会议简介
全国社会媒体处理大会由中国中文信息学会社会媒体处理专业委员会（Social Media Processing, SMP）主办，大会专注于以社会媒体处理为主题的科学研究与工程开发，传播社会媒体处理最新的学术研究与技术成果提供广泛的交流平台，旨在构建社会媒体处理领域的产学研生态圈，成为中国乃至世界社会媒体处理的风向标。全国社会媒体处理大会创办于 2012 年，每年举办一次，现已成为社会媒体处理的重要学术活动。
论坛简介
在智能传播时代算法介入信息传播的时代，社交媒体成为情绪释放与认知操控的舆论场域。本论坛以“智能时代的舆论传播”为主题，围绕智能时代的舆论传播技术展开，聚焦社交媒体中的情绪演化、标签博弈，以及主流媒体舆论传播等关键议题。报告将从突发事件舆论的情绪机制、标签劫持的舆论博弈策略，以及学术传播中的“马太效应”等角度，探讨算法、社交机器人与人类行为之间的互动关系。
论坛主题：智能时代的舆论传播
论坛时间：2025/11/22（周六） 16：00-18：00
论坛地点: 如意厅-分会场六
论坛主席：
张伦
北京师范大学
新闻传播学院教授
张伦，北京师范大学新闻传播学院教授，中国人工智能学会社会媒体处理专委会常务委员，中国新闻史学会智能与计算传播专委会副理事长。入选国家级青年人才项目，北京师范大学仲英青年学者。主要研究方向为基于计算方法的新媒体信息传播。于SSCI、SCI以及CSSCI索引期刊发表论文60余篇；合著出版《计算传播学导论》（北京师范大学出版社，2018年、2023年）、《社交网络上的计算传播学》（高等教育出版社， 2015年）等专著。承担了国家社科基金一般项目、青年项目、教育部人文社会科学青年项目等多项科研项目。
报告信息
报告一
王袁欣
中央民族大学
新闻与传播学院副教授
报告主题：从情绪演化到社交机器人操控：突发事件舆论场的新兴逻辑报告摘要：在突发事件的舆论场中，社交媒体已成为情绪释放与认知操控的主要舆论场域。情绪并非只是个体自发的表达，它往往在媒体叙事与平台机制中被放大、重组与引导，从而影响公共议程的生成路径。同时，社交机器人正作为新的干预力量加速进入舆论场，它们通过模拟人类行为、批量扩散与叙事包装，逐渐演化为具备话语操控与情感诱导功能的智能行为体。本报告基于微博社交平台上对“12·18甘肃地震”和“特朗普2024竞选枪击事件”舆论的实证分析，聚焦突发事件舆论场的情绪演化与社交机器人操纵的双重特征，为理解公共认知的建构与平台治理的挑战提供新的视角。
嘉宾简介：王袁欣，中央民族大学新闻与传播学院副教授，硕士生导师，智能传播系副主任，北京大学博士、美国西北大学联合培养博士。主要研究方向为智能与计算传播、人机关系研究、数字技术赋能文化创新研究。主持国家自然科学基金青年科学基金项目、北京市社科基金青年项目等多个省部级科研项目，在《国际新闻界》《现代传播》发表CSSCI、SSCI等中英文学术论文十余篇，出版1本专著，1本教材。
报告二
赵蓓
天津大学
新媒体与传播学院
副教授
报告主题：标签劫持作为舆论博弈的新方式：零和还是可变和？
报告摘要：社交媒体改变了信息传播与舆论形成方式，其中标签（Hashtag）作为信息检索、共享与追踪的核心工具，已成为各种话题在社交媒体中扩散的重要手段。然而，标签并非总能促成社会共识，“标签劫持”现象逐渐成为社交媒体中舆论博弈的重要策略——用户通过发布无关内容或对立观点，扭曲原标签的叙事立场，以改变舆论扩散走向。本报告引入舆论博弈理论框架，以俄乌冲突为例，系统分析了标签劫持的注意力动态、叙事策略以及社交机器人在其中的影响。
嘉宾简介：赵蓓，天津大学新媒体与传播学院副教授。主要研究方向为智能传播和计算传播，特别关注人工智能技术对人和社会产生的影响，如个体层面的人机关系、群体层面的计算宣传等。主持国家社会科学基金青年项目、天津市自然科学基金青年项目等研究工作，在《Information Communication & Society》《国际新闻界》《传播与社会学刊》等核心期刊发表论文15篇。
报告三
曹仁猛
北京师范大学
计算传播学研究中心讲师
报告主题：打破高影响力期刊的“马太效应”：普通论文如何在社交媒体上获得关注
报告摘要：随着社交媒体的普及，学术传播方式正经历深刻变革。学者们越来越多地通过微信、Twitter 等平台分享与讨论科研成果，以提升论文的可见性和学术影响力。然而，不同期刊层次的论文在社交媒体上的传播呈现出明显差异：高影响期刊论文往往更容易获得广泛关注，而普通期刊论文则相对缺乏传播机会，致使部分具有学术价值的成果被掩盖。更为严峻的是，人工智能推荐系统（如 AI chatbot）在训练过程中吸收并再生产了这种偏见，使得高影响期刊论文在推荐中被进一步强化，从而加剧了学术传播中的“马太效应”。为了打破这一传播壁垒，本报告基于 Twitter 平台构建了一个大规模的科学论文传播数据集，并对发表在不同期刊层次上的科学论文的传播模式进行系统性分析，推动学术成果更加公平与广泛地传播。
嘉宾简介：曹仁猛，北京师范大学计算传播学研究中心讲师。大连理工大学管理学博士，荷兰莱顿大学科学与技术研究中心（CWTS）联合培养博士。主要研究方向智能与计算传播，复杂网络，科学传播。研究兴趣主要集中于传播学与网络科学的跨学科研究，以大数据分析和复杂网络分析方法为主要工具，定量化地揭示信息的传播模式和机制。已发表SCI/SSCI/CSSCI学术论文十余篇，包括Information Processing & Management、Journal of Informetrics、Scientometrics、Chaos等国际期刊，以及《新闻大学》，《情报学报》等国内期刊。
报告四
周金金
暨南大学
新闻与传播学院讲师
报告摘要：社交媒体的兴起倒逼主流新闻媒体开始数字化转型，社交媒体中新闻对公众注意力的竞争更加激烈，标题党成为媒体吸引点击阅读的常见手段。标题党策略经历了何种历时性演变、在新闻主题分布中呈现何种扩散路径、又带来了何种传播效果，有待于经验研究进行系统分析。本报告以中央媒体和省级媒体微信公众号的历史数据为研究对象，分析了十年间（2015至2024）主流媒体标题党现象的发展趋势，以及标题党新闻在各类话题中分布多样性的变化，并进一步分析了标题党新闻密度对文章点击量的影响。
嘉宾简介：周金金，暨南大学新闻与传播学院讲师，硕士研究生导师。主要研究方向为计算传播、公共传播、媒介与社会等。主持国家社会科学基金青年项目、广东省哲学社会科学规划项目、中国博士后科学基金面上项目等科研项目。在《新闻与传播研究》《新闻大学》《传播与社会学刊》《新闻记者》《Chinese Journal of Communication》《Public Understanding of Science》等期刊发表论文多篇。