信息与计算科学考研，信息与计算科学考研考哪些科目
概览
本期分享与计算社会科学读书会之间的关系
计算社会科学是基于大数据和计算方法所驱动的跨学科研究领域，但其核心仍然在于关注真实的社会问题。“为什么信息无法扩散出去”？从这一问题出发，本期分享一方面会从计算传播学（信息扩散、注意力流动到计算叙事）的研究讲起，对计算社会科学的的研究框架进行整理；另一方面，以个人作为方法，从拉图尔的“计算中心”的概念出发，反思计算社会科学发展面临的问题。
本期分享与复杂系统之间的关系
人类社会是一个复杂社会系统：社会现象当中卷入了海量的异质性个体及其互动，具有非常高的复杂性。维系社会系统运转的一种重要机制就是其中的互动。信息扩散、注意力流动、叙事传播为分析复杂社会系统中的互动提供重要的切入点。恰如瓦茨所言：“基于互联网的传播和互动性可以变革我们对群体人类行为的理解”。
内容简介
信息扩散作为一种普遍存在的现象，在人类生活中扮演着重要角色。社交媒体平台及其与公众之间的相互作用，对信息扩散的机制产生了深刻的影响，并带来了很多新的、亟需解决的问题和困惑。本报告将主要围绕《跨越网络的门槛：社交媒体上的信息扩散》（2022）一书展开，聚焦于信息扩散研究领域的一个重要的困惑：与分析式的模型的预测结果相反，实证研究不断发现大规模扩散实际上是罕见且脆弱的。作者认为过高的网络门槛、有限的扩散深度和强烈的爆发现象是限制信息扩散的主要瓶颈。从格兰诺维特所提出门槛模型（1978）出发，系统地研究社交媒体上的信息扩散；在此基础上逐渐走向注意力流动和计算叙事研究。最后，将围绕拉图尔所提出来的“计算中心”概念对计算社会科学的逻辑进行讨论。
大纲
起点：使用多主体模型分析沉默的螺旋
社会影响：从格兰诺维特的门槛模型出发
爆发：驱动信息扩散的因素
褪色的理想：舆论的讨论模型
富人俱乐部：从占领华尔街到叙事经济学
计算中心：反思计算社会科学的逻辑
讲师介绍
王成军
王成军，传播学博士，现任南京大学新闻传播学院副教授、博士生导师，计算传播学实验中心主任，兼任香港城市大学互联网挖掘实验室研究员；曾任中国新闻史学会计算传播学专委会秘书长（2018-2020）。致力于采用计算社会科学视角研究人类传播行为，内容包括社交媒体上的信息扩散、注意力流动和计算叙事，研究成果发表于SSCI和SCI索引的期刊。专著《跨越网络的门槛：社交媒体上的信息扩散》（2022）、合著《计算传播学导论》(2018)、《社交网络上的计算传播学》(2015)。主要讲授《计算社会科学导论》（本科课程）、《大数据挖掘与分析》（硕士课程）、《计算传播研究》（博士课程）等课程。
课程学习
学习地址：
https://campus.swarma.org/course/4537
计算社会科学读书会第二季招募中
计算社会科学读书会第二季 由清华大学罗家德教授领衔，卡内基梅隆大学、密歇根大学、清华大学、匹兹堡大学的多位博士生联合发起，自2022年6月18日开始，持续10-12周。本季读书将聚焦讨论Graph、Embedding、NLP、Modeling、Data collection等方法及其与社会科学问题的结合，并针对性讨论预测性与解释性、新冠疫情研究等课题。读书会详情及参与方式见文末，欢迎从事相关研究或对计算社会科学感兴趣的朋友参与。
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