导师简介
如果你想申请香港中文大学 传媒学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港中文大学的Prof.Liang的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
教授目前担任香港中文大学（CUHK）传媒学系副教授，拥有上海交通大学的本科学位，以及城市大学的博士学位。他不仅在学术界具有较高的声誉，还致力于将大数据分析方法应用于社会传播研究，特别是探索数字健康传播和社交媒体中的非正式政治对话等重要议题。作为该领域的领先学者，教授的研究成果跨越社会学、传播学、公共卫生及计算机科学等多个学科。
研究领域
教授的教学方向主要包括定量研究方法、社交媒体分析、数字人文学科和计算社会科学等。他的研究方法结合社会科学理论与大数据技术，擅长利用网络分析、文本挖掘和数据建模等手段，研究社交媒体对社会政治和公共健康的影响。教授的具体研究兴趣包括以下几个方面：
- 计算社会科学（Computational Social Science）：通过大数据分析、社会网络分析等方法，研究社交媒体、政治传播和公共健康等领域的互动模式。
- 社交媒体分析（Social Media Analytics）：探索社交媒体信息的传播规律，关注虚假信息扩散和用户行为分析。
- 政治传播（Political Communication）：研究数字平台上政治对话的演变，分析网络政治行为的动态变化。
- 公共卫生（Public Health）：探讨数字健康传播在公共卫生应急响应中的作用，尤其是如何通过社交媒体传播公共健康信息应对危机。
研究分析
1."The emergence of COVID-19 misinformation conception andmessage characteristics"发表在《Miscommunicating the COVID-19 pandemic: An Asia perspective》期刊（2023年）
该论文分析了COVID-19疫情期间虚假信息的传播特征，特别是针对亚洲地区的情况，揭示了虚假信息的形成、传播机制以及信息特点。教授通过量化分析社交媒体内容，提出了防范虚假信息扩散的策略，并对公共卫生传播效果的提升提出了建议。
2."Silencing online incivility: Examining the effects of impoliteness and intolerance in online political discussions"发表在《Journal of Broadcasting & Electronic Media》期刊（2024年）
这篇论文研究了社交媒体中不文明言论对政治讨论的影响。教授发现，网络中的不礼貌和不容忍言辞削弱了公众表达的自由，限制了政治对话的多样性和深度。
3."The effect of affordance on deliberation when retweeting: From the perspective of expression effect"发表在《Computers in Human Behavior》期刊（2023年）
该研究探讨了推特等社交媒体平台上的信息传播机制，重点分析了“转发”行为对讨论质量的影响。教授通过实证研究揭示了平台设计如何影响用户决策与公共讨论的质量。
4."User comments as news quality: Examining incivility in comments on perceptions of news quality"发表在《News quality in the digital age》期刊（2023年）
这篇论文研究了社交媒体上用户评论对新闻质量感知的影响。教授发现，网络中的不文明评论影响了公众对新闻内容的信任，改变了新闻消费模式。
5."The expression effects of uncivil disagreement: The mechanisms of cognitive dissonance and self-perception"发表在《Human Communication Research》期刊（2022年）
该研究基于认知失调理论和自我认知理论，探讨了不文明言论如何影响用户的政治态度与意见表达。
6."Diffusion of misinformation: Topological characteristics and user vulnerability"发表在《Miscommunicating the COVID-19 pandemic》期刊（2023年）
