议:1. 基本经费用于每周的讲座和每年本领域的的研讨会;2. 一个以上主要研究方向,累积一批SCI论文;3. 3~4个核心成员(教职员,博士后,行政秘书);4. 10-15个学校内外的外围成员,顾问或者学术委员会成员;5. 一个100个专业研究者构成的的邮件组,用于传播研究中的最新进展;6. 在国际重要会议上组团参与;7. 编辑SSCI或者SCI期刊特辑。8. 积极专业地参与构建校内小环境和国际学术圈生态;9. 形成可持续发展,有进有出的资金和人员新陈代谢。

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互联网数据采集工作坊 2015年7月28日下午14:00-15:00, 计算传播学实验中心开展互联网数据采集工作坊。王成军向参加工作坊的7位博士生和硕士生及两位老师讲解了互联网数据采集方法。工作坊重点介绍了公开的互联网数据来源,数据抓取方法,数据预处理方法。应学员要求,同时介绍了anaconda python的安装和使用、twitter数据的抓取策略、人民网舆情抓取方法等。

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“注意力科学–集智2015年会” 在南京大学新闻传播学院举行 2015年7月25日至26日,“注意力科学–集智2015年会” 在南京大学费彝民楼举行。本次会议由南京大学新闻传播学院主办,南京大学计算传播学实验中心、网络传播研究中心、集智俱乐部、彩云天气承办。来自深圳大学高等研究院、北京师范大学系统科学学院、北京邮电大学计算机学院、南京大学新闻传播学院、美国新墨西哥州立大学物理与天文学系、美国亚利桑那州立大学行为制度与环境研究中心、清华大学社会科学学院、清华大学神经工程实验室、北京彩彻区明科技有限公司、百度推荐与个性化算法部、微软亚洲研究院、中国石油规划总院和集智俱乐部等单位的五十余名代表参加了会议,并作学术报告或分享。 25日上午,会议开幕式由南京大学王成军主持。南京大学新闻传播学院巢乃鹏教授致开幕辞,他对各位与会代表的到来表示欢迎和感谢。他提出真正的跨学科研究应当跨文理大学科才能够产生重大重要的成果。他希望人文社会科学能够与其他学科有广泛的合作,并期待有更多的学科参与到讨论中,提出更好的视角,更好的研究和观察的角度,从而产生更好的成果。集智俱乐部创始人、北京师范大学系统科学学院副教授张江在会议致辞中对南京大学新闻传播学院的筹办人员表示感谢,并介绍了集智俱乐部的发展情况,强调一种自下而上的,去中心化的集体智慧,分享复杂性研究和文献。介绍了集智俱乐部的组织架构,集核12人和外围科学家及活动主持人的基本情况,以及集智的第一个产品彩云天气,集智俱乐部高举着开源科学的大旗,进行原创性的科学研究,从而进一步推进科学的创新。希望牛顿的苹果光顾每一个人。 会议的第一项议程“深度学习与大数据”由来自亚利桑那州立大学行为制度与环境研究中心的吴令飞博士主持,他强调了该议程的主题不是科普,而是原创性的科研。彩云天气的CEO袁行远作了第一个报告——“穹顶之下的人工智能—基于机器学习的雾霾预报”,同样来自彩云天气的张建源分享了“基于用户反馈的大规模众包天气探测”,提出了众包思想在天气预报方面的应用模式,来自北京邮电大学计算机学院的肖达分享了“基于深度神经网络的精细化短时降雨预报”(由于肖达老师未能来到现场,他的ppt由袁行远代讲)。开源科学的老兵,参与了中文维基的倡导者和核心成员,果核科技的架构师,同时也是集智的核心成员苑明理分享了“基于L-系统的植物形态数据库”。11点多,经过短暂的茶歇后,来自新墨西哥州立大学物理与天文学系的马磊通过Skype与参会人员远程分享了“人类星际移民:未来设想”,讨论了星际移民有关的几个有趣的问题。来自中国石油规划总院的玉德俊分享了“基于递归定理的自复制机实现初探”,来自微软亚洲研究院的曹旭东分享了“深度学习:卷积神经网络实战”。 25日下午,玉德俊主持了会议的第二项议程“注意力与集体智慧”。围绕这个大的主题,张江分享了“互联网上的注意力流”,吴令飞分享了“注意力动力学与分布式知识生产”,王成军分享了“计算社会科学的基因——21世纪的科学”,提出了对计算传播学的思考和展望,来自北京大学哲学系的李熙博士分享了“通用先验的选择”,从哲学角度探讨了与通用人工智能有关的话题,来自复旦大学心理学系的李晓煦老师分享了“dennett意识学说的时间拓展”,提出了他对心流、幸福感等概念的思考。之后,当天所有演讲者和全体与会成员进行了集中而热烈的讨论。 集智俱乐部创始人、北京师范大学系统科学学院副教授张江分享“互联网上的注意力流” 复旦大学社会发展与公共政策学院李晓煦老师与参会人员现场互动讨论 7月26日上午,王成军主持会议的第三项议程“复杂系统,人工智能与物理基础”,来自清华大学社会科学学院的王东分享了“科学的认知研究——以自由落体负数解为例。” 来自北大工学院的博士后王晨代表谢广明老师分享了“自私可能有利于多机器人写作”,展示了他们研究仿生鱼机器人的诸多成果,来自武汉音乐学院,即将前往佐治亚理工学院读博,研究计算机谱曲的肖华分享了“信息熵、不确定性原理和音乐分析”,介绍了他对于熵和音乐分析的思考,来自中科大物理系的二年级本科生章彦博分享了“生命游戏、细胞自动机与复杂性”,讲述了他对于复杂性问题的诸多思考,以及他的一些实验经历。来自中国科学院生物物理研究所的刘清晴分享了“小虫子与认知科学”,介绍了她从事果蝇研究过程中对认知科学的思考。来自深圳大学高等研究院的王雄分享了“广义相对论一百年”,回顾了广义相对论发现前的物理学发展史和广义相对论发现后的物理学进展,最后发表了他对统一理论和确定性的信念以及对于物理学本质的求索之心。之后,全体与会成员与演讲者们进行了集中讨论。 7月26日下午,由集智俱乐部和彩云天气成员合著的《科学的极致——漫谈人工智能》新书发布与签售会在南京市广州路先锋书店五台山总店举行,签售会由王成军主持,张江、袁行远、吴令飞三位嘉宾出席,他们对分别对集智俱乐部、彩云天气和该书内容做了总体的介绍,在读者中间获得了很好的反响。 先锋书店新书发布会现场 本次会议的三个议程,探讨了深度学习的基本原理、应用范围和存在的局限,从计算社会科学的角度分析了信息时代的注意力流动和管理的诸多问题,交流了集智成员在“复杂系统、人工智能与基础物理”三大领域的研究心得及相关科学领域的前沿进展。充分地体现了每一个集智成员的使命:“营造自由交流学术思想的小生境,孕育开创性的科学发现。”每一个集智人在探索自己感兴趣的科学问题的道路上永无止境。

