過去三十年間，數字媒體興起，而且日新月異。新的媒體形式帶來了新的研究問題，也提供了新的研究數據。數字媒體會自動地儲存用戶的內容、行為、關係等數據。越來越多的研究開始使用這類數據來探索人類社會中政治、經濟、文化、健康等各種問題。為了應對這些數據帶來的機遇與挑戰， 計算社會科學（Computational Social Science）應運而生。計算社會科學在研究設計、數據處理、模型建構等方面已有許多有益嘗試。同時，一些新的質化研究方法也被運用到相應研究中，諸如數字人類學、批判算法研究等。本刊收錄的六篇文章從不同側面反映了數字媒體不僅為傳播學研究提供豐富的數據資源，而且促進了新的研究方法和技術的發展。
數字媒體，特別是社交媒體網站，為經典傳播現象提供了新的場景、新的數據。本刊中，陳憶寧、溫嘉禾、許悅將大數據分析引入傳統選舉議題研究。通過Facebook等當下流行的社交網站，以及數百個台灣本地新聞網站，作者發現候選人與選民而不是與媒體議題相關。鍾智錦和周金連的文章則利用兩個香港網絡論壇的互動數據來探討社會運動中政治討論的不同結構 —社團化和去中心化。雖然這些課題在傳播學中已有諸多相關研究，但新的數據為這些問題提供了更為恰當和直接的證據。
除此之外，數字媒體也提供了新的傳播課題。同樣是議程研究，趙蓓和張洪忠的研究探討了社交機器人在社交媒體對話中的作用。他們的研究發現社交機器人積極參與公眾討論、設置公眾議程，從而影響網絡輿論形成。相德寶和曹春曉的文章則通過Twitter上的關注關係來研究美國「中國通」信息交換網絡中的權力結構。本刊中，呂舒寧的文章較為特殊。該研究並非使用某種社交媒體數據，而是通過數字檔案（digital archives）和文本挖掘的方法（主題模型）來研究中國大陸的新聞技術創新。
最後，周勝的文章是一篇純方法的文章。在文章中，作者提出了一種新的計算方法來解決社交媒體用戶在缺少屬性數據時的聚類問題。純計算方法的研究在中文傳播學界仍不常見。這篇文章從某種程度上展示了為傳播學問題量身定制的方法在未來將大有可為。
Digital Media as Data and Methods
Hai LIANG
Abstract
The growing popularity of digital media platforms in the past 30 years has provided rich data for social science research. Meanwhile, dealing with largescale digital data facilitates the emergence of computational social science and other alternative methods, such as critical algorithm studies. In this special issue, we collected 6 articles to demonstrate how digital media could be used as data and methods in communication research. These articles collected data from Facebook, Twitter, discussion forums, and other news websites to explore the agenda dynamics in the recent Taiwan election, protests in Hong Kong, the role of social bots in agenda-setting, and information exchange between China experts on Twitter. In addition, this issue also presents examples of using digital archives and developing new computational methods.
本文引用格式
梁海（2022）。〈作為數據和方法的數字媒體〉。《傳播與社會學刊》，第59期， 頁v–vii。
Citation of this article: Liang, H. (2022). Digital media as data and methods. Communication and Society, 59, v–vii.
梁海，香港中文大學新聞與傳播學院助理教授。研究興趣：計算社會科學、政治傳播、社交媒體分析。電郵：hailiang@cuhk.edu.hk
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