香港浸会大学传播学系全奖博士招生 | Prof. Zhong

导师简介

如果你想申请香港浸会大学 传播学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港浸会大学的Prof.Zhong的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！

教授现任香港浸会大学传播学院院长及教授，同时是该校交互媒体系的创始系主任。作为一位跨学科研究的杰出学者，钟教授在宾夕法尼亚州立大学唐纳德·P·贝利萨里奥传播学院拥有终身教授职位，并在该校信息科学与技术学院担任附属教授。教授拥有美国马里兰大学帕克分校的博士学位，其研究领域横跨传播学、信息技术与人类行为等多个学科。

教授的研究工作聚焦于传播学、技术与人类行为之间的交叉领域，他尤其关注技术对决策过程、社会系统动态以及信息处理机制的重大影响。教授采用决策理论为基础，结合跨学科的研究方法，探索了数字技术如何影响个体行为、心理健康和社会福祉等多个方面。他的研究领域涵盖了健康传播、社交媒体、心理健康、信息处理以及技术对个人和社区的转变性影响等多个主题。

研究领域

教授的主要研究兴趣包括：

1. 人工人类（Artificial humans）：研究人工智能与人类交互的边界和可能性，探索数字人类的设计与应用。
2. 数字媒介传播（Digitally mediated communication）：研究数字媒介如何改变人际间的信息交换和沟通模式。
3. 健康行为改变（Health behavior change）：研究技术如何促进健康行为的改变，尤其是在慢性疾病管理方面的应用。
4. 医疗保健成果（Healthcare outcomes）：探索数字技术与信息传播对医疗保健结果的影响。
5. 交互媒体（Interactive media）：研究新型交互媒体技术的发展及其社会影响。
6. 信息处理（Information processing）：研究人类如何在数字环境中处理信息，尤其是在社交媒体和移动应用环境下。
7. 媒体效果研究（Media effect research）：探索媒体内容对受众认知、态度和行为的影响。
8. 社交媒体传播（Social media communication）：研究社交媒体平台上的传播特点、模式和效果。
9. 社会责任人工智能（Socially responsible AI）：探讨人工智能技术的伦理问题及其社会责任。
10. 慢性疾病的症状管理（Symptom management of chronic diseases）：研究如何利用信息技术和社交媒体帮助慢性病患者更好地管理症状。

研究分析

1.《Health information processing bolsters symptom management of chronic conditions in a cross-cultural setting》（2023年）发表在《Health Communication》期刊上

研究探讨了健康信息处理如何在跨文化背景下帮助慢性病患者管理症状。教授及其团队研究了不同文化背景下患者如何利用健康信息来改善他们的症状管理能力，发现适当的健康信息处理策略可以显著提升患者的自我管理能力，减轻症状负担，并提高生活质量。研究强调了文化敏感性在健康信息传播中的重要性，为跨文化健康传播提供了重要见解。

2.《Going beyond fact-checking to fight health misinformation: A multi-level analysis of the Twitter response to health news stories》（2023年）发表在《International Journal of Information Management》期刊上

教授深入分析了Twitter用户如何回应健康新闻故事中的错误信息。研究提出了一种超越简单事实核查的多层次方法来应对健康领域的错误信息传播。研究结果表明，有效对抗健康错误信息需要考虑社交媒体平台的特性、用户的信息处理习惯以及信息环境的复杂性，为健康传播从业者提供了重要指导。

3.《Good at the arts, good at computers? Rural students' computer skills are bolstered by arts and science literacies》（2023年）发表在《Computers in Human Behavior》上

这篇论文挑战了传统观念，发现农村学生的艺术和科学素养能够增强他们的计算机技能。教授与合作者探究了农村教育中的数字鸿沟问题，并提出了通过加强艺术和科学教育来提高农村学生数字素养的创新策略。这项研究为解决数字不平等提供了新的思路，特别是在资源有限的农村地区。

4.《The power of media: The indirect impact of media use on ethnic Tibetans' Chinese national identity》（2023年）发表在《National Identities》期刊上

研究探讨了媒体使用如何间接影响藏族群体的中国国家认同。教授与合作者通过对藏族受众的调查，分析了不同类型的媒体内容和使用模式如何塑造国家认同感。研究结果揭示了媒体在多民族国家建设中的复杂作用，强调了文化敏感性媒体内容的重要性。

