计算传播学:现状、问题与学科体系的构建
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发布时间:2025-06-26
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【摘要】在传播学的学科危机背景下计算传播学等学科应运而生。首先梳理了中国计算传播学的研究现状,将中国计算传播学研究分为四个阶段:起始阶段、早期应用、持续关注和未来趋势,进而提出中国计算传播学面临的首要问题。其次,梳理计算传播学的学科体系,了解计算传播学与计算社会科学和传播学的关系,探究计算传播学与关联学科复杂科学、系统科学、网络科学和数据科学的关系,厘清计算传播学的“体”和“用”。最后,从学科建设的角度提出计算传播学的学科使命——向后整合与向前探索,探讨计算传播学的学科价值——传播过程中的价值匹配与效率活力。
- 【关键词】
- 计算传播学;研究现状;学科体系;学科建设;学科价值
一、研究缘起:传播学的学科危机与探索
就新闻传播学科的发展而言,总体上采用大众传播时代的理论和实践来认知和把握智能互联时代的现实。诚然,传播学在近几十年的发展过程中仍然有一些历久弥新的理论可以指导实践,但是我们不能用旧时代的尺子丈量生成式AI浪潮下的数字文明新生态。知识量已经不是衡量学术水平高低的标准,传统的学术价值主要体现在向后整合之上,传统的教学采用背诵来培养学生,“向后整合”价值在一定程度上被生成式AI消解,传统学科培养下的学生难以适应市场提出的职业需求,传播学的学科危机正在于此。正如冯向东所言,专业不是某一级学科,专业是学科体系和社会职业需求的交叉点[1],那么传播学应该如何破局?将学术价值的衡量标准由“向后整合”转向“向前探索”。[2]值得注意的是,这种转向并非抛弃“向后整合”的价值,只是将关注的重点转向“向前探索”,为其赋予更高的权重,也就是在教学上重点培养学生的提问能力。提示工程师便是新形势和新需求下涌现出的新职业[3],专注于打开未知的力量与能力,从已知向未知进行探索。
传播学领域有诸多学者展开未知的探索,计算成为探索未知的新手段。谈到计算便不得不提及数据,可以说无数据不计算。但是数据始终在那里,拥有了数据就拥有了答案吗?并非如此,现实是拥有数据的人数远远超出能够解读数据的人数。看似已知的数据,需要通过一系列的理论指导、
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