祝建华（Jonathan Zhu），美籍华人，
复旦大学文学学士（1982年）、法学硕士（1985年）、美国
印第安纳大学（Indiana University）大众传播学博士（1990年）。曾任职于
复旦大学新闻学院（1984-86）、
康涅狄格大学（University of Connecticut）传播科学系助理教授（1990-95）、副教授（1995-99），现为
香港城市大学媒体与传播学系教授（自2001年起）、该校传播与新媒体硕士专业和互联网挖掘实验室创始人。
祝建华毕业于
复旦大学，获得了文学
学士（1982年）和法学硕士学位（1985年）。之后赴美国深造，在
印第安纳大学取得大众传播学博士学位（1990年）。
祝建华的职业生涯始于
复旦大学新闻学院的教学工作（1984-86年）。随后，他在美国
康涅狄格大学传播科学系担任助理教授（1990-95年）和副教授（1995-99年）。自2001年起，他成为
香港城市大学媒体与
传播学系的教授，并创立了传播与新媒体硕士专业和互联网挖掘实验室。
祝建华教授的学术讲座包括《传播学研究方法：如何在SSCI发表论文》《传播学研究方法：复杂网络在传播中的应用》《传播学研究方法：传播实证研究方法的若干前沿》《中国传播学研究方法及其国际化》等。
祝建华教授曾在多个学术组织担任重要职务，包括
美国国家科学基金会（National Science Foundation）特邀审阅人、《电脑中介传播学刊》（Journal of
计算机Mediated
传播学）2002年专刊特邀主编、国际中华传播学会（Chinese Communication Association）会长（2002-04年）、
中国人民大学新闻学院长江学者讲座教授（2007-10年）、
中国计算机学会大数据专业委员会委员（自2012年起）。
祝建华教授的研究成果广泛发表在《舆论季刊》（Public Opinion Quarterly）、《传播学刊》（Journal of
传播学）、《传播研究》（Communication Research）、《人类传播研究》（Human Communication Research）、《政治传播》（Political Communication）、《国际舆论研究》（International Journal of Public Opinion Research）、《新闻与大众传播季刊》（Journalism \u0026 Mass Communication Quarterly）、《新传媒与社会》（New Media \u0026 Society）、《网络心理学、行为与社交网络》（Cyberpsychology, Behavior and Social Networking）等SSCI期刊，《美国计算机学会通讯》（Communications of the ACM）、《美国信息科学与计算学会期刊》（Journal of the American Society for Information Science and Technology）、《科学计量学》（Scientometrics）、《非线性动力学》（Nonlinear Dynamics）、《IEEE可视化与计算机图形学汇刊》（IEEE Transactions on Visualization and
计算机 Graphics）等SCI期刊，以及学术专著和国际学术会议。他的SSCI/SCI期刊论文目录可在ResearchID.COM（ID=F-9859-2012）查看，其他论文目录可在
谷歌 Scholar（user=q41vFFQAAAAJ\u0026hl=en\u0026oi=ao）查阅。
祝建华教授在1989年至2000年间获得了多项国际学会颁发的学术奖项，包括国际传播学会（International
传播学 Association）、美国新闻与大众传播教育学会（Association for Education in Journalism and
质量 Communication）、美国舆论研究学会（American Association for Public Opinion Research）和世界舆论研究学会（World Association for Public Opinion Research）。此外，根据
香港中文大学Clement So于2001年的排名，祝建华教授被评为全球华裔传播学者中最杰出的三位之一。
祝建华教授主持的《祝建华传播研究方法(互联网)研讨班》旨在推广中国
传播学实证研究的科学化和国际化。研讨会面向传播学领域的高校教师及学术研究机构的专职研究人员，同时也欢迎来自
社会学、
政治学、
管理学、情报信息学等相关学科的教师或研究人员参与，以促进跨学科交流。研讨会分为两个单元，探讨互联网研究的基本方法和主要应用领域，包括互联网内容分析、用户抽样调查、用户行为研究、网络分析、互联网实验等方面的方法和技术。