计算叙事传播概览 | 周六直播·AI×传播读书会

导语

在AI快速发展的当下，AI不仅深刻影响着信息传播的方式，也为传播学研究带来了全新视角和方法。基于此，集智俱乐部联合北京师范大学许小可教授、浙江大学张子柯教授、南京大学王成军教授、深圳大学廖好副教授共同发起“AI×传播”读书会，从计算叙事、智能传播、人机传播与传播仿真四个板块向来共同探索AI与传播的前沿交叉，来深度理解传播机制和传播生态。

8月30日（周六）10:00将开启读书会第二期，由南京大学王成军教授分享“计算叙事传播概览”主题，将会结合一系列研究案例介绍计算叙事传播研究的理论、数据、方法，尤其是叙事瀑流模型。

分享简介

大语言模型的出现让机器成为“讲故事的人”。如果说语言是人类存在的家园，在数智时代的机器已经作为行动者入侵人类的家园。当匹诺曹可以开口说话，人类几千年来的叙事传播行为被再次颠覆。一方面，深度伪造等虚假叙事成为热点议题；另一方面，人工智能为叙事传播插上了计算的翅膀。计算叙事传播作为智能与计算传播的一个分支，主要关注的是传播学领域的核心议题：人类的符号化的传播现象如何影响人类行为和社会变迁？人类是讲故事的动物，叙事理性直接影响了人类的行为。作为计算传播学的一个重要分支，计算叙事传播研究致力于采用人工智能等计算方法，挖掘人类所创造的叙事元素、叙事网络和叙事扩散，并分析这些叙事元素与真实人类行为之间的关系。主讲人将会结合一系列研究案例介绍计算叙事传播研究的理论、数据、方法，尤其是叙事瀑流模型。

分享大纲

1. 计算叙事传播的定义和理论脉络

2. 计算叙事传播的方法和数据基础

3. 计算叙事传播的个体和社会影响

主讲人

王成军，南京大学新闻传播学院教授、博士生导师，计算传播学实验中心主任，紫金传媒智库高级研究员，中国新闻史学会智能与计算传播专委会副理事长（2024-2026），兼任香港城市大学互联网挖掘实验室研究员。他致力于采用计算社会科学视角研究人类传播行为，包括信息扩散、注意力流动和计算叙事，其研究成果发表于SSCI和SCI索引的期刊。近年主要研究兴趣为：一、发展叙事瀑流模型，开展一系列国际传播的计算叙事研究；二、构建计算中心论，提炼计算传播学的理论逻辑。出版专著《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》(第2版，2024)、《社交网络上的计算传播学》(2015)。

阅读清单

1. Fisher, W. R. (1987). Human Communication as Narration: Toward a Philosophy of Reason, Value, and Action. University of South Carolina Press. 

   推荐理由：Walter R. Fisher提出叙事范式，与理性世界范式分庭抗礼，建立了将人类传播概念化为叙述的理论视角，巧妙地提出叙事理性的理论观点。

2. 丹·P. 麦克亚当斯. (2019). 我们赖以生存的故事：如何讲述过去的故事，决定了你的未来 (隋真, Trans.). 机械工业出版社. 

   推荐理由：故事是生命历程的隐喻，是我们的身份认同。本书介绍了叙事身份理论。

3. 詹姆斯·彭尼贝克. (2018). 语言风格的秘密：语言如何透露人们的性格、情感和社交关系 (刘珊, Trans.). 机械工业出版社. 

   推荐理由：每个人的语言风格都不同，像指纹一样。

4. 罗伯特·希勒. (2020). 叙事经济学 (陆殷莉, Trans.). 中信出版集团. 

   推荐理由：诺贝尔经济学奖得主罗伯特·希勒借鉴了流行病学模型，展示了流行叙事对历史进程及其中的个体人生的深刻影响，为读者提供了思考流行叙事影响经济和社会生活的全新视角。

5. Toubia, O., Berger, J., & Eliashberg, J. (2021). How quantifying the shape of stories predicts their success. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(26), e2011695118. https://doi.org/10.1073/pnas.2011695118

   推荐理由：使用词向量方法描绘故事的形状

6. Esposito, E., Rotesi, T., Saia, A., & Thoenig, M. (2023). Reconciliation narratives:the birth of a nation after the US civil war. American Economic Review, 113(6), 1461–1504. https://doi.org/10.1257/aer.20210413

   推荐理由：使用一部电影重塑美国内战之后的和解叙事

7. Xu, H., Zhang, Z., Wu, L., & Wang, C.-J. (2019). The Cinderella Complex: Word embeddings reveal gender stereotypes in movies and books. PloS One, 14(11), e0225385.  https://doi.org/10.1371/journal.pone.0225385

   推荐理由：使用词向量捕捉电影和书籍当中的性别刻板印象。

8. Zhang, Y., Sun, Y., & Wang, C.-J. (2025). Unraveling the shape of social media narratives: Analyzing the effects of online interaction and narrative structure on attention to digital asset transactions. Journal of Broadcasting & Electronic Media, 69(3), 200–218. https://doi.org/10.1080/08838151.2025.2484347

   推荐理由：在线互动和叙事结构如何塑造社交媒体叙事的形状？

参与方式

参与时间：2025年8月30日（周六）10:00-12:00 北京时间

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扫码报名（可开发票）

报名链接：https://pattern.swarma.org/study_group/67?from=wechat

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AI×传播读书会

在AI快速发展的当下，AI不仅深刻影响着信息传播的方式，也为传播学研究带来了全新视角和方法。基于此，集智俱乐部联合北京师范大学许小可教授、浙江大学张子柯教授、南京大学王成军教授、深圳大学廖好副教授共同发起“AI×传播”读书会，从计算叙事、智能传播、人机传播与传播仿真四个板块向来共同探索AI与传播的前沿交叉，来深度理解传播机制和传播生态。读书会自8月23日起，每周六10:00-12:00举行，预计持续12周。

我们将探讨如下核心问题：

1. 在人机共同参与的叙事生态中，叙事的生产、传播与接受机制发生了哪些根本性变化？

2. 在复杂社交网络环境中，如何构建智能化的信息可信度评估与虚假信息防控机制？

3. 如何运用深度学习和强化学习等智能方法，实现从个体到群体的精准化传播影响力最大化？

4. 如何构建适应人机混合传播网络特征的新型研究范式，以有效解析机器行为规律和人机协同传播机制？

5. 如何构建基于大语言模型的认知驱动型智能体仿真系统？

详情请见：当机器成为主体，传播学要如何应对？| AI×传播读书会发布

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