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《社交网络上的计算传播学》出版 《社交网络上的计算传播学》一书第一版于2015年7月由高教出版社出版,目前在亚马逊、当当网等网站均可订购(豆瓣链接)。这是第一本计算传播学相关的书籍,主要聚焦于社交网络研究的主要方面(如信息扩散),涵盖了理论、工具和应用三个方面。http://book.douban.com/subject/26588975/ 计算传播学是计算社会科学的重要分支,计算传播学的分析基础在于人类传播行为的可计算性,而人类传播行为本身的丰富性和复杂性为计算传播学研究提出了重要挑战。《社交网络上的计算传播学》着重分析了社交网络中影响传播行为的各种可计算因素,以网络科学为理论基础,以计算新闻学、计算广告学等为实践知识框架,《社交网络上的计算传播学》共11章。第1~5章分析了社交网络中信息传播的测量工具和影响传播的可计算因素;第6~8章主要侧重于介绍社交网络中计算传播学的相关应用;第9~11章介绍与社交网络上计算传播学相关的一些研究方法和数据处理手段。 《社交网络上的计算传播学》着力于融合多个学科的力量,系统性地为社交网络上的信息传播建立一个完整的可计算框架。《社交网络上的计算传播学》可作为研究生以及高年级本科生的社交网络分析和计算传播学教材,也可供自然科学、工程技术和社会科学领域的研究人员和学者参考使用。

