传播学 信息传播学专题：基于复杂网络分析的网络舆情传播、演化及应对策略研究——以新冠、登革热等公共卫生事件引发的传播风险为例

作者：南星教育 来源：院校库 标签：大学排名

传播学 信息传播学专题：基于复杂网络分析的网络舆情传播、演化及应对策略研究——以新冠、登革热等公共卫生事件引发的传播风险为例

开始日期: 2026-02-07

课时安排: 6周在线小组科研+5周论文指导

Prerequisites适合人群

适合年级 (Grade): 高中生/大学生

适合专业 (Major): 对传播学、信息传播学、健康传播、传播动力学、数据科学、人工智能、大数据等感兴趣的学生

建议具备python基础（先导课），少量讨论会涉及常微分方程，建议具备常微分方程相关知识

中文授课英文ppt，建议具备较好的英文阅读基础

Instructor Introduction导师介绍

X老师

南洋理工大学终身教授

南洋理工大学 QS专排亚洲Top2

X老师 终身教授 博士生导师

纽约大学 博士后研究员

香港理工大学 博士

IEEE 高级会员

研究方向：复杂系统和复杂网络、弹性工程、优化算法和应用、互联网和通信网络

迄今已发表国际学术杂志及会议论文260余篇，发表著作多本。现任IEEE高级会员及IEEE Transactions on Network Science and Engineering、PLOS ONE等若干学术杂志编委会成员。

Program Background项目背景

近年来，人类对于复杂大系统的研究，从过去两百年间的以系统分解方法为主，逐步转为以对全系统的综合研究为主。造成这种转变的主要原因有二：第一，人们越来越清醒地意识到，对于多数复杂大系统，一旦在研究中对其加以分解，其若干最重要特征往往随即消失。换言之，全系统的很多最重要的特征，在子系统与系统部件中并不存在，只有当系统成为系统时，这些重要的特征才会突然涌现；第二，数据与计算能力的发展，包括人工智能的发展，为复杂大系统的全系统研究提供了技术上的可能性。

Program Description项目介绍

本课程将大致分为背景介绍及研究方法两部分。在第一部分中，我们将对复杂系统科学，尤其是复杂系统中传播行为（如疫情传播，流言传播，舆情演化等）的研究发展做一个初步但是相对全面的介绍，；在第二部分中，我们的讨论将以基于模型的计算研究开始，探讨其正确的实现方法与价值所在。继而我们将引入对于大数据及机器学习研究方法的讨论，依据若干案例，讨论基于实际数据的人工智能分析方法的在网络传播研究中的实现、价值、局限与相应的可能解决方案。

Syllabus项目大纲

复杂系统与复杂网络简介：何谓复杂系统，何谓复杂网络；复杂网络研究在不同领域的应用

典型复杂网络与基础网络分析：典型复杂网络模型（随机网络，无标度网络等）及其应用；基础网络拓扑特征（相关性，网络集群，网络社区结构）与网络演化

复杂网络中的传播：常用模型与分析：网络传播的建模；经典传播核心命题：疾病传播与疾控；另一种传播：社会舆情

基于模型的传播分析：在大数据的时代，模型的价值何在？基于模型的网络传播与演化研究方法；案例1：社会系统中不同思想的竞争传播；案例2：社会系统的突发性崩溃

基于数据的复杂网络传播研究：网络传播的监督与非监督机器学习方法；什么样的机会？什么样的挑战？案例1：传播风险预测；案例2：新冠与流言；案例3：登革热热点预测——一个不成功的案例

项目答辩与点评：学生项目汇报与答辩、导师点评与指导

Program Outcome项目收获

6周【在线小组科研+全球就业力大师课】+5周论文指导，共126课时

1500字左右的项目报告

优秀学员获得主导师推荐信（8封网推）

项目结业证书

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导或者CNKI检索的英文普刊全文投递与发表指导

上一篇：ECE电子信息工程 AI视觉专题：多传感器融合与三维旋转理论在视觉导航中的深度集成与应用——以无人机、微卫星导航系统为例

下一篇：返回列表