祝建华（Jonathan Zhu） ，美籍华裔。复旦大学文学学士（1982年）、法学硕士（1985年）、美国IndianaUniversity（印第安纳大学）大众传播学博士（1990年）。曾任复旦大学新闻系教师（1984-86）、美国UniversityofConnecticut（康内迪克大学）传播科学系助理教授（1990-95）、副教授（1995-99），香港城市大学媒体与传播学系教授（2001-目前）、该校传播与新媒体硕士专业和互联网挖掘实验室的创办人。
先后在Public Opinion Quarterly（《舆论季刊》）、Journal of Communication（《传播学刊》）、Communication Research（《传播研究》）、Human Communication Research（《人类传播研究》）、Political Communication（《政治传播》）、International Journal o fPublic Opinion Research（《国际舆论研究》）、Journalism & Mass Communication Quarterly（《新闻与大众传播季刊》）、New Media & Society、Cyberpsychology, Behavior and Social Networking 等SSCI期刊、Communications of the ACM（《美国计算机学会通讯》）、Journal of the American Society for Information Science and Technology （《美国信息科学与计算学会期刊》）、Scientometrics（《科学计量学》）、Nonlinear Dynamics（《非线性动力学》）、IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 等SCI期刊以及学术专著、国际学术会议上发表英文论文百余篇。
SSCI/SCI 期刊论文目录可见ResearchID.COM（ID=F-9859-2012）；其它论文目录可见Scholar.Google.com（user=q41vFFQAAAAJ&hl=en&oi=ao）。
《传播学研究方法：如何在SSCI发表论文》、《传播学研究方法：复杂网络在传播中的应用》、《传播学研究方法：传播实证研究方法的若干前沿》、《中国传播学研究方法及其国际化》
祝建华于1989－2000年间先后获得InternationalCommunicationAssociation（ICA，国际传播学会）、AssociationforEducationinJournalismandMassCommunication（AEJMC，美国新闻与大众传播教育学会）、AmericanAssociationforPublicOpinionResearch（AAPOR，美国舆论研究学会）和WorldAssociationforPublicOpinionResearch（WAPOR，世界舆论研究学会）等国际学会颁发的七项学术奖。
据香港中文大学ClementSo于2001年按SSCI期刊的论文数和被引用数的排名，祝建华为全球华裔传播学者中“MostProminentScholars”（最高产和知名学者）的三人之一。
祝建华超星专栏：http://video.chaoxing.com/teacher_570.shtml
邮箱：weblabcityu@gmail.com
刊登于《新闻大学》（JOURNALISM BIMONTHLY）2014年第四期 总第120期
知网链接：http://mall.cnki.net/magazine/Article/XWDX201304021.htm
今年最流行的有三个关键词：云计算、大数据、移动网。什么是“大数据”，我前天在北京“中关村大数据日”上有个发言，谈了我对大数据的四大特征（多、快、糙、耗）的看法，可供参考[1]。实际上，“大数据”这个词在新闻传播学研究和教育中已经用了好几年，所以不能算是新炒作。
大家似乎已经形成了一个共识：新闻传播学教育所依附的新闻传播事业，即便不是四面楚歌、也已经是危机四伏。近年来国内外的纸媒受到很大冲击；未来两三年内，传统媒体的老大哥——电视所面临的冲击，也许不会低于纸媒。最近看到的几件小事，我觉得意义很大。比如，像淘宝这样的电商，每年的交易额1万亿，已经占到中国经济总量的约2%。它还在悄悄做“频道”，意味着未来淘宝上的商户，它的广告不会投到电视，而是投在淘宝上。再如，很多商家正在建立“手机用户会员制”，通过Apps不断推送产品信息，今后它们广告预算的大头也会放在自己的Apps上。据说这样的企业已有30万家。这些在学术界看来可能是微不足道的小事，但是聚合起来，今后两三年以后对电视广告的冲击极大。
新闻传播教育的服务对象——新闻业发生如此巨大的变化，我们的专业设置、学生技能、师资来源都需要作出相应的调整。下面分别讨论一下。