5.《Information processing on mobile apps: A multilevel analysis of personality and behavioral traits that predict the credibility of smartphone content》（2022年）发表在《China Media Research》期刊上

这项研究探讨了个人性格特质和行为特征如何影响用户对移动应用程序内容可信度的评估。教授发现，用户的性格特质（如开放性、神经质）和媒体使用习惯显著影响他们对移动应用内容的信任度。研究结果有助于了解数字信息环境中的信任机制，为移动应用开发者和内容创作者提供了实用指导。

6.《Making "Joy Pie" to stay joyful: Self-care interventions alleviate college students' Mental Health Challenges》（2023年）发表于《International Journal of Environmental Research and Public Health》

这项研究探讨了一种名为"快乐饼图"的自我护理干预措施如何帮助大学生应对心理健康挑战。教授与谢潞拉合作，开发并测试了这一创新干预方法，研究结果表明，这种方法能有效减轻学生的抑郁、焦虑和压力症状，提高其整体幸福感。该研究为大学心理健康服务提供了一种可实施的、低成本的干预策略。

项目分析

1.Google趋势数据中揭示的公共卫生危机研究

在香港浸会大学，教授开展了一项利用Google趋势数据追踪心理健康、社会困扰和寻求帮助行为的研究项目。该项目通过分析大规模搜索数据，识别公共卫生危机的早期信号和模式，为公共卫生监测和干预提供了创新方法。这一研究展示了大数据分析在公共卫生领域的应用潜力，特别是在心理健康问题的早期检测和干预方面。

2.社交媒体健康信息对慢性病患者的影响研究教授领导了一系列探讨社交媒体健康信息如何影响慢性病患者的研究项目，包括对克罗恩病、肠易激综合征等疾病患者的研究。这些项目采用跨学科方法，结合了传播学、医学和信息科学的理论和方法，深入探究了健康信息如何作为健康干预手段，帮助患者控制症状。研究结果表明，适当的社交媒体健康信息可以显著改善患者的症状管理和生活质量，为基于社交媒体的健康干预项目提供了科学依据。

3.COVID-19疫情期间的心理健康与社交媒体使用研究在COVID-19疫情爆发期间，教授开展了一系列研究，探讨社交媒体使用与非患者心理健康状况之间的关系。通过全国性调查，该项目揭示了疫情期间社交媒体使用与抑郁、焦虑等心理健康问题之间的关联，并提出了减轻负面影响的策略。这一研究为理解全球健康危机中的心理健康影响提供了重要见解，为未来公共卫生紧急情况的心理健康干预提供了指导。

研究想法

1. 人工智能辅助的个性化健康信息干预教授的研究表明，健康信息处理对慢性病患者的症状管理具有积极影响。基于这一发现，可以开发人工智能辅助的个性化健康信息干预系统，根据患者的个人特征、疾病状况和信息处理偏好，提供量身定制的健康信息。这种系统可以结合自然语言处理和机器学习技术，不断优化信息推送策略，最大化健康干预的效果。
2. 社交媒体平台健康错误信息生态系统模型鉴于教授关于健康错误信息的研究，可以构建一个社交媒体平台健康错误信息生态系统模型，综合考虑信息来源、传播路径、用户互动和平台算法等因素，预测错误信息的传播模式和影响范围。这一模型可以帮助平台开发更有效的错误信息识别和干预机制，提高健康信息环境的质量。
3. 跨文化健康传播效果评估框架基于教授的跨文化健康传播研究，可以开发一个综合性的跨文化健康传播效果评估框架，评估健康信息在不同文化背景下的接受度、理解度和影响力。该框架应考虑文化价值观、语言差异、传播渠道偏好和健康信念等因素，为全球健康传播项目提供指导。
4. 慢性病患者社交媒体支持网络优化教授的研究表明，社交媒体上的健康信息可以帮助慢性病患者。可以进一步研究如何优化慢性病患者的社交媒体支持网络，包括识别关键意见领袖、设计有效的信息流通机制、培养积极的社区文化等。这一研究可以帮助医疗机构和患者组织更好地利用社交媒体平台提供支持服务。
5. 数字技术赋能农村教育的综合模型基于教授关于农村学生计算机技能的研究，可以提出一个数字技术赋能农村教育的综合模型，整合艺术教育、科学教育和数字技术教育，培养农村学生的综合素养。这一模型应考虑农村地区的资源限制，设计低成本、高效率的教育干预措施。

