在人工智能、大数据、云计算、融媒体等一系列新技术快速发展的背景下，为了适应传媒领域的大变革、支撑学校“双一流”学科的发展、满足新工科建设的需要，打造面向未来智能融媒传播时代的创新型人才培养体系。2018年，中国传媒大学在原理学院的基础上，汇集校内优质资源和单位，组建了数据科学与智能媒体学院，隶属于信息科学与技术学部。
学院拥有本硕博贯通的一体化培养体系。研究生层面分别是：新闻舆论学（计算视听与舆论科学）工学博士专业、 交叉学科新闻舆论学专业“舆论智能计算与应用”工学硕士方向，交叉学科信息传播学专业“传播数据科学”工学硕士方向，信息与通信工程一级学科“跨媒体智能与人机协同”工学硕士方向，数学一级学科硕士点的“计算数学与智能媒体”和“应用数学与信息传播”理学硕士方向；还拥有一个“大数据技术与工程”专业硕士领域：大数据分析与智能计算。本科层面，拥有三个专业方向，分别是：数据科学与大数据技术、智能科学与技术（智能媒体技术方向）、智能科学与技术（智能影像技术方向）。另外，自2021年始，与广告与品牌学院联合招收广告学（计算广告双学士学位复合型人才培养项目）专业本科生。自2022年始，学院率先在海南校区招收了第一届智能科学与技术（中外合作办学）专业本科生，该专业的招生计划每年为100人。
学院的定位是：面向我国文化、科技融合的主战场，聚焦文化和传媒领域，紧紧围绕学校“双一流”学科建设，以数理为基础，以传媒大数据、智能媒体和数学为核心，聚焦交叉学科方向，按照教育部新工科建设要求，打造创新型人才培养体系，致力于多层次人才培养、科学研究、产业转化以及国际交流，成为知名的教学研究型学院。
从理学到数智，学院酝酿于学校“因广播而起”、始建于“因电视而兴”、转型于“因网络而盛”、奋进于“因AI而强”。现阶段，正围绕“数理为本 智能为核 交叉为纲”的发展理念，为服务好学校建设“中国特色世界一流传媒大学”的目标砥砺前行。
本学科培养以数学为根基，能够充分利用数学方法解决信息传播领域关键基础性科学问题的复合型人才。学生应具备较为扎实的数学基础知识、传媒科技领域的专业知识及从事科学研究和解决实际应用问题的能力。
应用数学与信息传播方向面向数据科学和智能媒体领域的实际需求，以数学和统计学理论为基础，开展数据科学、统计计算与融合媒体等新型交叉领域的理论方法和应用研究，培养学生利用数学模型和统计方法解决信息传播过程中涉及的复杂技术问题的能力。
为满足国家“数字中国”战略发展需求，培养德智体全面发展的高层次应用型人才，本专业的培养目标包括：（1）进一步学习和掌握马克思列宁主义、思想、理论、“三个代表”重要思想、科学发展观、习新时代中国特色社会主义思想的基本理论，坚持四项基本原则；热爱祖国，遵纪守法；诚信公正，学风严谨，有社会责任感。（2）掌握所在学科坚实的基础理论、系统的专门知识，具有学术研究创新精神和创新能力。（3）掌握至少一门外国语，具有国际视野。（4）身心健康，具有良好的综合素养。（5）围绕培养兼具数学理论与AI创新能力的复合型人才的核心目标，形成“数学为体、AI为用、人机协同”的知识体系，满足智能时代对数学基础研究与产业应用的高层次人才需求。（6）了解人工智能在网络安全和信息传播等应用领域的前沿现状。掌握一定的人工智能算法构建数学模型，并提出问题解决方案。对数学与AI交叉理论、AI驱动的科学计算、数学+X交叉复合等多个前沿方向的专业课程有一定程度的掌握，具有熟练的AI工具使用、数学推导分析、问题求解能力。
