为加深天津大学和比利时双方学者在新媒体与传播领域的进一步合作，探讨共同构建网络空间命运共同体，治理好清朗的网络空间。天津大学新媒体与传播学院与比利时根特大学中国平台联合主办了此次中国-比利时新媒体与传播线上论坛。

比利时根特大学校长Rik Van de Walle 教授为论坛发来视频致辞，新媒体学院院长陆小华教授在线上向参与此次论坛的各位嘉宾致欢迎辞，他强调了学院在数字新闻学、网络国际传播以及智能传播和算法治理领域的重点布局，并期待从本次中比新媒体与传播论坛开始，和比利时以及根特大学在多个研究领域有更为深刻的合作。

会议由新媒体与传播学院副研究员肖毅主持。

论坛的第一个演讲来自挪威商学院的余树彬助理教授。他介绍了当今人-机交互，特别是人与智能聊天机器人交互的研究现状，并分享了智能聊天机器人使用“表情包”来作为情感线索参与人机交互的效果。他通过四个有趣的交互实验数据发现，智能聊天机器人使用“表情包”来作为情感线索可以改善机器人客服的服务水平，特别是当机器人无法满足客户的要求，或者机器人没有太多自主性的条件下，“表情包”的使用往往让人感觉更加充满温情。

来自比利时根特大学策略传播中心主任Liselot Hudders教授分享了她最近在网红营销传播方面的研究成果。她认为当下的网红营销传播同时充满着很多积极和消极的因素，一方面网红在社交媒体上展现的很多内容都让人心向往之，并且很多内容都表达积极面对生活的倾向，起到了良好的示范作用，比如低碳旅行以及对保护自然的呼吁等；但另一方面，很多网红的建议并没有得到专业的认证和许可，他们的分享往往让人无法区分是否为广告，容易混淆视听，特别是会误导未成年人。所以她呼吁从法律规范和算法上采取更多的措施来治理网红营销的不端行为，保护未成年人，同时让网红营销传播的积极一面更加凸显出来。

新媒体与传播学院英才副教授卢嘉辉分享了他在新冠肺炎疫情虚假信息预测模型开发的新进展。他将网络中关于“不确定性”的因素加入到当下流行的虚假信息预测模型中，不确定因素包括新冠肺炎具体的感染数据、大众媒体中不确定报道、以及社交媒体上的不确定性气候等。研究发现，将环境的不确定性信息加入到模型后，虚假信息检测和传播规模预测任务的准确率都有显著提升。

新媒体与传播学院研究员王岚君则对当下新闻智能推荐系统进行了脆弱性分析，她认为新闻智能推荐系统由于丰富的文本信息，与一般的推荐系统相比更容易受到攻击。在治理新闻智能推荐系统脆弱性的攻击的措施当中，只是提高算法的速度和精度是远远不够的，更需要可信的机器学习。

新媒体与传播学院肖毅副研究员分享了他在新冠肺炎疫情期间线上互助平台治理的研究。他认为政府参与线上媒体平台的互助行为是特别有必要的，特别是社交媒体平台上的社会互助。政府的参与不仅可以提高公民对于社交媒体互助平台的信任感和公平性的感知，同时也拉近了政府和民众的距离，提高政府的声誉和好感度。

嘉宾发言结束后，学院师生针对虚拟人网红营销的前景、智能聊天机器人的偏向性，视频推荐系统的脆弱性，以及社交媒体和文档平台信息救助嵌入的可能性进行提问并展开了进一步的探讨。