Vectors into the Future of Mass and Interpersonal Communication Research: Big Data, Social Media, and Computational Social Science.
Vectors into the Future of Mass and Interpersonal Communication Research: Big Data, Social Media, and Computational Social Science.
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DOI：
10.1111/hcre.12114
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发表时间：
2017-10
影响因子：
5
通讯作者：
Cappella JN
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cappella JN
大数据、社交媒体和计算社会科学的同步发展为我们如何思考和理解人际传播和大众传播奠定了基础。本文探讨了这些发展产生4个假设“矢量”（方向）进入下一代传播研究的一些方式。这些向量包括网络分析的发展，人际和社会影响的建模，推荐系统，以及通过窄播和广播模糊人际和大众受众之间的区别。这些领域的方法和研究发生在传播学科典型边界之外的领域，但涉及大众传播和人际传播中的经典，实质性问题。
Simultaneous developments in big data, social media, and computational social science have set the stage for how we think about and understand interpersonal and mass communication. This article explores some of the ways that these developments generate 4 hypothetical “vectors” – directions – into the next generation of communication research. These vectors include developments in network analysis, modeling interpersonal and social influence, recommendation systems, and the blurring of distinctions between interpersonal and mass audiences through narrowcasting and broadcasting. The methods and research in these arenas are occurring in areas outside the typical boundaries of the communication discipline but engage classic, substantive questions in mass and interpersonal communication.
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DOI：
10.1111/jcom.12160
发表时间：
2015-06-01
期刊：
The Journal of communication
影响因子：
--
作者：
Kim HS
通讯作者：
Kim HS
DOI：
10.1126/science.1167742
发表时间：
2009-02-06
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Lazer D;Pentland A;Adamic L;Aral S;Barabasi AL;Brewer D;Christakis N;Contractor N;Fowler J;Gutmann M;Jebara T;King G;Macy M;Roy D;Van Alstyne M
通讯作者：
Van Alstyne M
影响因子：
4.2
作者：
Cappella JN;Kim HS;Albarracín D
通讯作者：
Albarracín D
影响因子：
5
作者：
Kreps, Gary L.
通讯作者：
Kreps, Gary L.
影响因子：
10.5
作者：
Macy, MW;Willer, R
通讯作者：
Willer, R