申请建议

1.学术准备

跨学科知识储备教授的研究横跨传播学、信息技术、健康传播和决策理论等多个领域。申请者应当系统学习这些领域的核心理论和方法，特别是：

• 决策理论及其在信息处理研究中的应用
• 健康传播理论和实践
• 社交媒体传播的特点和理论框架
• 复杂适应系统理论
• 数据分析方法（包括主题建模、社交网络分析等）

研究方法训练教授的研究采用多种方法，包括定量和定性方法。申请者应当具备以下研究能力：

• 调查设计与实施
• 实验设计与分析
• 内容分析（包括计算内容分析）
• 社交媒体数据挖掘与分析
• 统计分析技能（多层次分析、结构方程模型等）
• 质性研究方法（深度访谈、焦点小组等）

熟悉教授的研究成果深入阅读教授的主要著作和论文，特别是近期发表的研究成果，了解其研究兴趣、方法和理论视角的演变。重点关注：

• 《社交媒体传播：趋势与理论》（2022年）
• 健康传播和慢性病症状管理相关研究
• 社交媒体与心理健康的研究
• 人类-技术互动作为复杂适应系统的研究

2.研究提案准备

针对性研究计划设计与教授研究兴趣高度契合的研究计划，展示你对其研究领域的深入理解和创新思考。研究提案应当：

• 清晰阐述研究问题及其理论和实践意义
• 展示对相关文献的全面掌握
• 提出创新的理论框架或研究方法
• 说明研究的可行性和预期贡献
• 与教授的研究兴趣和项目建立明确联系

强调跨学科视角教授重视跨学科研究，申请者应当在研究提案中展示跨学科思维能力：

• 整合多学科理论和方法
• 探讨不同学科视角下的研究问题
• 提出跨学科合作的可能性
• 展示如何通过跨学科方法解决复杂问题

关注社会影响教授的研究特别关注具有深远社会后果和意义的项目。申请者应当在研究提案中强调：

• 研究问题的社会相关性
• 潜在的政策和实践影响
• 解决实际问题的应用前景
• 研究成果的社会价值

3.个人陈述与面试准备

展示学术热情与研究潜力个人陈述应当表达对教授研究领域的浓厚兴趣和长期投入的决心：

• 描述你对相关研究领域的学术激情
• 阐述你的学术背景如何为博士研究奠定基础
• 展示你的研究经验和成就
• 说明你的长期学术和职业目标

强调实践经验教授重视研究的实践意义，申请者应当展示相关实践经验：

• 健康传播或社交媒体领域的工作经验
• 参与的实际研究项目
• 应用研究成果解决实际问题的经验
• 与社区或行业合作的经历

突出数据分析能力教授的研究经常涉及复杂数据分析，申请者应当展示相关技能：

• 统计软件（如R、SPSS、SAS）使用能力
• 数据挖掘和大数据分析经验
• 社交媒体数据收集和分析能力
• 可视化和解释复杂数据的能力

4.专业发展与网络建设

• 参与相关学术会议：参加教授所在领域的重要学术会议，如美国新闻与大众传播教育协会（AEJMC）年会、国际传播学会（ICA）年会等，了解最新研究动态，并尝试与教授及其团队成员建立联系。
• 发表相关研究论文：尝试在传播学、健康传播或相关领域的期刊发表研究论文，展示你的研究能力和学术潜力。特别关注教授经常发表论文的期刊，如《Computers in Human Behavior》、《Health Communication》等。
• 关注数字技术与传播的前沿发展：持续关注数字技术与传播领域的最新发展，尤其是人工智能、社交媒体、健康传播等教授关注的领域，形成自己的见解和思考。
• 建立跨学科背景：教授重视跨学科研究，申请者应当尝试建立跨学科背景，如传播学与信息科学、传播学与健康科学、传播学与心理学等结合，增强自己的竞争力。

博士背景

Cassian，美国top10院校传媒学博士生在读，研究领域包括公共政策、文化传播与广告学。已在国际权威期刊《Journal of Communication》和《New Media & Society》上发表多篇论文，研究成果获得国际学术会议最佳论文奖。擅长将社交媒体数据与政治文化分析结合，关注信息传播与公众态度的互动关系。精通数据分析、文本挖掘与传播学理论，为相关领域的博士申请提供全面辅导。