本研究方向聚焦于计算数学与智能媒体的交叉领域，旨在探索智能媒体的数理基础与智能计算方法。通过构建和发展新型高效的机器学习方法、物理信息神经网络计算方法，并开展相关的数学理论研究，培养学生解决跨学科复杂科学问题的能力。具体研究内容包括：（1）计算电磁场与计算数学的交叉融合：针对以电磁为载体的传媒信息传输问题，开展计算数学与电磁理论的深度融合研究，发展高精度、高效率的数值模拟方法，增强复杂电磁问题的可计算性和实际应用价值。（2）多物理场耦合与计算稳定性研究：针对当下多源信息传播的现状，系统研究多物理场耦合问题中的可计算性，增强对计算传播的科学认知，推动计算数学与其他领域的跨界融合。（3）智能媒体数学建模与模糊决策方法：面向媒体“采、编、播、管、存”智能化发展的关键科学问题，结合复杂网络和偏微分方程数学建模，提出创新性“模型数据双驱动”研究范式，将模糊集理论引入舆情决策与网络安全治理，设计高精度、高效率的数值算法。结合计算结果，构建模糊决策体系，以实现系统的高效性和实用性。
研究信息传播领域中大数据计算的复杂性理论、大数据分析的算法设计理论，数据降维、分类、预测等数据统计分析方法，数据可视化及应用。主要研究内容：（1）研究大模型技术，分析媒体内容和用户行为，优化信息传播策略。（2）利用微分动力系统理论，探索信息传播的动态演化规律，特别是在复杂网络结构下的传播动态与谣言治理、导控策略的研究。（3）利用数学建模和信息传播理论，分析金融市场数据，预测市场趋势，量化风险，并提供有效的金融决策支持。（4）利用数据科学方法对媒体内容进行深度分析，探索用户偏好和需求，为媒体内容生产和推广提供数据驱动的优化策略。
师资队伍中有2名教授，4名副教授，全部具有博士学位。教师团队科研成果丰硕，近年来共承担科研项目60余项，总经费超过500万元。获批国家自然科学基金项目10余项，国家973项目子课题专题研究项目1项，教育部重点科技2项，省部级项目10余项，横向项目10余项。发表科研论文100余篇，SCI期刊近30篇，EI期刊10余篇。担任北京数学会和北京计算数学会理事、被聘为科技部、教育部、国家留学基金委项目评审专家、地球系统数值模拟与应用全国重点实验室/中科院计算地球动力学重点实验室兼职教授等多人。
1.理论基础类课程：旨在为学生奠定扎实的数学和统计学理论基础，包括高等计量经济学、微分方程数值解等课程。
2.智能数据分析类课程：这一部分课程的目标是帮助学生掌握数学领域内的核心理论、先进的分析技术和实用工具。课程内容包括智能计算、泛函分析等。
3.应用实践类课程：侧重于将理论知识与实际应用结合，通过实践项目、案例研究和实验操作，培养学生将所学知识应用于实际问题的能力。课程内容包括计量经济分析与建模、大模型原理与工程实践等。
4.人工智能类课程：为了响应学校在人工智能教育方面的战略规划，并紧跟人工智能技术的快速发展和应用需求的增长，本专业特别增设了与人工智能相关的课程，如人工智能创新思维、智能体社会仿真平台应用等。
依托智能媒体微服务技术研究与应用国家广播电视总局实验室。2018年7月由国家广播电视总局批准，中国传媒大学数据科学与智能媒体学院牵头成立了“智能媒体微服务技术研究与应用国家广播电视总局实验室”。
该实验室是由中国传媒大学负责、多方共建的非独立法人机构，实验室以建成全球第一个以广播电视与网络视听领域标准化微服务平台为目标，致力于广播电视与网络视听微服务的基础研究和应用研究，研究内容包括平台架构、关键技术、技术规范、综合测试床和验证环境等，研发新技术、孵化新业务，推动行业技术迭代和变革，大力开展创新型人才培养，促进产业转化和市场推广应用。
