基于LLM的传播学认知建模｜「AI × 传播」读书会第二季

导语

如今，大模型正推动传播学研究从“人的科学”迈向“人机互动的科学”，深刻重构数据生产、实验范式与理论边界。本期为「AI × 传播」读书会第二季第三期，由北京师范大学国家安全学博士研究生奚奇主讲，基于LLM的传播学认知建模，先回顾认知建模传统范式及其困境（自然语言难量化），进而论证LLM带来操作链各环节的根本转换。以直觉思维、心智理论等研究为例提供指南，梳理LLM认知建模的偏差与规范，并区分行为拟合与机制刻画，明确适用边界与未来方向。

集智俱乐部联合北京师范大学新闻传播学院许小可教授、北师大珠海校区计算传播学研究中心周晓禹老师共同发起。读书会立足工具—对象—范式三重核心维度，完整搭建AI与传播交叉领域学习体系：拆解AI作为传播研究工具的实操方法、剖析AI作为新型传播主体的社会影响、探索人机协同驱动的传播学全新研究范式，一站式理清三大核心议题：如何借助AI开展传播研究、如何将AI本身作为传播研究对象、如何把握人机协同带来的学科变革。

报告简介

本次分享以基于LLM的传播学认知建模为题。首先回顾传统认知建模，通过Face space引入认知建模的操作链条。进一步指出该范式在传播学中面临核心困境，文本与媒介信息具有传统数学方程难以充分捕获的自然语言特征。从而提出，大语言模型的出现改变了这一局面，论证LLM认知建模并非对传统范式的替代，而是在同一操作链的每个环节上发生了实现方式的根本性转换。之后，以直觉思维、心智理论、社会共识为例，分享具体研究，为听众提供对接到已有范例的操作指南。同时梳理LLM认知建模特有的偏差来源及其缓解策略，并明确报告规范以确保研究可重复性。最后，讨论行为拟合与机制刻画的区分，并在此基础上界定当前方法的适用边界与未来方向。

分享大纲

1. 引言

2. 核心困境

3. 范式转变

4. 案例分享

5. 总结

核心概念

• 认知建模

• 可计算刺激

• 心智模型

主讲人介绍

主讲人：北京师范大学国家安全学博士研究生。研究兴趣包括计算传播、社会网络安全等。

时间信息

2026年7月23日周四14:00-16:00，腾讯会议线上进行。

感兴趣的朋友下滑扫描二维码报名，加入「AI × 传播」读书会第二季后，可进入学员群进行交流。

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「AI × 传播」读书会第二季

传播学从现象出发。今天，AI 已经深度进入信息生产、内容分发、社会互动、公共判断和知识生产过程。它既是工具，也是媒介；既是研究对象，也是协作者；既提升效率，也制造新的偏见、信任和责任问题。AI × 传播成为一个新的领域。2025年8月至12月，集智俱乐部联合许小可、张子柯、王成军、廖好四位老师发起第一季“AI × 传播学”读书会，吸引了225人报名参与。由来自北京师范大学、南京大学、复旦大学、浙江大学、香港城市大学、深圳大学等高校的15位主讲人，围绕计算叙事、智能传播、人机传播、传播拟真四个方向，绘制了 AI × 传播领域的前沿地图。

由集智俱乐部联合北京师范大学新闻传播学院，北京师范大学珠海校区计算传播学研究中心许小可教授、周晓禹讲师共同发起，我们将从“工具-对象-范式”三重维度出发，系统梳理 AI × 传播的实践路径——如何用 AI 做研究，如何研究 AI 本身，如何理解人机协同的新范式。

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