报告人：塔娜

报告地点：立德411教室

报告时间：2025年4月14日上午10:00 - 11:30

报告人简介：现任职务副教授，中国人民大学新闻与社会发展研究中心研究员。博士毕业于清华大学。研究兴趣方向是计算传播学，新闻大数据。任教课程有“新闻与传播学科核心与特色课程创新计划”课程《新闻传播程序设计基础》，《算法新闻》，《数字传播技术应用》（中文|全英文），《大数据与新闻传播实务工作坊》，《计算传播学》等。

报告内容：在信息爆炸的时代，传播行为变得前所未有的复杂与动态，传统传播学理论在面对海量、多模态的传播数据时，逐渐暴露出分析能力的局限性。统计学作为一门强大的数据分析工具，正在为传播学研究注入新的活力。统计学的介入为数据洪流提供了分析工具，帮助研究者从复杂数据中提炼规律，揭示传播行为背后的密码。卡方检验可以量化社交媒体中不同用户群体对热点话题的关注差异，回归模型能够衡量广告投放量、媒体曝光度等变量对传播效果的影响，贝叶斯方法则结合先验知识与新数据，预测舆情的演变趋势。统计学不仅帮助传播学从“描述现象”走向“解释规律”，还为传播策略的优化提供了科学依据。多模态数据的统计建模前沿也在不断拓展，结合自然语言处理、计算机视觉等技术，统计学为传播学研究开辟了新的可能性。