作为一个“过来人”，对于进入“计算传播学”领域的初学者，我觉得有几点经验有必要与各位分享。进入这个额领域，需要跨越“三座大山”：定位理论问题、理解分析方法和掌握数据处理技术。
第一，定位理论问题。
计算传播学的核心任务是立足本学科，回答传播学研究中的重要问题。虽然这是一个需要进行跨学科合作的研究领域，但交叉学科合作研究的意义在于如何更深入地回答传播学的重要问题。虽然现在“计算”之风甚猛，言必称“大数据”，但纵观顶级期刊发表的论文，无不是在回答传播学研究中的核心和重要理论问题。
第二，理解分析方法，以“应用”为最终目的。学习数据分析方法，要以“会用”为学习目的。统计原理之于统计方法，就好比汽车制动原理之于汽车驾驶。在学习之初，你只需要学会如何驾驶汽车，能够安全地把车开上路即可；而不需要在汽车动力原理层面花太多时间和精力去理解。随着学习的深入，对于数据分析方法的反复应用和学习，学习者自然会逐渐深入理解数据分析方法背后的数学原理。从“效率”角度出发，建议初学者对数据分析方法先学会应用，后学习原理，这将更有助于尽快入门。
第三，掌握数据处理技术。
作为文科生，编程或许是大家内心深处的终极恐惧。这个世界上没有学不会的东西，差别只在于用多长时间学会。
“人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等，而是付出了持续不断的努力。1万小时的锤炼是任何人从平凡变成世界级大师的必要条件。”的确，在没有付出必要的努力之前，我们甚至没有资格怀疑自己的智商。所以简单而言，学习和练习就是了。
“计算传播学”自提出之时起，就是一个跨学科的研究领域。知识和研究问题并无绝对的学科之分，重要的社会科学研究问题往往需要跨越学科合作。例如，信息的传播问题是传播学和物理学共同感兴趣的话题；社会的公平与分配问题是社会学和经济学共同感兴趣的问题。
