2025年12月19日，上海大学新闻传播学院在延长校区举办了题为《从传统内容分析到AI大数据挖掘：DiVoMiner入门与实战》的学术讲座。本次讲座由上海大学新闻传播学院副院长牛盼强教授主持，DiVoMiner研究总监、资深导师曹文鸳担任主讲。

讲座聚焦AI与大数据背景下社会科学研究方法的智能转型，通过研究方法论阐释、案例拆解与实操演示，系统呈现DiVoMiner平台在学术研究中的应用价值，吸引学院众多师生参与。

聚焦方法论转型：AI时代的机遇与挑战

讲座伊始，曹文鸳老师结合当前网络舆论环境的复杂性，分析了传统研究方法在处理海量数据时面临的效率瓶颈，以及新兴生成式AI在科研应用中可能出现的“幻觉”等问题。她提出，在保持经典内容分析法科学逻辑的前提下，构建“人机协同”的研究机制，是实现研究范式创新的关键路径。

工具赋能科研：融合定量、计算、智能的研究体系

针对如何具体落地这一研究范式，讲座以DiVoMiner平台为例，演示了“内容分析+文本挖掘+人工智能”融合的研究路径。曹文鸳老师并未局限于工具本身的操作介绍，而是重点解析了这种融合路径如何通过低代码技术降低计算门槛，以及如何利用多模态数据处理能力拓展研究视野。她强调，工具的价值在于通过智能算法与自动化流程释放研究者的精力，使其回归到理论洞察与逻辑构建的核心工作中。

实战案例：从概念测量到学术发表

为了让师生更直观地理解智能研究工具的应用逻辑，讲座设置了实操环节。在曹文鸳老师的指导下，在场师生围绕具体研究议题，体验了从数据整理、编码框架构建、人机协同编码到可视化输出的核心流程。针对师生们关心的“编码信度控制”及“AI辅助规则设定”等学术难点，现场进行了深入的互动与解答，进一步厘清了智能工具在提升研究效率与保证严谨性之间的平衡关系。

讲座总结：AI辅助工具在学术研究中的定位与价值

讲座最后，曹文鸳老师总结道，对科研负责的永远不是AI，而是作为“把关人”的研究者。本次讲座不仅展示了前沿的研究工具，更为学院师生提供了一种融合定量计算与智能分析的新视角，有助于推动新闻传播学科研究方法与AI技术的深度融合。