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集智年会PPT公开发布 2015年7月25日至26日,“注意力科学–集智2015年会” 在南京大学费彝民楼举行。本次会议由南京大学新闻传播学院主办,南京大学计算传播学实验中心、网络传播研究中心、集智俱乐部、彩云天气承办。18位主要演讲者的ppt如下: 下载链接:http://vdisk.weibo.com/s/3nFsznjLKb/1439175220

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中心获得两项社科基金资助 实验中心成员王成军、党明辉分别获得2015年社科基金资助。 媒体融合背景下舆论形成与扩散的网络门槛研究 15CXW017 基于大数据内容分析的新媒体时代公共舆论中的表达理性框架研究 15CXW016

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新闻地图项目启动 The project of news map aims to vividly present the geographically variance of the distribution of news and the other resources. We plan to develop web crawlers to scrape the web news, to build up a database and a search engine, to supply aggregate visualization services. 1. 说明 《中国新闻地图》项目计划使用python写爬虫(使用scrapy框架)抓取每天的新闻,提取关键词,数据存储于mongodb数据库,使用flask网络框架展现,使用d3的地图对象来可视化。中国新闻地图 News Map of China 由由南京大学新闻传播学院计算传播学实验中心的 @王成军 和 @陈志聪 搭建,可用于生动地展现新闻等资源在空间分布的差异性。目前项目处于测试阶段,将继续迭代,之后会加入动态信息抓取,关键词查询等功能。 2. 相关 Newsmap Newsmap.jp 是一个以可视化的方式反映新闻动态变化的应用(网站)。谷歌新闻是Newsmap.jp 的新闻来源。网站链接为:http://newsmap.jp/ 不同的颜色将新闻类别区分开来,如红色代表“World”,黄色代表“National”,用户可以通过勾选页面底部的分类栏进行筛选,在页面顶部可以按照国家和地区进行筛选,而更多个性化设置需要注册。相关新闻信息的数量和重要性决定了色块的视觉比重,同时与点击量相关,这些均由网站后台算法自动进行调整,因此出现色块大小差异明显的情况。 heatmapnews heatmapnews.

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计算传播学的研究视野 开智三十三讲 讲座时间:2015年9月12日晚8点 关键词:计算社会科学; 计算传播学; 数据新闻; 计算广告; 网络科学 发现人类传播行为所隐藏的模式和法则是计算传播学研究的重要方向, 而解释其背后的机制和原理则成为计算传播学研究的目标。 大刘在《三体》里描述宇宙文明之间的传播行为是一个囚徒困境:一旦经由广播等传播行为而暴露,就意味着文明的消亡。在媒体出现之初,人类传播行为只限于人际传播和群体传播。然而从印刷技术,造纸技术开始,书、报、杂志、广播,电视开始勾勒出传播学的疆界。在过去的二十多年里,传播学的疆界因互联网之产生,而变得无远弗至。那么,在我们的日常生活中,又蕴含着怎样的传播铁律呢?是否可能有一种传播技术的诞生,使得不同文明之间可以在一个没有猜疑的语义空间里对话?请关注王成军老师的计算传播学讲座。 提问方式: ①直接发送你的问题给开智微播微信公众号,小编将挑选部分问题转播到讲座现场; ②扫下方二维码,加入「计算传播学主题讲座群」聆听讲座及提问。

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广告学刊特刊征稿:广告中的大数据 Journal of Advertising Special Issue: Big Data in Advertising Manuscripts are currently being solicited for an upcoming special issue of the Journal of Advertising (JA) dedicated to using big data in advertising research. Digital environments such as the Internet, social media, mobile devices, wearable technology, and the Internet of things produce large data sets by recording, often in great detail, interactions between customers and the brand throughout various phases of the customer experience.