近年来，本专业学生积极参加国内外学术会议（例如中国网络科学论坛、全国复杂网络学术会议、数字多媒体通信国际论坛、中国R会议等），总计参与次数超过20余次。这些会议涵盖了数学、统计学、计算机科学等多个前沿领域，为学生提供了一个与国内外顶尖学者直接交流、思想碰撞的宝贵平台。在此期间，多名学生发表了高质量的会议论文，还有部分学生在会议上作学术报告，分享自己的研究成果，与参会者展开热烈的讨论与交流，进一步提升了专业的学术影响力。通过参与这些国际和国内学术会议，学生们不仅拓宽了学术视野，了解了学科发展的最新动态与趋势，还学会了如何在国际舞台上展示自己的研究成果，增强了跨文化交流与合作的能力。
为了全方位拓宽学生的视野，深化其对所在行业前沿动态的理解与把握，本专业定期邀请来自业界领先企业的杰出专家与资深学者莅临校园，开展交流指导活动。这一举措旨在搭建起一座桥梁，连接学术界与产业界，为学生提供一个直接与行业精英对话的窗口。通过此类活动，IM电竞,IM电竞官网,IM电竞注册,电竞投注平台,电竞博彩,英雄联盟竞猜学生将有机会近距离聆听来自行业一线的声音，了解行业发展的最新趋势、技术创新成果以及市场变化动态。这不仅能够帮助他们摆脱理论学习的局限，将所学知识与实际应用相结合，还能激发他们对行业未来的探索兴趣和创新思维。
数学专业学生的实习实践体系构建得既全面又深入，旨在通过多元化的实践平台，将深厚的理论知识无缝对接到实际应用场景中，从而全面提升研究生的专业素养、实践能力和就业市场的竞争力。本专业积极与金融、保险、互联网等多个行业的领军企业建立合作关系，为学生提供丰富的参观学习和实习机会。此外，随着互联网技术的飞速发展，算法研究与优化成为另一大热门实习方向。本专业学生凭借其扎实的数学功底和逻辑思维能力，在算法设计、性能优化等方面展现出独特优势，为互联网企业解决复杂问题、提升用户体验贡献智慧。与此同时，本专业学生也会选择走进中小学校，担任数学顶岗实习教师。这一经历不仅为学生提供了将数学知识传授给他人的宝贵机会，还让他们在实践中深刻理解教育教学的真谛，为未来可能的教育职业生涯奠定坚实基础。总之，数学专业学生的实习实践情况呈现出多样化、实用化的特点，既满足了行业对高素质数学人才的需求，也为学生的全面发展与未来职业规划提供了有力支持。
数学专业的毕业生们在当下就业市场上备受青睐，学生的就业方向多元化，各个方向都与数学、信息传播、智能计算等领域息息相关。目前毕业生就业方向大多分为以下几个方面：
（1）海外深造：进入外企工作，从事数据分析、人工智能、机器学习等方面的工作。学生们运用所学知识，领导数据科学团队，制定和执行数据驱动的决策策略，推动企业发展。
（2）传媒类工作岗位：随着科技和信息传播行业的快速发展，一些毕业生选择加入广告公司、传媒机构。学生们已具备独自完成从数据收集到分析、挖掘再到结果可视化的全过程的能力，以帮助传媒机构更好地理解用户、优化内容、提升业务效益。
（3）金融类工作岗位：金融机构和咨询公司也经常招聘具有数学和信息传播背景的人才，用于进行风险管理、投资分析、市场预测等工作。学生们在此类岗位，利用数学建模和信息传播技术分析大规模数据，提供精准的风险管理和客户服务方案。
（4）国企、事业单位：近年来各大国企、事业单位逐年增加在人工智能领域基础研究的科研投入，并增设了相关的使用、管理岗位。本专业毕业生们凭借良好的数学基础和AI创新素养，与此类岗位有着很好的适配性。
（5）公务员队伍：例如统计局、税务局，学生们运用数学知识，针对社会问题进行量化分析，为政府决策提供科学依据。
（6）教育领域：随着国家对中小学学生“统计数据意识”的加强培养，不少毕业生进入教师行列，为数学领域储备人才，推动数学学科发展。
