传播专业，对于很多人听起来是陌生的，然而补充到新闻传播专业，也许就点点头，拉着长长的尾音：哦（第三声）~~，随后问一句，你以后要做记者么？我：...。归根结底，对于大众而言，熟悉的是新闻，对于传播专业的了解却是较少。传播，在我的认识之中，是由英文的Communication翻译过来，主要研究的领域有：媒介研究，受众研究，传播效果分析等等。的确，传播学是一门交叉学科，很多所谓的传播学理论，都是借鉴于心理学理论、社会学理论，但是在一个媒介不断更新迭代的时代，传播学专业的设立，在中国已经是遍地开花。
而这一有趣的专业在一个理工科的学校又会有怎样与众不同的地方呢？上海交通大学，以理工科类见长，文科只能逐步发展，迎头赶上其他一流高校，而为了差异化特色教学，上交的传播背靠理工科的技术，着重于新媒体，网络化，数据化的传播分析。今天我想聊的一门课程为：计算传播，为媒体与设计学院院长李本乾老师开设。我的理解可能会有很多不足的地方，所以只作为分享。
计算传播学主要借助于计算机、数据科学、人工智能等技术，通过大规模地收集和分析人类传播行为数据，挖掘人类传播行为背后的模式和法则，分析模式背后的生成机制与基本原理。所以实质上计算传播还是归属于对于受众进行分析，只是不同于传统的定性分析和实证分析，计算传播依据着技术进步，通过数据分析来刻画受众的画像，云技术，大数据为其精准分析提供了可能。
说到这些数据的来源，不得不谈如今的互联网，一个众生喧嚣的时代。对于网络结构的研究始于传染病模型，也就是病毒传播，意见领袖影响着每一个受众，而每一个受众又是这分散式传播中的节点，口碑营销，羊群效应，这个时代遍地可寻人云亦云的人，信息过剩的时代，他人的建议在我们眼里太重要，尤其是第三方的观点，多少人在餐馆打开大众点评看推荐菜色，多少人在购买东西的时候必点买家秀~我们最终都选择了大众选择的，成为了万人中的一个，千篇一律地幸运着，无一特例地不幸着。
在网络分析中，强关系的挖掘是重要课题，大数据的分析和描述不仅仅局限于现象，更应该推断出相关的逻辑关系，从而从网络分析转变为网络的空间建设。网络空间的搭建中不可避免地应该对于网络化的词语进行词义搭建，如对于传播影响力的分析有两个常用词：传播力和影响力。所谓传播力，更多地是从传播者媒体的角度进行分析，媒体的能力体现在其文章的原创数和转发数，其文章的转发量上，而影响力则更多是从传播的受众效果分析，通过对于点赞数，评论数，阅读量，点击率等等的综合加权。对于传播受众的分析离不开受众的认知和态度方面，从产品来说就是其品牌的认知度和好感度。如何更好地用指标来衡量效果，离不开词义搭建~关于技术如何进一步地对传播进行效果分析，要等我的下节课了~
（本文为课程《计算传播》感悟）
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