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报名延期!第八届传播数据挖掘竞赛报名延至5月15日截止

来源:未知 作者:yodoo 时间:2026-04-24
导读:由 中国新闻史学会智能与计算传播专委会指导 , 华南理工大学新闻与传播学院 、 微热点研究院 联合举办的第八届传播数据挖掘竞赛,现正式宣布:报名截止时间由原定的2026年4月20日延期至2026年5月15日! 为保障赛事整体进度不受影响,报名审核工作即日起同步

中国新闻史学会智能与计算传播专委会指导华南理工大学新闻与传播学院微热点研究院联合举办的第八届传播数据挖掘竞赛,现正式宣布:报名截止时间由原定的2026年4月20日延期至2026年5月15日!

为保障赛事整体进度不受影响,报名审核工作即日起同步启动,审核截止时间相应调整为2026年5月28日。初赛作品提交、决赛及颁奖等后续环节时间节点保持不变。请各高校团队抓住宝贵机会,尽快完成报名并投入研究准备!

传播数据挖掘竞赛自2018年首次举办以来,始终秉持“引导高校师生探索数据挖掘新维度、尝试新算法”的宗旨,致力于服务数据分析与处理的现实需求。七届赛事已吸引来自北京大学、清华大学、复旦大学、悉尼大学、帝国理工学院、哥伦比亚大学等海内外知名高校的近千支团队、超3600名学子参与。

往届竞赛优秀作品包括《多模态情感分析视角下社交媒体协商质量评估研究》、《信息与舆论的涟漪:基于延迟退休议题的信息流动与舆论演变分析》、《谁在推波,谁在降温:结构洞用户在群体极化演变中的双重角色》、《从热议到冷场:知识图谱下舆情响应临界点识别与衰退探索》等,充分展现了参赛者在智能传播领域的创新力与实践力。

本届竞赛聚焦前沿议题,四大选题紧扣智能与计算传播学发展脉搏,包括多模态内容的事实一致性检测与风险预警、传播策略智能建模及多维度效果预测、AIGC内容传播特征识别及社会影响评估、社交媒体圈层用户引导策略与效果预测。这些方向不仅回应了虚假信息治理、AIGC监管、精准传播等社会关切,也为参赛团队提供了将理论转化为应用的广阔舞台。

参赛要求如下:

【参赛条件】

1.参赛对象为致力于智能与计算传播领域研究的高校师生。

2.以团队为单位参赛,团队成员至少有1人来自社会科学领域,每个团队成员人数不超过5人,可跨学科自由组合。

3.提交作品需包括研究报告、可用于复现结果的数据集及数据处理说明。

【选题内容】

本届竞赛共设四个选题方向,参赛队可任选其一,根据主办方提供的基础训练集完成选题研究,形成最终的分析报告。

多模态内容的事实一致性检测与风险预警

方向:文本、音视频等多模态内容的事实一致性检测,支持跨模态验证,传播风险的发现与预警。

要求:构建多模态事实一致性判断模型;引入外部知识库或知识图谱验证关键主张;识别“真实素材+虚假叙事”类内容,输出可解释的风险评分与证据链。

训练集:2025年200起热点事件数据;重大议题与话题的脱敏数据。

传播策略智能建模及多维度效果预测

方向:构建智能传播策略模型,量化分析策略要素,预测跨平台传播效果与优化空间。

要求:提取传播策略核心要素,构建结构化模型,融入智能体技术模拟传播主体行为逻辑;通过智能体模拟传播主体的内容分发、互动行为,预测传播广度、深度及转化效果;基于“主体建模-行为模拟-效果预测”闭环,提出传播策略动态优化方案。

训练集:2025年微博热搜话题数据;2025年典型传播案例数据。

AIGC内容传播特征识别及社会影响评估

方向:识别AIGC与人工内容传播差异,评估其对舆论、用户行为的社会影响。

要求:AIGC内容识别,挖掘AIGC内容的传播路径及互动特征;构建AIGC内容社会影响评估指标;分析AIGC对信息生态及公共舆论的潜在风险与价值;提出针对性的AIGC内容传播规范与风险防范建议。

训练集:2025年200起热点事件数据;2025年典型传播案例数据。

社交媒体圈层用户引导策略与效果预测

方向:针对不同社交媒体圈层特性,构建精准引导策略模型,量化预测策略对圈层舆论及用户行为的影响效果。

要求:解析不同圈层(兴趣、地域等)的用户行为特征、信息偏好及传导规律;结合圈层特性构建差异化引导策略体系,建立引导效果评价指标;融合机器学习与智能模拟技术,预测不同引导策略的实施效果及潜在风险。

训练集:2025年200起热点事件数据;重大议题与话题的脱敏数据;2025年典型传播案例数据。

【大赛流程】

报名:2026515日截止

主办方会联系各参赛团队核实信息并签署保密协议。

报名审核:2026年5月28日截止

审核完成后,服务号“微热点研究院”将公示过审团队。

初赛作品提交:2026年8月7日截止

参赛团队将作品发送至指定邮箱,邮箱地址将在过审团队公示期间公布。

参赛作品需包括研究报告、可用于复现结果的数据集及数据处理说明。

研究报告:应包含研究背景、问题定义、所用方法、实验设计、结果分析、可视化图表及结论等内容。

处理后的数据集:须为可用于复现结果的最终建模数据,字段需清晰标注。

数据处理说明文档:可为独立文档或包含在报告中,需说明从原始数据到最终数据集的处理流程。

代码文件(可选):用于复现数据处理与分析过程的脚本。

决赛:预计2026年9月开展

进入决赛的队伍需将分析报告的内容统一形成PPT样式,同时进行10至15分钟的展示和讲解,评委将进行现场提问和评分。

颁奖:预计2026年10月中旬

在智能与计算传播学年会上,主办方华南理工大学新闻与传播学院、微热点研究院为获奖队伍颁发证书和奖品。

责任编辑:yodoo

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