我在香港城市大学并不担任行政职务，但为自己的博士生找工作提供有价值的意见，经常查看各国大学招聘广告，从而了解新闻传播学教育市场的需求。最近我统计了美国The Chronicleof High Education （《高等教育纪事报》）上的全美大学教师招聘广告，在2012年9~12月的三个月之间，新闻传播学一共有326个职位。根据网站的分类，招聘最多的类别是Digital Media（新媒体、互联网、社会媒体研究等）占24%，其次分别是Media Studies（包括传播学基础理论、文化研究、新闻法规等）占22%，公关和广告占18%，演讲修辞等人际传播占15%，电影占13%，广电占8%。这个分类中没有报纸，有些是分到了Media Studies。这个分类体系本身在不断变化之中。并且，由于国情不同，一些国内很热的专业（如媒介经营管理）就没有出现过。所以，我们不能完全按照这个数据来设置专业和课程。但是，检验美国传媒业及其教育业的发达程度和创新
传统，我们对其经验也是不能忽视的。我这里分析一下上述近80个Digital Media教职的招聘广告，从中看出美国大学开设数字新闻专业或课程的四种路径。这四种路径，可以按照如下两个维度来表述（见下表）：一是以传统的新闻制作（Production）还是以新型的数据分析为主（Analytical），二是以个案故事（Case-driven）还是以数据展示为表现手段（Data-driven），虽然其核心都是“讲故事”（Story-telling）， 但故事的出发点、终点，以及故事的素材——是人、事、物还是数据，都是有区别的。
第1 类是讲故事的制作型（ C a s e - driven Production），传媒业以CNN为代表。对应的，在大学教学中强调数字叙述（Digital Narrative）、3D动画（3D Animation）、互动游戏（Interactive Games）。比如规模很大的密歇根州立大学（MSU）传播学院10年前就开始招这类老师，现在还在继续招聘，说明社会对这类人才的需求量很大。
第2类也是讲个案，但是故事的主角是数据（Case-driven Analytical），以英国《经济学人》杂志为代表。在全球纸媒不景气的背景下，它的发行量却逐年上升，成为一个类，其魅力所在就是用讲故事的办法谈重大的经济问题。美国的Huffington Post亦属此类。加州大学圣地亚哥分校、乔治敦大学招聘理论和研究导向的老师，有人类学、个案研究、文化研究等背景的人才。
第3类也是制作导向，但它是把数据作为制作的素材（Data-driven Production）。业界以美国《纽约时报》、英国《卫报》等为代表，而大学传播院系中尚且不多见，但犹太州大学已经开了一个先例。
第4类是强调数据分析的（Data-driven Analytical）。这本来是枯燥和专业性的工作， 现在比较成功的是Google News，还有一些社会化媒体，如一度人气很高、最近有所下滑的Digg 新闻网。位处西雅图的华盛顿州大学招聘的教职岗位，定位为社会科学计算（Computational Social Sciences）。我看到他们的广告时，觉得很惊奇，猜测在推出以前内部一定经过多严肃的讨论、也许还充满了辩论，因为这在新闻传播院系内要达成这样的共识是很不容易的。波士顿大学传统培养公关、广告、广电等实务人才，最近以重金礼聘新媒体研究领域知名的James Katz 担任其新成立的新兴媒体研究部（The Division of Emerging Media Studies）主任，整合校内相关资源，希望成为全美研究新兴媒体的重镇。他们的动向，值得我们注意。
面对这样的传播教学新布局，我们很自然就要考虑我们培养的学生应该具备怎样的技能。
十年前，上海大学戴元光教授准备召开一个国际会议，问我有什么关键词可以用来做会议主题。我当时灵机一动，建议用“全球化、市场化、高科化”。事后想想还真是那回事，就经常给学生讲这三个词：面对全球化的媒体，你要学好外语；面对市场化的趋势，你要学好统计分析； 面对高科化的环境，你要学好网页制作，不能满足于拉菜单，要学习它背后的操作语言。合起来就是三门语言：外语，SPSS语言和HTML语言。十年后的今天，这三大趋势还在主导传媒业的走向，学好三种语言仍然适用，但对每个语言的要求都在提高和深化。我们系的博士研究生已经认识到，光会使用SPSS已经不够了。他们有的在学习比SPSS更强大的统计和可视化R语言、有的学习适用于文本挖掘的Python语言，也有的学习更专业的Java语言。最近哥伦比亚大学Tow Center发布了一份报告，提出了后工业化时代记者应该具备的九项技能，其中包括三项软技能和六项硬技能[2]。有的提法很传统，但也有的很激进，对记者和新闻传播教育者的冲击应该都是很大的。三项软技能包括： 1. 良好的心态和精神状态，成为具有企业家精神的记者2. 成为网络化的个体3. 培育具有正直和良好的判断力的公众形象
第一条，企业家是创新、冒险，这与原来的记者应该是社会活动家、公义维护者的说法很不一样。如果仅从新闻伦理道德来讲，这些似乎是不能接受的。第二条，今天的记者如果不开
