關(guān)于智能算法和人工編輯這個話題,美國社交媒體資深編輯KurtWagner談了他的看法。
世界上的所有社交網(wǎng)絡(luò)每天都幾乎滿溢各種豐富的內(nèi)容。這是一個好消息,但壞消息是這些社交公司需要從這里篩選出特定的內(nèi)容傳給受眾。
那他們的永恒的解決方案是什么?人力。
以往社交媒體會通過智能算法進行篩選推薦內(nèi)容:在一定時段關(guān)注的用戶達到一個峰值的時候,這篇文章的重點信息將成為一個熱詞,被列為上升最快的指示值。這個指數(shù)將成為下一個時段熱門信息的來源參考值。
有了這個參考值,系統(tǒng)又會開始新一輪的數(shù)據(jù)篩選和推薦,通過數(shù)據(jù)和算法,門戶在信息的推薦的準確度和更新速度上產(chǎn)生了明顯的優(yōu)勢。
同時像Facebook這類平臺,它們擁有龐大的數(shù)據(jù)量和用戶群,不同的用戶感興趣的內(nèi)容也不相同,這也表示他們無法聘請足夠多的人來完成這項工作,只有依賴于算法。
但利用算法推薦的弊端也很明顯,譬如推送的內(nèi)容質(zhì)量參差不齊,抑或推送時機不對。
Snapchat、Instagram、Twitter和YouTube以往通過軟件分析用戶瀏覽內(nèi)容,收集相關(guān)標題從而編輯推薦內(nèi)容,不過近日他們都宣布增加新的管理功能:依靠人類從已經(jīng)篩選過的大規(guī)模內(nèi)容中選擇最好的內(nèi)容進行推薦。
他們招聘許多專業(yè)的媒體人士,利用他們對新聞的敏感性來判斷新聞是否具有價值,是否是用戶希望看到的,以確保用戶可以準備的獲取有價值的信息。
為什么現(xiàn)在會開始依靠人工推薦內(nèi)容?過去當有大事發(fā)生時,F(xiàn)acebook和Twitter就像Oscars或是SuperBowl一樣會吸引用戶的注意,在營銷上來講這是一個增加自己曝光率的機會。不過現(xiàn)在Snapchat、Instagram和YouTube正在爭奪用戶的關(guān)注度,每個公司都打賭用戶會去自己的平臺,自己要為用戶提供最佳的閱讀體驗,這就是依靠人工而不再單純依靠算法的原因。
智能算法只是夠利用標簽篩選文章,但卻不能區(qū)分新聞的重要性和實時性,也不了解事件的背景信息。就像Snapchat在過去因為利用算法推送而造成過失傷害了一家公司的信譽,它還曾向廣告商推送了錯誤的信息。
雖然利用算法推送的時效性和個性化都很強,但卻無法滿足實時性和用戶的需求。人工可以根據(jù)社會環(huán)境和自然環(huán)境的變化立即決定當下用戶最關(guān)注的新聞內(nèi)容,至少從這點來看,就優(yōu)于算法。
從算法曲線來講,它可以關(guān)注龐大用戶群體的個性化閱讀習(xí)慣,但它不能自主地進行策劃,只是單純地依靠以往的閱讀習(xí)慣進行推薦。
國內(nèi)的很多社交和網(wǎng)絡(luò)媒體平臺也會采用算法推薦功能,在你的社交賬號與網(wǎng)絡(luò)媒體平臺賬號相關(guān)聯(lián)之后,它會根據(jù)你平時關(guān)注的內(nèi)容進行新聞閱讀推薦,但它很難全面掌握用戶的喜好,并且推薦的文章質(zhì)量良莠不齊。
國內(nèi)的今日頭條和一點資訊等平臺也是依賴于算法,根據(jù)你關(guān)注的內(nèi)容分類進行推薦,再通過你閱讀的文章模式包括閱讀停留時間等一系列信息數(shù)據(jù)進行計算,最終達到推薦你喜歡文章的效果。但最近,他們改變了以往的推薦模式,利用人工和算法結(jié)合的模式,在算法篩選出的大量相關(guān)文章中,人工挑取最有價值和時效性比較強的文章推送給用戶。
在現(xiàn)代的傳播體制下,需要結(jié)合以往的算法推薦和人工編輯的價值,才能把最好的內(nèi)容推薦給用戶;從營銷角度來講,結(jié)合了用戶搜索行為所觸及的全網(wǎng)數(shù)據(jù),利用算法分析出用戶的興趣,人工滿足用戶的需求。
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