本方向依托数据科学与智能媒体学院智能科学与技术的学科背景，以服务于智能媒体领域的实际需求和支持双一流建设为目标，聚焦于人工智能、大数据、云计算等新兴技术与媒体传播、用户体验的深度融合，旨在通过智能技术创新重构内容生产、传播方式和交互模式，实现内容生产智能化、传播精准化、交互沉浸化，推动媒体形态向更智能、更包容的方向发展，培养创新型、复合型、高层次科技人才。
旨在培养面向信息与通信工程领域具备扎实的理论基础、系统的专业知识和熟练的实验技能，掌握人工智能、大数据、云计算等前沿技术核心能力，具有严谨的科学态度和工作作风，具备创新意识和独立从事科学研究的能力，以及跨学科研究能力和技术转化能力，能在跨媒体智能与人机协同领域从事科学研究、工程设计、技术管理等工作，兼具技术创新意识、人文传播素养、国际学术视野和工程实践能力的创新型、复合型、高层次科技人才，为智能媒体产业升级、媒体融合创新发展提供核心驱动力。
研究媒体内容智能生成与自动化生产技术，聚焦文本、图像、视频、动画、音频的跨模态数据融合，以及跨模态内容理解与生成技术，打造下一代智能媒体生产力工具，革新传统内容生产模式，提升内容生成质量与生产效率，实现新闻、影视、动画、广告、音乐等内容的智能创作与优化，提升内容创作效率并扩展创意边界。
探索人工智能技术驱动的传播体系与策略构建，聚焦人机协同的传播生态重构和传播策略优化。研究跨媒体智能传播技术，打造下一代智能媒体传播力工具，推进新闻、影视、动画、广告、音乐等内容生产、内容分发与反馈机制的智能化升级，实现跨媒体内容的精准触达与传播效能提升，构建涵盖舆情监测、风险预警、引导干预的全链路决策系统。
研究人机协作的交互范式创新与互动体验增强，聚焦多维感知与虚实融合的沉浸式技术实现，将人工智能技术应用于人机协同和智能应用的标准化流程，提升文本、图像、视频、动画、音频等内容的互动性和体验性，探索虚实融合场景下人机共生的交互模型，推动虚实融合环境的传播实践，提升用户的沉浸式体验，形成人机协同的下一代人机交互体系。
本专业师资力量雄厚，学术梯队的年龄、职称、学历结构合理。教师大多从事智能视音频、虚拟现实、人机交互、复杂网络、多智能体、智能影像、影像重构等领域的研究，其中包括3位教授，4位副教授。
（3）国家重点研发计划，“虚假与不良信息多元传播治理关键技术研究及应用示范”
（4）国家重点研发计划，“区块链与NFT确权技术在数字文旅资产的内容保护和交易保护研究”
（6）国家社会科学基金重大项目，“中国电影文化竞争力与海外市场动态数据库建设
（7）国家自然科学基金青年项目，“基于复杂网络的信息传播建模及节点影响力研究”
（8）国家自然科学基金青年项目，“基于自主学习的音乐生成及其在教育中的应用”
（9）国家自然科学基金青年项目，“二维分形超晶格结构非线性光子晶体的制备及其光学性能研究”
（10）国家自然科学基金合作项目，“地基两子孔径稀疏孔径直接成像系统的研制”
（11）北京市自然科学基金-青年项目，“基于人眼深度感知特性的虚拟现实视觉体验增强方法研究”
必修课：生成式人工智能与大模型、机器学习、神经网络与深度学习、智能媒体技术与应用、人机交互技术与应用、跨媒体智能与人机协同创新实践。
选修课：虚拟现实技术、数字图像处理、光影空间交互设计、大模型应用与生成式AI实践、前沿影像技术实验、超高清影像技术、计算摄像学、信息安全导论、信息论基础、大数据与人工智能等。
