2022年11月26日，“智媒赋能与数字治理：计算传播学2022年年会”召开。我院2020级博士研究生王敏和张子柯教授的论文《计算传播学的仿真研究范式：优势、挑战与发展》荣获大会优秀论文（学生组）一等奖。

据悉，计算传播学2022年年会由中国新闻史学会计算传播学专业委员会主办，南京师范大学新闻与传播学院承办。本次会议共收到投稿论文100余篇，学生组、教师组各评选优秀论文一等奖1名，二等奖2名，三等奖3名。

图 计算传播学2022年会优秀论文获奖名单（学生组）

在会上，王敏代表课题组宣读的论文《计算传播学的仿真研究范式：优势、挑战与发展》为推进仿真方法在新闻传播研究中更广泛地被认识和应用，系统阐释了仿真方法的实现路径、建模方法，并在对比仿真模拟和大数据分析两个研究范式的基础上，对仿真方法在计算传播学中的优势和作用、应用现状、挑战及未来展望进行分析，系统性地回答了为什么在新闻传播研究中要使用、以及如何使用仿真方法的问题。

文章指出，仿真方法和大数据分析方法相比，本质区别在于：对大数据分析方法而言，思想依赖于数据，数据验证思想；对仿真方法而言，数据依赖于思想，思想产生数据。仿真方法推动计算传播学发展的优势在于：一、定量地表达和证明质化的思想，搭建量化与质化研究的沟通桥梁；二、提供探究微观行为和宏观涌现特征之间内在驱动关系的研究视角；三、提供对系统性行为和现象的机制性解释及预测。在无法或难于获取数据时，仿真方法是一种强有力的研究工具。

基于对仿真方法在新闻传播研究中的实际应用，文章归纳了三类仿真方法的应用情境：一是通过仿真方法验证和发展经典的传播学理论和假说；二是通过遍历仿真模型的参数谱系探索具体问题的解决途径；三是结合真实传播数据揭示具体研究问题的生成与演化机制。

对于仿真方法在新闻传播研究中的未来发展，文章提出，一方面，要完善对仿真模型的可靠性和有效性的检验；另一方面，可以结合上述三类适用情境，发挥仿真方法在探索新的理论发现和预测系统行为方面的作用。

《计算传播学的仿真研究范式：优势、挑战与发展》一文已发表于《新闻界》2022年第10期，论文网址：