该论文分析了虚假信息的传播网络特征，揭示了用户在信息扩散过程中存在的脆弱性。教授的研究为防止虚假信息扩散提供了理论支持，尤其在危机时期，如何识别并干预信息传播中的薄弱环节。
项目分析
1."Informal Political Conversation on Social Media"
该项目探讨了社交媒体平台上非正式政治对话的特征，尤其是公众如何在日常互动中表达政治观点。教授通过大数据分析，揭示了这些非正式对话对社会政治行为和选举结果的潜在影响。
2."Digital Epidemiology & Digital Health Communication"
该项目聚焦数字流行病学，特别是社交媒体在COVID-19疫情期间在公共卫生信息传播中的作用。教授分析了社交媒体作为双刃剑的角色，提出了优化数字健康传播的策略。
3."Networked Communication Process"
本项目研究了信息在社交媒体平台上的传播机制，特别是社交网络中信息如何通过不同途径进行扩散。教授分析了这些传播过程对公众态度、行为及社会动员的影响，特别是对公共政策反馈机制的作用。
研究想法
教授的研究方向为多个领域提供了创新性的研究和实践建议，以下是几个具有高度可行性的研究思路：
1.社交媒体平台对公众健康态度的塑造作用：个体差异的动态模型
该研究旨在探讨社交媒体平台如何塑造公众健康态度，尤其关注不同群体（如青年、老年人、患者等）的差异。通过构建个体差异模型，分析人们在社交媒体上的信息接受方式和情感反应，探讨如何根据个体的背景进行信息选择与加工。
2.算法偏见与社交媒体健康信息过滤：个体化健康推荐系统
研究将开发个体化健康信息推荐系统，评估社交媒体平台中健康信息的过滤机制，探讨算法偏见如何影响用户的健康决策，并提出减少偏见的策略，如设计更公平和个性化的推荐算法。
3.虚假信息与情感传播：社交媒体平台的情感引导机制
本研究探索虚假信息如何与情感传播互动，尤其是在危机传播期间（如疫情、自然灾害等），社交媒体平台通过情感引导机制如何影响公众决策。
4.网络公民行为：数字平台对政治参与的多维影响
该研究旨在分析社交媒体平台上不同群体（如青年群体、弱势群体等）的政治参与行为，特别是在选举和社会运动中的作用。研究将揭示网络公民行为的动因，并评估其对民主进程和社会运动的影响。
5.社交媒体平台信息流动的非线性传播效应：信息传播的多模态网络
该研究关注社交媒体信息的非线性传播效应，探索信息在不同平台之间的流动、平台内部的用户互动及跨平台传播等因素，揭示社交媒体信息传播的复杂性。
申请建议
1. 明确个人研究兴趣与教授研究方向的契合
在申请中，学生应充分展示自己对教授研究方向的深入理解，明确个人研究兴趣与教授的研究相契合。例如，如果学生有兴趣在社交媒体分析或数字健康传播领域展开研究，可以在申请中详细阐述自己在这些领域的研究问题、方法和创新点，并说明如何将这些研究方向与教授的现有研究相结合。
2. 提高定量分析和数据科学技能，掌握前沿工具
教授的研究方法强调定量分析、社交网络分析、文本挖掘等技术，因此申请者需要具备强大的数据分析能力。推荐学生提前掌握相关的数据分析工具，如Python、R语言、TensorFlow等，了解并应用社交网络分析、情感分析和数据建模等前沿技术。
3. 准备创新性研究计划，注重跨学科融合
学生应撰写一个具有创新性和跨学科视野的研究计划，结合计算社会科学、社交媒体分析和公共卫生传播等多个领域。学生应展示自己如何运用多学科的方法论来推动教授研究领域的进一步发展。
4. 参与相关领域的实际项目或研究，积累经验
除了学术背景，学生还应参与实际的研究项目或实习，尤其是与社交媒体分析、健康传播等相关的项目。例如，学生可以尝试参与疫情期间的虚假信息研究项目、社交媒体情感分析等，积累相关的实际经验。这些经验不仅能够提升研究的实际可行性，还能在申请中展现学生的实操能力。
5. 展示对社交媒体及公共卫生危机传播的独立思考
教授的研究涉及社交媒体、虚假信息传播和公共卫生传播等多个领域，申请者可以通过分析当前社会的热点问题（如疫情中的信息传播、社交媒体对政治行为的影响等），展现自己在这些议题上的独立思考，并结合自己的研究计划提出解决方案。
博士背景
Cassian，美国top10院校传媒学博士生在读，研究领域包括公共政策、文化传播与广告学。已在国际权威期刊《Journal of Communication》和《New Media & Society》上发表多篇论文。擅长将社交媒体数据与政治文化分析结合，关注信息传播与公众态度的互动关系。精通数据分析、文本挖掘与传播学理论，为相关领域的博士申请提供全面辅导。"
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