分享生成AI、计算新闻学研究内容
nickhagar.net是美国计算传播学与新闻业AI领域学者Nick Hagar的个人学术主页，博主现任西北大学博士后研究员，即将入职明尼苏达大学担任助理教授，主页集中展示其学术背景、研究成果、技术实践内容。
主页核心内容分为四个板块：一是学术成果板块，整理了博主在新闻算法、计算传播领域发表的顶会顶刊论文，可对应了解研究方向；二是技术写作板块，分享生成式AI在调查新闻中落地的实践指南，例如本地部署私有AI、利用Claude Code构建调查线索表等实用内容；三是开源工具板块，公开了多个研究相关的工具原型，包括Substack非官方API封装、大语言模型训练数据采集代码、跨服务商大模型内存管理工具等，全部可在GitHub获取源码。
优点在于内容垂直专业，开放分享研究与实践成果，排版简洁无冗余，加载速度流畅。缺点是仅为个人学术展示主页，不提供复杂服务功能，受众范围较窄。目前该网站中国用户可直接访问，无需代理。
该网站适合计算传播学、计算新闻学领域的学术同行，新闻机构负责AI落地的技术从业者，以及对媒体算法、内容传播研究感兴趣的研究者参考使用，普通用户很难从中获得对应价值。
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研究者个人站，分享AI与新闻研究
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