新闻传播机制与其对社交文化与群体行为的影响

Social Media Data Mining and Analytics

教授介绍

Manuel S. Gonzalez Canche

宾夕法尼亚大学终身教授

曾凭借《社区学院如何利用社交媒体提高学生成功率》荣获亚利桑大学访问学者奖

著有《高等教育中的社交媒体：文献综述和研究方向》等传媒论文

宾大人类发展和定量方法学院和国际教育发展项目的联合导师

曾担任ICQCM(跨学科研究机构)研究学者导师

社交传媒，高等教育，社区学院领域研究学者

课题背景

在数字化的时代背景下，“人人都要学编程”“人人都要会统计”，这在人文社科领域显得越来越重要。近年来，由互联网、移动互联网、物联网等平台汇聚的海量数据层出不穷，这为科学研究提供了前所未有的机遇。对科研人员、大型企业管理者来说，更大的需求在于分析不断更新中的媒体在大数据背景下如何运用好海量信息进行数据分析从中提取出有价值的信息，新媒体和计算机结合的跨学科领域也随之兴起。

课题内容

本课程介绍了分析社交媒体数据，重点是对沟通策略、市场研究和技术使用的影响。哪种类型的消费者最有可能购买给定的产品?

教学生如何分析从Facebook、Instagram、Twitter、TikTok、YouTube等社交媒体平台获得的原始数据，以揭示其模式和趋势?社交媒体流可以为用户、品牌、受众和行业提供有价值的见解。本课程将重点关注三个主要部分：

(1) 与进行社交媒体研究相关的方法和挑战的概述;

(2) 为学生培养数据收集技能和分析技能的应用程序;

(3) 学生把获得的知识应用到社交平台上的自决案例研究中。

在某种程度上，本课程将帮助学生使用 Python/R/MATLAB 开发数据挖掘和社交媒体分析技能。

如果你

学生具备良好的英语沟通能力;希望成为一个有智慧的思考者，对知识研究有探索欲的学生。

对当今大数据和其应用感兴趣，想要学习有关媒体传播学/社会学/计算机/统计的学生。

项目设置

你将会得到

EI/CPCI/Scopus或同等级别会议参会证明与论文发表指导

符合项目成绩要求的优 秀学员可获网申推荐信

学术评估

成绩单

更多项目信息

请联系在线客服进行咨询