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集智南京年会视频发布 2015年7月25日至26日,“注意力科学–集智2015年会” 在南京大学费彝民楼举行。本次会议由南京大学新闻传播学院主办,南京大学计算传播学实验中心、网络传播研究中心、集智俱乐部、彩云天气承办。主要演讲者的演讲视频如下: 巢乃鹏、张江:开幕式(集智南京年会01) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNTk0MjkxMg==.html 袁行远:穹顶之下的人工智能—基于机器学习的雾霾预报(集智南京年会02) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNjA1NTk2MA==.html 张健源:基于用户反馈的大规模众包天气探测(集智南京年会03) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNjA1NTk5Mg==.html 袁行远:基于深度神经网络的精细化短时降雨预报(集智南京年会04) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNjIwNjM4MA==.html 苑明理:基于L-系统的植物形态数据库(集智南京年会05) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNjIzNTUzNg==.html 马磊:人类星际移民:未来设想(集智南京年会06) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNjMwMzg0MA==.html 玉德俊:基于递归定理的自复制机实现初探(集智南京年会07) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNjM4NjA0MA==.html 曹旭东:深度学习:卷积神经网络实战(集智南京年会08) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNjM4NjEzNg==.html 张江:互联网上的注意力流(集智南京年会09) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNjM4NTk3Mg==.html 吴令飞:注意力动力学与分布式知识生产(集智南京年会10) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNjQ4ODE5Mg==.html 王成军:计算社会科学的基因(集智南京年会11) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNjY4MTU2NA==.html 李熙:通用先验的选择(集智南京年会12) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNjcxNTY3Mg==.html 李晓煦:Dennett意识学说的时间拓展(集智南京年会13) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNzUyMzk0MA==.html 全体:自我介绍&讨论(集智南京年会14) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNzU1NDcyNA==.html 王东:科学实践的认知维度(集智南京年会15) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNzY3NTcwNA==.html 王晨:自私可能有利于多机器人协作(集智南京年会16) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNzY5NzIxMg==.html 肖华:信息熵、不确定性原理和音乐分析(集智南京年会17) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNzczMTIyMA==.html 章彦博:生命游戏的一个具体应用(集智南京年会18) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNzc5MDk3Ng==.html 刘清晴:小虫子与认知科学(集智南京年会19) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNzgyOTk2MA==.html 王雄:广义相对论一百年(集智南京年会20) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzNzg4MjE1Ng==.html 六位主讲人:集中提问&闭幕(集智南京年会21) http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzODI0MTYyNA==.html 全部讲义下载链接: http://vdisk.weibo.com/s/3nFsznjLKb/1439175220

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四位新成员加入奥美数据科学实验室 奥美数据科学实验室召开第一次组会。首先介绍了四位新成员并进行了合影。实验室成员进行了实验器材清点、签订实验室合约、指定了每周轮值表格,并讨论了各自的年度计划和研究项目。 研究计划 1. 有线电视用户数据分析 2. 微博数据分析 (落实) 3. 新闻地图项目 在项目已有基础上,进行以下优化:界面展示优化,对数据进行多元化展示;爬虫编写及数据库构建,增加关键词搜索功能。进度计划如下,其中九月份可视化部分完成与Gdelt数据的对接,实现全球新闻地图的可视化。 一起来听公开课 课程名及课程链接:Social and Economic Networks: Models and Analysis 主讲人:Matthew O. Jackson Stanford University 时间:第一次,9月22号晚/第二次,恢复到每周六晚上 地点:南京大学鼓楼校区费彝民楼A座307计算传播学实验中心 整理:陈志聪

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一起公开课系列活动 Social and Economic Networks: Models and Analysis https://class.coursera.org/networksonline-004/auth 主讲人:Matthew O. Jackson Stanford University 时间:第一次,9月22号晚/第二次,恢复到每周六晚上 地点:南京大学鼓楼校区费彝民楼A座307计算传播学实验中心 往期系列活动:

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第一次“一起公开课”系列活动 2015年9月22日晚上7点,计算传播学实验中心启动了“一起公开课”系列活动的第一次活动。本次活动由王成军老师主持,参与者主要为2015级的新闻与传播硕士,以及奥美数据科学实验室成员。 首先,王成军老师对MOOC(大规模在线开放课程)做了介绍,强调了公开课作为一种优质信息资源的重要性和现在所面临的挑战,期待以实验室活动的形式,解决个人学习网络公开课难以持续的问题。然后, 参与本次活动的同学们互相自我介绍,大家表明了自己参与公开课学习的决心,并简单谈了谈自己的学习兴趣,如数据新闻、数据可视化、社交媒体数据分析和挖掘等,表示希望通过公开课的学习补充自己平时学习中薄弱的方向。 接下来,进入公开课视频的观看和学习,先后观看了Coursera平台上斯坦福大学开设的《Social and Economic: Models and Analysis》和北京大学开设的《人群与网络》第一周的内容,并一起讨论完成了视频内的习题。约晚上9点多,活动结束,同学们都表示收获很多,期待下一次的课程学习。

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