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流量造假、恶评攻击、莫名出现的“僵尸粉”……当互联网进入5.0时代，社交机器人和计算舆论逐渐成为我们日常网络生活中的一部分。

在互联网发展的初期，人们常说：“你永远不知道，与你交流的对方是人还是会打字的狗。”随着社交媒体和智能媒体的发展，这个问题变得更加现实。“与你聊天的，是人还是机器人？”这样的疑问在各种场合都显得尤为重要。

社交机器人在政治、经济、文化等多个领域都有着广泛的影响。一些政治团体为了达到自己的目的，会在社交媒体平台上大量使用社交机器人，传播对自己有利的信息，甚至制造虚假的民意支持，以此来操纵舆论，影响政治进程。

例如，在英国脱欧的讨论中，活跃的脱欧派和留欧派账号大多数是由社交机器人自动转发新闻内容的。

在2016年的美国总统大选期间，社交机器人生成的推文占比达到了25%左右。

而在2017年的德国大选中，多个政党在Twitter上的粉丝中，社交机器人的比例显著增加。

除了负面用途外，社交机器人还可以用于积极的目的，比如科学家曾设计出个性化的社交机器人，用以进行科普宣传，帮助人们戒烟，提高公众健康意识。

在当今这个信息爆炸的时代，社交机器人与人类共存，使得舆论环境更加复杂多变。那么，舆论是如何产生的？又是如何被利用的？计算舆论学的兴起又意味着什么呢？

计算舆论学作为一个新兴的领域，不仅对舆论研究有着重要意义，同时也推动了社会科学的变革，特别是在大数据和计算方法的背景下，计算舆论学成为了计算社会科学的重要组成部分。

本书《大数据时代的计算舆论学：理论、方法与案例》汇集了17位计算舆论研究领域的专家，围绕12个主题，详细探讨了计算舆论学的研究方法和发展趋势。书中不仅涵盖了理论背景、研究设计等内容，还提供了丰富的数据和代码，旨在帮助读者更快地理解和掌握计算舆论学的知识。

舆论研究可以分为两种路径：一种是侧重于特定时间点的意见分布，另一种则是关注舆论的生成和演化过程。前者被称为大众意见式的舆论研究，后者则更加关注舆论的动态变化。

互联网和社交媒体的发展，尤其是大数据时代的到来，为舆论研究提供了全新的视角和工具。相比于传统的调查问卷和小样本研究，大数据能够提供更全面、更实时的数据，使得研究人员能够更精确地分析舆论的动态变化。

基于计算方法的舆论研究不仅可以帮助我们更好地理解网络上的“大众意见”，还能促进作为社会和传播过程的舆论研究。大数据的记录方式和计算方法的发展，使得我们能够更加细致地观察和分析舆论的动态变化。

综上所述，社交机器人和计算舆论学已经深刻地影响了我们的网络生活。通过对这些技术和理论的研究，我们可以更好地理解舆论的形成和变化，进而应对复杂的舆论环境。