本专业多项研究成果获得广播影视科技创新奖突出贡献奖和一等奖，中国电影电视技术学会广播影视科技优秀论文奖，中国电影电视技术学会年度科技进步一等奖，广电总局科技司高新技术研究与开发奖二等奖，北京图象图形学学会奖等；研究生多次获中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛二等奖和三等奖，全国大学生数字媒体科技作品及创意竞赛二等奖，以及国内外各类人工智能竞赛奖项；发表优秀期刊论文百余篇，出版学术著作五部，授权发明专利五十余项，参与标准制定十余项。
本专业定期邀请国内外人工智能领域知名专家来学校举办学术讲座，参加国际国内学术会议、出国（境）交换项目等进行学术交流。同美国斯坦福大学、美国卡内基梅隆大学、美国麻省理工学院、美国南加州大学、美国德克萨斯农工大学、加拿大多伦多大学、法国国立高等矿业电信学校等长期保持科技文化交流及学术合作。
其中本专业重点与法国IMT Atlantique开展长期深入合作，研究方向涵盖视觉感知、智能媒体、人机交互及新型光学显示方式等。合作方式包括学术互访、合作发表论文、共同指导博士生等方式，目前已经有一名博士生入选法国玛丽居里博士奖学金计划，将在法国开展为期3年的VR晕动症预测及补偿研究。
▲ 上图为本专业教师前往IMT Atlantique光学系实验室相关照片
本专业校园活动丰富多彩，开展了系列思政主题教育学习活动，提升青年学生的思想认识与政治站位；为关切学生实际需求，举办“数智讲堂”学术沙龙、实习就业分享会等活动；开展羽毛球赛、健身打卡、篮球赛、校园合唱比赛等系列文体活动丰富研究生生活，促进全面发展。
本专业长期与广电、传媒和文化等行业单位保持密切合作，充分发挥企业在人才培养中的重要作用，深化产教融合、校企合作开展实习实践训练，培养行业创新人才。学院已与华为技术有限公司、字节跳动、科大讯飞股份有限公司、拓尔思信息技术股份有限公司等多家单位签署校企合作协议。
除出国深造者外，本专业毕业生主要分布在华为、百度、阿里、腾讯、字节跳动、科大讯飞、联想、中兴、金山、京东等人工智能领域头部企业，中央广播电视总台、各省市电视台、广电网络公司、爱奇艺、优酷等媒体机构，中宣部、、教育部、网信办、国家广播电视总局、知识产权局等政府部门，中国联通、中国移动、中国电信、中国银行、中国建设银行、中国工商银行、中国农业银行等单位。
信息传播学是构建中国特色传播学自主知识体系的关键支点，是顺应国家全媒体传播体系与数字中国建设战略需求的前沿交叉学科。本专业深度融汇传播学、数据科学、计算机科学与技术、人工智能等多学科理论范式与技术工具，聚焦多模态数据工程与传播机理建模两大核心领域，是学校重点布局的“新文科”与“新工科”交叉融合的典范。专业旨在攻克创作与传播域数据汇聚、挖掘、训练与仿真模拟的关键技术，探索信息传播的内在规律与智能应用范式，形成产学研用一体化的高水平人才培养模式，为我国媒体深度融合发展、国际传播能力建设与数字社会治理输送战略科技力量。
聚焦于智能传播研究的数据基础构建问题，致力于攻克跨平台、跨模态、跨场景的传播域数据汇聚、清洗、挖掘与治理的关键技术。重点研究多模态（文本、图像、音频、视频）数据的统一表征学习、高质量语料库构建、社会情境化标注与知识图谱融合技术。旨在构建面向传播研究的超大规模、多模态、时序动态的训练数据集与基准测试库，为传播机理的深度建模与智能化应用提供高质量、标准化、可回溯的数据基座，夯实领域研究的科学性与可复现性。
着眼于传播治理的效能优化问题，致力于将机理研究转化为可操作的治理工具。核心是基于社会计算与强化学习等方法，构建对治理策略（如精准推送、正向内容引导、谣言抑制、生态优化）的干预效能进行量化评估与优化的计算框架。研究内容包括：治理策略的对抗性模拟测试、多主体响应预测、以及基于强化学习的动态策略生成算法。旨在建立一套科学、可量化的社会治理效能评估体系，推动治理模式从“事后处置”向“事中调控、事前预判”的升华，为构建可适应、能学习、善反馈的智能治理系统提供核心算法与方法论支持。
