计算传播学是计算社会科学的重要分支，主要关注人类传播行为的可计算性基础。以传播网络分析、传播文本挖掘、数据科学等为主要分析工具，大规模地收集、分析人类传播行为数据，挖掘人类传播行为背后的模式和法则，分析模式背后的生成机制与基本原理。
在人类社会进入互联网时代的今天，传播学发展面临着新的机遇和挑战，而计算传播学的产生和发展，对于应对这些挑战具有重要价值。但是，与之相应的学科研究仍存在一些亟待解决的问题，学科的创新发展需要进一步推进。
网络发展对传播学提出新挑战
复旦大学新闻学院教授周葆华认为，传播学发展在互联网时代面临的问题有但不限于以下几点：如何分析、评判大众传播时代产生的诸多“经典理论”在互联网时代的解释力；如何基于大数据，解释以往传播研究中未能清晰解释的传播原理和机制；在网络成为人类社会生活、交往乃至政治经济运作的基础设施前提下，传播研究如何对人类生存和发展的重大命题、基础问题作出更大的贡献等。
南京大学新闻传播学院教授巢乃鹏认为，当前公认的具有传播学特征的核心理论并不多，传播学的理论创新不足。究其原因，除了学科发展历史比较短暂，还有人类传播行为及其背后的原因，以及传播行为导致的效果等都非常复杂。基于原有社会科学的研究方法以及相关理论，可能无法帮助人们更好更准确地揭示人类传播行为及其社会影响。
追寻人类“数字足迹”
人类网络化的生活方式驱动了计算社会科学的产生，计算社会科学研究范式对传播学研究产生了重要影响。在线人类行为踪迹以及计算方法的广泛应用，为传播学探索人类信息传播行为模式提供了重要契机，也催生了计算传播学这一新兴研究领域。
面对传播学在互联网时代面临的挑战，计算传播学研究有其重要价值。周葆华认为，在研究对象方面，计算传播学强调对于网络数据的分析和处理能力，是基于人类在网络空间活动中留下的大量“数字足迹”，描述和分析其中的传播规律，而这本身就是互联网时代传播研究需要关注和研究的重要对象。在研究方法方面，计算传播学强调发展基于计算的研究方法，借鉴不同学科并运用新的数据分析方法和工具，有力地促进了传播学量化分析传统的发展。在理论创造方面，计算传播学的发展归根到底还是在于推动传播研究的理论创造。在描述性、数据驱动的研究基础上，深度解释传播的规律、原理和机制，回应传播与社会之间的复杂关联，对知识生产有新的贡献，这是计算传播学应当努力的方向。
中国人民大学国家发展与战略研究院研究员、中国人民大学新闻学院教授贾文山认为，计算传播学预设互联网时代产生或记录的数据或文献，比线下人类活动多得多，而这些数据或文献包含人类行为的规律或趋势。通过对海量数据、文献和话语的大数据分析，可以得出传统实证或质化研究无法发现的规律或趋势，对政策制定和理论构建都大有益处。
巢乃鹏表示，在互联网时代，人类的传播行为得以被全样本精确记录，由此能够从海量数据中挖掘出人类真实的传播行为，发现新的传播理论；对原有理论在海量数据环境中的进一步检验，也有助于更好地完善现有理论。
目前，计算传播学研究者主要来自从事计算机学科研究的部分学者、从事复杂网络研究的部分研究者，以及来自新闻传播学的部分年轻学者。计算传播学的产生及研究的推进需要多学科交融，从而体现出明显的跨学科特征。周葆华认为，计算传播学的跨学科特征源自两个方面：一是传播学本身的跨学科特征。传播学本身就建诸社会学、心理学、政治学、符号学等人文社会科学的支撑基础上，具有鲜明的跨学科特征。这些特征在计算传播学提出问题、分析问题时，依然适用。二是计算传播学自身的跨学科性，特别是计算研究方法需要运用大量计算机、信息科学、物理学、统计学等理工科知识和工具。因此，它跨越了“文理”，具有更强的研究复合性。
计算传播学自身仍待完善
作为一门年轻的学科，计算传播学发展面临一些亟待解决的问题。周葆华表示，总体而言，计算传播学的学科知识准备尚且不足、方法训练不够；学科间的合作模式、方向和机制尚在摸索中；描述性、应用性研究相对更多，理论发展和创造高度不足。
关于如何推进计算传播学研究进一步发展，巢乃鹏认为，挖掘互联网数据、分析人类传播行为，是计算传播学的重点，也是互联网时代传播学创新的一个突破口。互联网时代给传播学发展带来的远不只是数据量的增加，更主要的是还可能带来传播学理论的创新。因此，以问题为导向、利用数据驱动的研究方式，可能为传播学理论突破带来契机。目前，在计算传播学领域中，传播学界的声音相对比较弱小。这就需要更多年轻的传播学者拓展研究视野，克服自身对于数据和工具的不安和恐惧，迈入这一领域。毕竟计算传播学的使命，是揭示和分析人类传播行为，直面“人”和“社会”才是计算传播学的核心。
周葆华表示，应当重视计算传播学的发展，加强传播学者计算方法和能力的训练；增强不同学科之间的对话与合作能力，特别是发挥不同学科的长处；加强计算传播学的理论发展与创造，更多地思考和讨论如何通过计算方法更好地回应传播和社会发展中的重要问题。
