2017年12月2日，第五届传播与国家治理论坛暨第二届互联网与社会论坛在复旦大学盛大召开。本次论坛以“学科融合”为特色，汇聚了新闻传播学、哲学、政治学、社会学、计算机科学、法学等专家学者，同时，来自国内网络理政、政务平台及媒体前线的工作人员分享了互联网在社会治理和媒体中的实践经验，各方思想碰撞，探索互联网条件下，学科融合的研究和发展方向。
博易数据团队受邀出席论坛，并分享了《互联网与创新治理：自动化网络情绪分析的误区》（作者：澳门互联网研究学会会长兼珠海横琴博易数据技术有限公司总裁张荣显博士、南开大学社会心理学系副教授陈浩、博易数据高级研究顾问曹文鸳、博易数据研究员赵莹）。
博易数据团队
上海市委宣传部副部长燕爽指出中国是世界互联网大国，要在第一手材料中，回答互联网给我们提出的要求，在现代化社会中，不断创造出新的成果。复旦大学校长助理陈志敏及复旦大学新闻学院院长米博华均对聚焦互联网与学科建设表示肯定。陈志敏校长助理指出，以互联网问题为导向，可拓宽传统学科的建设，也可以开辟学科交叉的新领域。米博华院长称互联网改变人类的面貌，对互联网的未知大大超过已知。互联网的发展对国家治理、社会稳定和资源环境都带来了许多难题，学科融合建设对互联网发展是具前瞻性、战略性和先进性的重大课题。
（图片来源：复旦大学传播与国家治理研究中心）
主旨演讲更是从传播学、哲学、计算机科学多角度对互联网格局、安全技术和发展作深入探讨。复旦发展研究院传播与国家治理研究中心主任李良荣教授指出，从大数据看，民营新媒体持续高歌猛进占据主导，传统媒体全面衰退，而报纸、电视这些传统的传播媒介受众逐渐减少（老龄化、农村化）。同时大数据等科学技术颠覆了新闻实践、知识学习和生产的传统方法，大数据广泛应用、网络数据化成为了互联网发展的两大基本潮流。
中山大学传播与设计学院院长张志安教授以其团队在大数据跨学科研究的经验作案例分享，并提出了新的思考。其发表题为《大数据与新闻传播研究的学术想象》的演讲，表示现阶段的跨学科大数据分析方法有三种：一是基于词典的文本分析工具；二是机器学习，三是复杂社会网络分析。但现阶段，大数据提供的研究局限在浅层的现象趋势分析，很难进行深入的因果分析，尤其在研究公共表达的情绪方面。
博易数据团队亦在互联网大数据条件下对自动化情绪分析进行理念及技术层面的探讨和反思。明晰情绪分析的概念和内涵，并通过梳理当前自动化网络情绪分析的两大类技术方法，基于词库的词汇匹配技术和基于机器学习的情绪分析，分析其技术层面存在的问题，详情请见今天发出的第二篇文章。
博易数据资深研究顾问曹文鸳老师进行主题分享
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