雷鋒網按：由中國中文信息學會社會媒體處理專委會主辦、哈爾濱工業大學承辦的第七屆全國社會媒體處理大會（SMP2018）將於 2018 年 8 月 2-4 日在哈爾濱召開。大會包含 4 場講習班報告、6 場特邀報告、9 場專題論壇、2 場口頭報告。
SMP 專注於以社會媒體處理為主題的科學研究與工程開發，為傳播社會媒體處理最新的學術研究與技術成果提供廣泛的交流平臺，旨在構建社會媒體處理領域的產學研生態圈，成為中國乃至世界社會媒體處理的風向標。
9 場專題論壇如下：
技術評測論壇
智能金融論壇
計算社會學論壇
情感分析論壇
數據挖掘論壇
計算傳播學論壇
智能司法論壇
計算歷史學論壇
智能教育論壇
技術測評論壇和情感分析論壇的詳細安排已經出爐，詳情請點擊如下地址：
https://www.leiphone.com/news/201807/g8vDHOGG8QAf8N5r.html
計算傳播學論壇的議程也迎來更新，論壇簡介及報告內容如下：
論壇時間：2018 年 8 月 4 日 13:30-15:30
論壇簡介：計算傳播學致力於尋找傳播學可計算化的基因，以傳播網絡分析、傳播文本挖掘、數據科學等為主要分析工具，大規模地收集並分析人類傳播行為數據，挖掘人類傳播行為背後的模式和法則，分析模式背後的生成機制與基本原理。最近幾年，計算傳播學正在成為計算社會科學中重要的研究領域。本次論壇邀請了北京航空航天大學許可教授、南京大學王成軍副教授以及北京八友科技有限公司總經理梁斌博士分別從在線信息與情緒傳播、數字媒體中的注意力流動以及社交媒體數據獲取三個層面對計算傳播學進行多面向探討。
主講嘉賓
許可，教授，博士生導師，工作於北京航空航天大學軟體開發環境國家重點實驗室。獲「全國百篇優秀博士論文」獎和中創軟體人才獎。現任《中國大百科全書》第三版計算機卷算法分支主編。研究方向包括算法和人工智慧等。研究成果發表於 AIJ、JAIR、IJCAI、AAAI、TKDE、KDD、VLDB、ACL 等人工智慧、數據挖掘、資料庫和自然語言處理領域的國際頂級期刊與頂級會議。提出的 RB 模型被廣泛應用於算法研究和國際算法競賽，並被寫入《The Art of Computer Programming》和國內外教材等 20 餘本書籍。近年來開展了計算機與社會科學的交叉研究，相關成果發表於 JCMC、SocNet、SCIM、PRE 等傳播學、社會學、情報學和物理等學科的國際權威期刊。網絡情緒傳播的成果被 BBC 等全球數百家媒體報導，並被寫入國內外教材、學術專著和暢銷書等 30 多本書籍。
報告主題：網絡信息與情緒傳播研究
報告摘要：首先介紹利用大數據分析所得到的兩個發現：
（1）普通民眾的參與對社交媒體流行趨勢的形成有決定性的作用；
（2）憤怒是網絡上最容易傳播的情緒，然後分析憤怒情緒的傳播機理並從歷史和社會的視角來看群體情緒的形成及其影響，最後談一談對網絡社會建設的一些思考。
王成軍，傳播學博士。現為南京大學新聞傳播學院副教授，奧美數據科學實驗室主任，計算傳播學實驗中心副主任。參與翻譯《社會網絡分析：方法與實踐》(2013)、合著《社交網絡上的計算傳播學》(2015) &《計算傳播學導論》（2018 年即將出版）。
報告主題：社會階層與數字媒體中的注意力流動
報告摘要：數字媒體改變了人類的生存方式，加速了社會階層的再生產。當我們上網、看新聞、瀏覽網頁的時候，我們的注意力在不同的信息當中流動。數字信息構成了我們每日的精神食糧，充當著一種社會知識。
從社會群體的角度而言，我們的注意力在形形色色社會知識中的流動衝刷出來一個社會知識的空間，而每一個人每天孜孜不倦地在這個空間中穿梭。但是，不管人類在虛擬世界和物理空間的行為實際上都受到社會階層的重要影響。數字媒體記錄下來人類的媒介使用行為，為我們研究社會階層對人類在知識空間中的移動行為影響及其內在機制提供了新的數據。
藉助於計算社會科學，尤其是網絡科學，我們可以構造出社會知識的空間，並詳細刻畫海量的個體在這個知識空間的移動。我們假設社會階層會型塑人們的日常生活方式和閱讀行習慣，造成知溝在群體中的出現，並進一步穩固已有的社會階層。初步的研究發現證實了社會階層的影響，例如窮人會使用更多不常用的個性的 app，而富人更多使用一些常用的手機 app；窮人閱讀娛樂型內容多，富人閱讀知識性內容多。
梁斌，2015 年獲得清華大學工學博士，長期從事社會媒體的數據抓取和分析，目前擔任北京八友科技有限公司總經理。曾在搜狗搜索，金山詞霸任職，編寫《走進搜尋引擎》第一、第二版，翻譯《Managing Gigabytes》，自主研發大規模 Key-Value DB，SNS 尋人系統等多個工具，發布經緯度行政區域查詢，提供全球經緯度查詢行政區域服務，粒度可達縣區級的 LEVEL3。
報告主題：社交媒體數據的大規模獲取
報告摘要：本報告從新浪微博數據抓取展開，就社交每天數據抓取中最常見的幾個問題進行分析。
1）如何獲得大量代理 IP，不同渠道的優缺點和價格。
2）如何獲得大量帳號，不同渠道帳號的優缺點。
3）怎麼解決帳號自動登錄問題（逆向協議）。
4）抓全微博數據的主流方法
5）如何有效部署整個爬蟲系統。最後就一些其他細節問題展開討論。
更多詳細信息，請參見大會官網 http://smp2018.cips-smp.org/
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