目录

上篇计算传播学： 社会科学研究的新取向

第一章进入计算社会科学时代

第一节社会科学是什么

第二节计算社会科学的诞生

第三节计算社会科学的发展

第二章计算传播学的兴起与应用

第一节计算传播学的诞生背景

第二节计算传播学的应用领域

第三章计算传播学的研究设计

第一节与传播学传统量化研究的异同

第二节计算传播学的方法步骤

第三节计算传播学的方法选择

中篇技术与方法： 计算传播学的数据分析入门

第四章计算传播学研究的统计学基础

第一节统计学基础知识

第二节描述统计

第三节推断统计

第四节相关与回归分析

第五章Python基础知识

第一节Python概述

第二节搭建Python编程环境

第三节变量及数据类型

第四节Python基础——逻辑结构

第五节Python基础——函数

第六章Python数据收集与整理

第一节Python爬虫基础知识

第二节Python数据分析基本工具

第七章从数据到洞察： 传播学中的挖掘技术

第一节文本计算与主题识别

第二节使用Python进行数据可视化

第三节使用Python进行社会网络分析

第四节机器学习之多元回归模型

下篇从理论到应用： 计算传播学的实践探索

第八章基于大语言模型的传播学研究路径探索

第一节大语言模型与数据标注

第二节大型多模态模型

第九章计算传播学案例分析

第一节HPV疫苗的说服效果研究

第二节计算视觉： 《主播说联播》人格化传播效果研究

第三节知乎： 在线知识分享系统的知识协同构建

第四节计算传播学的社交机器人田野实验

第十章数据新闻

第一节数据新闻的起源与发展

第二节数据新闻在国内的发展

第三节数据新闻的设计与制作

第四节数据新闻的案例实战

第五节常用可视化软件介绍

结语