本书分为三大部分: 上篇从计算社会科学的发展入手, 梳理计算传播学的兴起背景、学科定位与应用前景, 帮助读者理解这一新兴领域在数字时代社会科学中的独特价值; 中篇聚焦技术与方法, 详细讲解统计基础、Python编程、数据采集与处理、文本挖掘、数据可视化、社会网络分析和机器学习等关键技能, 强调“学中做、做中学”的实操理念; 下篇则围绕前沿议题与真实案例, 展示大语言模型与多模态模型在传播学研究中的应用, 结合HPV疫苗传播、主播人格化、知识平台协作、社交机器人实验与数据新闻等案例, 深入探讨计算传播学在实际传播问题中的价值与挑战。