师资团队学术影响力显著，学术兼职涵盖国内外重要学术组织。团队成员中多人当选美国统计学会（ASA）会员、北京数学会理事、北京计算数学会理事、IEEE会员、中国图象图形学学会（CSIG）会员、中国工业与应用数学学会（CSIAM）会员、中国计算机学会（CCF）会员等重要学术职务。多位教师受聘担任科技部国家重大专项会评专家、教育部留学基金委评审专家、国家公派留学评审专家、北京市科学技术委员会项目评审专家、国家广播电视总局媒体融合发展专家库专家。此外，还担任中国电子学会广播电视分会有线电视专业委员会副主任、中国教育电视协会技术专业委员会副主任等行业重要职务，充分体现了团队在学术界的认可度和行业影响力。
团队教师科研成果丰硕，近年来主持国家级及省部级科研项目60余项，出版学术专著12部，发表高水平学术论文百余篇，获批国家发明专利20余项，登记软件著作权10项。科研成果获得各级奖励35项，包括广播电视科学技术奖、北京市科学技术三等奖、中广联合会科技创新奖二等奖、广播影视科技创新一等奖等重要奖项，并为国家广播电视总局等主管部门提供了多份重要政策建议报告，充分体现了团队在学术研究、技术创新与产业服务方面的综合实力。
主干课程设置按照“基础—技术—方法—前沿”逐级递进：先由“专业基础课”夯实数理与传播学双重根基，再由“专业必修课程”强化数据采集与管理、数据仓库等工程能力；随后“方法类课程”把AI核心技术转化为传播场景创新方法；而“论文写作课程”贯穿全过程，指导学生将实验成果升华为学术论文；最后通过“专业选修课程”的前沿讲座与项目实践，拓宽视野，激发创新，增强责任感，达成培养目标。
学生获全国大学生统计建模大赛、全国大学生市场调查与分析大赛等学科竞赛奖项多项，获北京市优秀毕业生等荣誉；发表高水平学术论文20余篇，涵盖信息传播、网络舆情、社交网络影响力分析等领域。
本专业从2021年9月首次招生开始，围绕专业方向开展了系列讲座，讲座聚焦于前沿技术在信息传播中的理论和应用问题，邀请到欧洲科学院、发展中国家科学院院士陈关荣教授、北京邮电大学石川教授、中国科学院大学范植华教授、大连民族大学许小可教授和北京大学高军教授等多位重量级专家，拓宽了研究生的学术视野，助其握高效率的研究方法论，结合实践环节并重，有效地提升了人才培养质量。
2024年5月17日至19日，师生骨干参与了以“生成未来 生成价值”为主题的第二十届中国网络科学论坛，与国内学界和业界的知名专家和学者进行了学术交流，聚焦了网络科学的前沿理论与技术成果。
为了全方位拓宽数据科学方向研究生的学术视野，深化行业尖端动态认知，本专业方向定期策划活动，邀请国内外领域的知名学者分享最新的研究成果与学术洞见，搭建了与学术专家对话的平台，帮助研究生吸收最前沿知识，促进了学术思想的碰撞与融合；邀请业界专家走进校园交流指导，为研究生提供了观察数据科学驱动商业决策、优化产品与服务、引领技术创新的窗口，促进了理论实践的深度融合，为职业发展奠基。通过这些活动，学生们在理论与实践的双重滋养下，成长为兼具深厚学术功底与行业实践能力的复合型人才。
研究生文体活动丰富多元，覆盖爱国主义教育、体育竞技与文化艺术等多个方面，旨在深化党性修养、促进学术交流、增强友谊合作及展现青春活力，全面丰富研究生的校园生活并提升综合素质。通过参与各类活动，研究生们不断提升自我，为校园文化的繁荣助力。
