北京
2026年7月13日至16日，由北京师范大学计算传播学研究中心、新媒体传播研究中心、新闻传播学院主办的"智能与计算传播工作坊：AI4COMM与COMM4AI"在北京师范大学珠海校区举办。来自海内外高校的专家学者与青年学人围绕人工智能时代传播学研究的新议题、新方法与新实践展开交流。本次工作坊共录取66名学员，学科背景涵盖新闻传播学、社会学、公共管理学、心理学和数据科学等领域。
7月14日上午，北京师范大学新闻传播学院吴晔教授主持开幕式。随后，香港城市大学祝建华教授借助传播学"5W"框架梳理AI时代传播研究的变与不变，指出媒体形态已从专业生产、用户生产发展到AI生成内容，但传播主体、内容、渠道、受众和效果仍是核心线索。美国密歇根州立大学彭泰权教授以"旧地图"与"新地形"为喻，反思简单的A/B测试难以揭示AI进入传播过程后的结构性变化，呼吁研究者区分AI生成内容、自动化账号、推荐算法和平台机制的具体作用。下午，澳门大学伍海燕助理教授介绍了行为实验、脑影像和计算模型在社会决策研究中的应用，指出大模型虽能形成可识别的情绪概念表征，但不等同于真实情绪体验，相关结论需以人类数据验证。
7月15日，北京师范大学张伦教授基于69万篇文献构建传播学理论概念谱系，发现AI、算法等新概念更多发挥连接不同研究领域的作用，研究方法正由边缘进入学科核心。中国人民大学吴小坤教授指出传播学呈现"稳定硬核与动态边缘"的演化特点，提醒警惕"方法先行、理论滞后"。下午，北京师范大学许小可教授梳理了智能传播研究的三个层次——AI作为新工具、新对象和新范式，展示了社交机器人和AI诱饵在风险治理中的应用。周晓禹副教授提醒，大模型不能简单代表"平均人"，在虚假信息判断中容易形成"知识幻觉"，需多模型比较和人类数据验证。
7月16日，南京大学周奕欣副教授带来"Codex智能体编程实战"课程，展示智能体在文献汇总、数据抓取、统计分析和文本编码中的应用，并强调数据安全和权限控制的重要性。
本次工作坊围绕AI4COMM与COMM4AI双向议题，通过主题授课、对谈交流和技术讲习，集中呈现了人工智能时代传播学研究中的理论问题、方法进展与实践场景。
创作声明：本文借助AI辅助创作
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