计算传播与数字方法

用大规模数字痕迹数据、测量与因果识别设计,开展可复现、可检验的计算传播/计算社会科学研究。

我做 计算传播/计算社会科学(CSS) 研究:把大规模数字痕迹数据、严谨测量与可辩护的识别设计结合起来,尽量做到结论可复现、可检验。

代表性方向:

  • 平台与议程动力学(大规模文本 + 时间序列信号)
  • AI 辅助研究流水线的测量与验证(透明假设 + 可靠性检验)
  • 观测数据下的因果设计与政策评估(稳健性检验 + 解释边界)

代表性论文与工作论文(2025+)

  • Parental Mediation, Digital Media Usage, and Health Literacy: An Exploration Among Chinese Elementary School Students
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    Health Communication(2025)— 已发表
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    一句话要点: 家长媒介干预与儿童数字媒体使用及健康素养存在显著关联,为家庭与学校干预提供依据。
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  • “Private Dispute or Public Responsibility?”—Newspaper Framing of Domestic Violence in Four Chinese Regions
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    Journal of Family Violence(2025)— 已发表
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    一句话要点: 不同地区报纸对家暴议题的框架差异,会影响它被理解为“私人纠纷”还是“公共责任”。
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  • 代际差异与小型社会中的媒体使用:澳门模式的理论探索及其对媒体生态研究的启示
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    Intergenerational Differences and Media Use in a Small Society: A Theoretical Exploration of the Macau Model and Its Implications for Media Ecology Research
    《澳门研究》(2025)— 已接收
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    一句话要点: 以“澳门小型社会”为案例,解释代际媒体使用差异如何形成,以及本地生态如何塑造这种差异。
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  • Is Negative Representation More Engaging? The Influence of News Title Framing of Older Adults on Viewer Behavior
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    (2025)— archived
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    一句话要点: 负面标题框架可能提升传播效果,但也会强化对老年群体的偏差表征,并带来可观测的行为影响。
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完整清单(含引用导出/分享按钮)见:研究