依托学校智能传媒教育布局，为了适应传媒领域的大变革、支撑学校“双一流”学科的发展、满足新工科建设的需要，团队已落地基于大语言模型+智能体、基于大语言模型的AI Agent-书卷侠（Scholar Hero）等的研发实践。学生可结合研究方向与职业目标自主选择匹配的企业实习岗位，把理论嵌入真实场景，积累可落地的跨域数据资产与工程经验，明确职业锚点。
本专业2025届（首届）毕业生凭“传播数据科学”方向所锤炼的数学—统计学—传播学—计算机科学深度融合能力，驾驭复杂网络建模、数据算法创新与智能技术研发，广受国家机关、科研院所、互联网巨头及一线科技企业青睐。本专业毕业生主要签约新华通讯社、中国电信、中国平安、航天信息、交通运输部科学研究院及人工智能、金融科技、通信电子、交通科研等领域骨干企事业单位。岗位覆盖航天、金融、通信、教育、传媒等核心赛道，呈现“领域广、层次高、薪资优、成长快”的强劲态势，充分彰显专业设置与产业需求同频共振、毕业形势持续向好的显著优势。
新闻舆论学是构建中国新闻传播学自主知识体系的重要组成部分，是新文科、新工科交叉学科建设的前沿领域。建设新闻舆论学（计算视听与舆论科学）工学学术博士学位方向与新闻舆论学舆论智能计算与应用工学学术硕士学位方向，是数据科学与智能媒体学院为贯彻落实习给中国传媒大学全体师生重要回信精神，“聚焦新闻舆论工作需要”，培养宣传思想文化领域战略科技力量的具体举措，旨在探索并形成实战化高水平新闻舆论学人才培养模式，培育具有多学科交叉背景与实战经验的创新人才，为党的宣传思想文化事业发展作出新的贡献。
旨在深度融合新闻传播学与信息科学技术，构建“新闻舆论+信息科学”双核驱动的跨学科育人体系，面向国家数字治理与舆论生态现代化的战略需求，培养兼具人文关怀、技术素养与创新实践能力的高层次复合型人才。
聚焦于人工智能时代多模态传播内容的自动化与智能化生产机制。重点探究由社会议程、文化语境与技术条件共同驱动的信息内容创作规律，特别是生成式人工智能（AIGC）作为核心生产力如何重塑内容生态。研究将运用自然语言处理、多模态深度学习与社会计算等方法，系统分析文本、图像、音视频等内容的机器生成范式、风格化表达与框架设定策略，揭示社会现实如何通过算法模型转化为具有影响力的叙事作品。旨在构建“社会感知-数据驱动-机器创作”的智能内容生产理论，并探索人机协同创作的新模式，为理解人、机器与社会在内容生成中的新型互动关系提供学理支撑。
着力于剖析观点、叙事与认知模式在社会系统与数字网络之间交叉互动、演化扩散的动态过程。重点在于构建能够精确描述信息在多元平台与线上线下社会网络间穿梭、变形、放大或衰减的传播动力学模型。运用复杂网络理论、多智能体仿真与溯源技术，深入探究传播过程中的形态转换规律、关键节点（如意见领袖、算法推荐）的干预机制、以及线上话语与线下社会心态的相互映射与反馈关系，旨在系统性揭示从微观个体接受到宏观群体共识形成的复杂演化机理。
着眼于信息传播的社会影响评估与治理效能反馈。研究核心是建立一套科学、多维、可量化的评价指标体系，以衡量特定信息现象或治理干预对公众理解、社会态度、公共决策及社会韧性产生的综合效果。我们将综合运用大数据分析与社会计算等方法，对信息治理策略（如内容审核、事实核查、正向引导）的有效性进行实证检验与效能评估，旨在为相关部门的精准施策与协同治理提供决策依据，推动研究从“机制解析”向“效果优化”的升华，直接服务于数字治理体系的现代化。
本专业师资力量雄厚，学术梯队的年龄、职称、学历结构合理。教师大多从事智能视音频计算、大数据、智能传播等领域的研究，其中包括2位教授，2位副教授。
舆论安全导论、社会舆论智能测绘与预警、多媒体智能导论、神经网络与深度学习、传播效果评估、情感与认知智能
