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张志安2018.02国际出版社
摘要
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研究对象：大数据与新闻传播研究
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特点：
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展望：处理好“理论驱动”和“数据驱动”的关系，处理好学术前沿问题和中国本土问题的关系，处理好网络空间数据和现实社会公共数据的关系。
（1）“数据驱动”的研究、而非“理论驱动”；
（2）研究方法上主要采用基于词典的文本分析、机器学习和复杂社会网络分析等；
（3）注重的是变量之间相关关系的检验，而非因果关系的阐释
理论和应用取向的大数据与新闻传播研究
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理论取向：运用大数据方法来对传播研究的理论进行验证或发展
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传播主体与关系网络：运用大数据方法来对推特、论坛上的传播关系网络进行分析，集中探讨网络媒体是否有助力复兴“公共领域”，包括网络表达的政治同质化现象、网络意见领袖及其权力结构等
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传播内容与公共舆论：究社交媒体的自我表达、内容生产和政治传播呈现哪些特点和规律，比如不同文化群体的表情符使用差异、传统媒体和社交媒体上政治评论的异同、社交媒体上的情感表达及其对争议性风险议题的态度等
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传播过程和信息流：借助大数据分析可以实时、精准记录社交媒体上的传播过程，如针对热点事件考察信息流中的信源和信息路由器（key information routers）、不同社交媒体的技术文化差异及其在网络动员中的作用等
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传播效果：运用大数据方法来检验政治传播、风险传播的效果，比如通过议题之间的语义网络分析来丰富议程设置的测量维度、以社交媒体内容为文本考察恐惧诉求在禁烟宣传中的说服效果
应用取向：数据新闻、精准营销和网络舆情等领域
基于大数据的新闻传播研究的主要特征
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“新方法+旧问题”：运用社交媒体和论坛数据研究信息流、议程设置、意见领袖等传播研究的经典问题，但更多的是着力于比较传统媒体和网络媒体之间的效果差异
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“新方法+新问题”：运用社交媒体、论坛数据研究表情符号、网络情绪、在线关系网络等互联网研究领域的新问题
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“数据驱动”、“相关关系”检验
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针对社交媒体数据的分析维度，从传播内容、传播过程和传播者关系网络越来越多地拓展到情绪、态度、空间等跨学科研究的视野中。
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喻国明（2014）指出：大数据思维只关注“相关性”，而不再关注“因果”关系，对大数据的研究，发生了从“随机样本”到“总体”的研究范式改变，对其研究的重点正从“理论”向“算法”与“规则”转换，理论研究的指导价值正在下降
以大数据方法提升新闻传播研究的主要路径
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挑战：数据如何获取、分析（需要结合表情符号、图片、主题识别、议题类型等进行更深度、更准确的分析）、洞察（需要更长时间的纵向研究、更多维度的横向比较）
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方向：
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处理好“理论驱动”和“数据驱动”的关系：从理论假设、检验和建构的高度进行更具学理性、普适性的学术研究
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处理好学术前沿问题和中国本土问题的关系：立足中国本土的政治、经济、社会和文化脉络，将基于现实的实证数据进行理论阐释、全球学术对话和普遍规律的探索（eg.基于港澳台和内地舆论场针对同一议题的社交媒体传播数据，分析同一国家、不同地区的跨境政治舆论场的差异和影响机制）
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处理好网络空间数据和现实社会数据的关系：“虚拟”和“真实”、“线上”和“线下”的边界早已被打破，数据整合打通