Twitter、不开Facebook，在中国不开微博，几乎没法做记者。这一点争议应该不大。做不到的都是领导、老总，一般记者都做得到。第三条则与传统的教育理念一致。
六项硬技能包括：
1. 具有专业知识，成为专家型记者
2. 熟悉数据和统计知识
3. 了解用户分析工具，更好地理解受众
4. 熟悉基本编码知识
5. 会讲故事
6. 懂项目管理
第一条与我们以前的新闻教育理念相似，记者除了能写会说之外，要有一些非新闻技能的专业知识，懂点财经、懂点法律、懂点娱乐……等等，熟悉你所报道的领域。最近复旦大学新闻学院2+2模式的方向就与此相似。第五条“会讲故事”是我们的传统，几百年来都一样。但其他几条，如记者要懂数据、会统计分析，能够操作各种用户分析工具，这些与传统的要求很不一致。记得前一阵华中科大新闻系学生给校长写信问“学校为什么要强迫文科生学（高等）数学”，在社会上引起了争论，可见困难之处不在技术、而在意识。关于第六条“项目管理”，是因为现在的数字新闻项目不是一个人能完成的，而是需要来自各专业背景的一个团队，有专业的美工、网络技术员、数据挖掘者，但项目的主管是记者，因为只有记者才知道故事的核心以及如何与观众沟通。要记者懂一点程序、懂一点网络术语，很大程度上不是要记者直接去做，而是有能力与技术人员和创意人员沟通。根据人力资源研究，全世界各种职业中最难管理的有两种，一是技术人员，喜欢用专业名词忽悠领导；二是艺术家，上班迟到、找不到人、开会穿另类服装，没有时限（deadline）概念， 但又会在你完全失望的时候，冒出一个好东西，让你哭笑不得。同时，这两类人员之间也无法互相沟通。媒体工作每天都有时限，记者学习项目管理，就是要学习如何与这两类人员共事。
前段时间我在北京开会，遇见天云科技首席数据科学家郑毅（他最近出版了《证析》一书。他曾是一个“工科男”，在中科大毕业后在多家企业工作，一度感到很苦闷，因为他无法与客户、领导和同事沟通。后来，他慢慢领悟到如何沟通，自己也成为领导。他说，现在企业最急需的不是技术人员，而是有逻辑思维、数学基础、编程能力和沟通能力的人。我说，你说的这些条件，我们“文科男”、“文科女”都能做到。他很赞同，认为有一点数学基础和编程能力的“文科男”、“文科女”更好用。这与我前面提到的说法很相似。
如前所说，现在美国高校已经开设了一些相关课程，比如“网络数据采集与挖掘”、“数据驱动新闻”、“新闻可视化”、“社会媒体广告营销”和“网站流量分析”等。新闻传播院系开
设这些课程，在十年前、甚至五年前都是不可想象的。
课程设计是理想状态，可师资来源又把我们带回痛苦的现实，因为我们现在很难立刻培养出具备这些技能的教师。对此，有两种解决方案。一是“派出去”，这对于现有师资队伍中一部分有基础、有兴趣的老师是可行的办法。具体而言：
1、校内跨学科进修听课：这对综合性大学有优势。
2、去媒体带职实习：比如我们系曾经急需一位教广告实务但又做学术研究的教师。有一位应聘者本科学过广告，但硕、博士期间从事基础理论研究，我们就派他先去一家4A广告公司待了一阵，回来以后开设了好几门广告实务课程，解了我们的燃眉之急。这种投资是有一点成本，一位新教师上任之后的半年、一年内不安排课，但之后的回报更多，建立了与业界的关系，了解了业界运行的过程，对其今后课程设计、讲课乃至安排实习都是有益的。
3、与相关学科合作开课：比如下学期我将与我们学校工学院、商学院老师合开一门题为“网络在媒体、商业、技术中的运用”的全校通识课。
4、合作研究：大家对此比较熟悉，就不赘言。
二是“请进来”，招收跨学科教师、跨学科博士后、跨学科学生、新媒体兼职教师等。但是，这样做也有一定的问题。比如请计算机专业毕业的加盟，他的讲课方式往往会与原来给计算机专业学生讲课一样，现在的传媒学生会接受不了，也许与传媒院系的同事、外面的传媒行业缺乏沟通，发表的论文更合适原来学科的期刊，但又因为离开了原来的环境而不够前沿，等等。所以，“跨学科”说起来好听，但操作起来存在一系列的问题需要正视和解决的。
简言之，全球传媒业正在受到巨大挑战、发生根本性的变化。反应灵敏的部分美国大学传播院系，及时作出相应的转型。对策之一，是数据化。这是继十几年前的数字化之后的一个新台阶。取得共识、招募新人、紧贴技术和市场的走向，将是这些创新专业和课程能否持久成功的关键因素。
注释：
[1]祝建华.一个文科教授眼中的大数据：多、快、糙、耗。《大数据中国》，第一期，2013年3月，10-12页。
[2]Columbia Journalism School, Tow Center for Digital Journalism(2012). Post-Industrial Journalism: Adapting to the Present.
Available at: http://towcenter.org/wp-content/uploads/2012/11/TOWCenter-Post_Industrial_Journalism.pdf
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