选修课：大数据与人工智能、机器学习、现代信号处理、数字图像处理、数字艺术概论、学术论文写作方法与技巧
主要依托于学校、学院科研平台、学校院际合作科研平台及校企产学研合作平台：
大数据分析是人工智能发展的核心基石，已成为国家数字经济建设的重要支撑。近年来，大模型技术的迅猛发展，为智能计算注入了全新动能，推动数据分析方法从规则驱动向知识驱动演进，显著提升了从复杂数据中提取价值的能力。本方向紧密契合国家“数字中国”战略，融合统计学、数学、计算机科学等学科基础，聚焦大数据分析与智能计算的深度融合，强调大模型的理论基础与应用实践。通过系统训练，培养学生掌握从数据建模到模型部署的完整能力链条，具备扎实的数据科学素养、先进的大模型应用能力以及跨领域问题解决能力，面向未来数字社会，打造兼具创新力与实践力的复合型高端人才。
培养专业学位硕士研究生（以下简称“专硕生”）成为德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。要求如下：
（1）进一步学习和掌握马克思列宁主义、思想、理论、“三个代表”重要思想、科学发展观、习新时代中国特色社会主义思想的基本理论，坚持四项基本原则。热爱祖国，遵纪守法；诚信公正，学风严谨，有社会责任感。
大数据分析主要关注数据的处理、分析和知识管理，强调从大量数据中提取有价值的信息。智能计算则侧重于应用机器学习、深度学习和大语言模型等技术，进行数据挖掘、情感分析以及垂直应用开发，以支持决策制定、社会管理和个性化服务。两个领域相互补充，共同推动了数据分析和智能应用的发展，可为各行各业提供强大的技术支持和解决方案。主要研究内容包括：（1）基于大数据技术的统计建模与数据分析；（2）基于机器学习和领域知识的数据挖掘与智慧决策；（3）基于社交网络的舆情分析与社会计算；（4）基于多源异构数据的智能推荐系统；（5）基于大语言模型的垂直应用开发；（6）基于知识图谱的知识管理与应用；（7）基于多模态数据的情感计算等。
师资队伍中有3名教授，12名副教授，全部具有博士学历。教师团队科研成果丰硕，近年来共获批国家重点研发计划项目、国家自然科学基金项目等国家和省部级以及其他级别项目40余项，出版著作10余部、发表SCI、EI期刊及高水平会议论文190余篇；获批国家发明专利20余项；获得软件著作权30余项；获中国电影电视技术学会优秀论文奖、广播影视科技创新奖、中国信息协会市场研究业分会成果奖、学科竞赛指导教师奖等各级各类高水平奖励90余项；向国家市场监督总局提供建议报告3份。
“大数据分析与智能计算”方向课程体系以理论、技术与实践融合为核心，构建系统化培养路径。课程涵盖数据科学导论、机器学习、深度学习、大模型工程实践及智能体社会仿真等内容，旨在培养学生的数理基础、工程能力与创新思维。通过实践项目、实验教学和产学合作，学生可在真实场景中锻炼数据分析与智能计算能力。方向还增设人工智能创新思维等课程，强化AI应用能力，并邀请业界专家指导，帮助学生紧跟前沿、拓展视野，服务科技创新与社会发展。
毕业生具备扎实的数据建模、算法开发与系统实现能力，广泛就业于互联网、金融、通信、医疗、传媒等行业的头部企业和新兴科技公司。在大模型、人工智能和数据驱动决策持续深化的背景下，毕业生多进入岗位包括数据科学家、算法工程师、智能系统研发工程师、数据产品经理等，或参与智慧城市、数字政府、智能制造等国家重点工程。部分毕业生也选择继续深造，攻读国内外高水平高校的数据科学、人工智能相关硕博学位，进一步拓展研究与创新能力。
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