智能与计算传播学界近期迎来了一场盛大的学术盛宴——第七届传播数据挖掘竞赛正式拉开帷幕。此次竞赛由中国新闻史学会智能与计算传播专委会提供指导，由中央民族大学新闻与传播学院携手微热点研究院联合主办，旨在通过提供宝贵的真实数据集，助力智能与计算传播学领域的深入探索与创新。
作为机器学习和统计建模的基石，数据集在此次竞赛中扮演着至关重要的角色。特别是对于智能与计算传播学的师生而言，这些数据集不仅是学术研究的宝贵资源，更是推动前沿课题探索不可或缺的动力源泉。竞赛通过提供精心准备的高质量训练集，为参赛者搭建了一个接触并应对复杂网络传播数据环境的平台，以期提升他们的数据处理、分析及挖掘能力。
本届竞赛的选题设计紧密围绕智能与计算传播学的多个热点与前沿问题，包括多模态数据情感计算与分析、跨平台信息传播与协同效应、社交媒体用户行为模式分析与预测，以及基于知识图谱的传播数据分析等。这些选题不仅具有高度的针对性，还强调了应用性，旨在引导参赛团队将研究思路、路径及成果从理论学习向实际应用转化。
报名参与此次竞赛的师生团队来自全国各地，他们怀揣着对智能与计算传播学的热爱与追求，以团队形式参赛。每个团队至少包含一名来自社会科学领域的成员，成员总数不超过五人，允许跨学科自由组合。这样的团队构成不仅促进了不同学科间的交流与融合，还为参赛作品带来了多元化的视角与思路。
竞赛共设置了四个选题方向，每个团队可根据自身兴趣和专长选择其一进行深入研究。在多模态数据情感计算与分析方向，参赛者需从文本、图片、音视频等多种模态数据中提取并量化情感特征，分析不同模态间情感表达的一致性和差异性，以提升多模态情感分析的精准性和可解释性。训练集涵盖了2024年的300起热点事件数据及重大议题与话题的脱敏数据。
跨平台信息传播与协同效应方向则聚焦于研究不同社交平台或媒介间的信息流动规律及其协同效应，量化分析跨平台信息传播对舆论形成、演变的作用和影响。参赛者需揭示不同平台间的信息流动路径、速度及模式，评估跨平台信息传播对舆论形成和演变的作用，并探索影响跨平台信息传播效果的关键因素。训练集同样包含了丰富的热点事件数据和微博热搜话题数据。
社交媒体用户行为模式分析与预测方向旨在研究社交媒体用户的在线行为模式，分析不同用户群体的影响力及其在舆论形成、演化中的作用。参赛者需构建用户行为模式识别模型，量化分析不同用户群体间的相互作用和影响，并预测用户行为和信息传播、舆论演变趋势。训练集以2024年的热点事件数据和微博热搜话题数据为基础。
基于知识图谱的传播数据分析方向则利用知识图谱技术对传播数据进行结构化表示和分析，揭示实体间的关系及其在传播中的作用和影响。参赛者需构建或选择合适的已公开传播领域知识图谱，利用知识图谱进行传播数据的深度挖掘和分析，并实现传播数据的可视化分析。训练集同样包含了热点事件数据和重大议题与话题的脱敏数据。
竞赛流程紧凑而有序，报名截止时间为2025年4月25日，参赛者可通过蜜度官网报名参赛。主办方将对报名信息进行审核，并于2025年5月15日公示过审团队名单。初赛作品提交截止时间为2025年8月8日，参赛团队需将作品发送至指定邮箱。预计决赛将于2025年9月举行，进入决赛的队伍需进行PPT展示和讲解，并接受评委的现场提问和评分。最终颁奖仪式预计于2025年10月中旬在智能与计算传播学年会上举行，由主办方中央民族大学新闻与传播学院和微热点研究院共同为获奖队伍颁发证书和丰厚奖品。
