对于大模型而言，数据集作为机器学习和统计建模的基础，是算法学习所需的“食材”。而对于智能与计算传播学专业的师生而言，高质量的数据集是前沿课题研究中不可或缺的基础资源。

由中国新闻史学会智能与计算传播专委会指导，中央民族大学新闻与传播学院、微热点研究院联合举办的第七届传播数据挖掘竞赛，目前已正式启动。竞赛通过提供高质量训练集，让参赛者可以接触到真实、复杂的网络传播数据环境，从而提升数据处理、分析和挖掘技能，推动智能与计算传播学的创新研究。

除高质量训练集外，本届大赛的选题设置主要围绕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、基于知识图谱的传播数据分析等智能与计算传播领域热点、前沿问题展开，进一步提升了选题的针对性与应用性，推动参赛团队的研究思路、路径及成果由理论学习向实际应用的转变。

大赛报名截止时间为4月25日，可以打开蜜度官网，点击页面下方的“传播数据挖掘竞赛”，填写相关信息并提交。本届大赛设置丰厚奖金,每个选题赛道进入决赛的队伍,都将获得大赛颁发的奖杯和荣誉证书。感兴趣的朋友快来组队一显身手吧！

参赛要求如下：

1.参赛对象为致力于智能与计算传播领域研究的高校师生。

2.以团队为单位参赛，团队成员至少有1人来自社会科学领域，每个团队成员人数不超过5人，可跨学科自由组合。

本届竞赛共设四个选题方向，参赛队可任选其一，根据主办方提供的基础训练集完成选题研究，形成最终的分析报告。

1.多模态数据情感计算与分析

方向：从文本、图片、音视频等多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，面向应用场景提升多模态情感分析的精准性和可解释性。

要求：构建多模态数据的情感分析模型；多模态数据的情感特征提取方法和融合策略；通过大语言模型提高情感分析的精准性和可解释性。

训练集：2024年300起热点事件数据；重大议题与话题的脱敏数据。

2.跨平台信息传播与协同效应

方向：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。

要求：不同社交平台或媒介间的信息流动路径、速度及模式；量化评估跨平台信息传播对舆论形成和演变的作用；影响跨平台信息传播效果的关键因素；应用大语言模型模拟传播路径，预测舆情演变趋势。

训练集：2024年300起热点事件数据；2024年微博热搜话题数据；重大议题与话题的脱敏数据。

3.社交媒体用户行为模式分析与预测

方向：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。

要求：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；不同用户行为模式对舆论形成、演变的影响；预测用户行为和信息传播、舆论演变趋势。

训练集：2024年300起热点事件数据；2024年微博热搜话题数据。

4.基于知识图谱的传播数据分析

方向：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，以及这些关系在传播中的作用和影响。

要求：构建或选择合适的、已公开的传播领域知识图谱；利用知识图谱进行传播数据的深度挖掘和分析；实现传播数据的可视化分析，提高数据解读的直观性和准确性。

训练集：2024年300起热点事件数据；重大议题与话题的脱敏数据。

1.报名：2025年4月25日截止

主办方会联系各参赛团队核实信息并签署保密协议。

2.报名审核：2025年5月15日截止

审核完成后，服务号“微热点研究院”将公示过审团队。

3.初赛作品提交：2025年8月8日截止

参赛团队将作品发送至指定邮箱，邮箱地址将在过审团队公示期间公布。

4.决赛：预计2025年9月开展

进入决赛的队伍需将分析报告的内容统一形成PPT样式，同时进行10至15分钟的展示和讲解，评委将进行现场提问和评分。

5.颁奖：预计2025年10月中旬

在智能与计算传播学年会上，主办方中央民族大学新闻与传播学院、微热点研究院为获奖队伍颁发证书和奖品。

报名时间：即日起至2025年4月25日