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微软第二轮裁员裁减2100人 关闭硅谷研究院

来源:新华网 辰菲晚报

编者按:智能软件算法不是万能的,有些事情还是人来做比较合适。最近国外的Snapchat、Instagram、Twitter和YouTube,国内的一点资讯和今日头条等都开始靠人手动挑选编辑内容,推荐给用户。 关于智能算法和人工编辑这个话题,美国社交媒体资深编辑 Kurt Wagner谈了他的看法。 世界上的所有社交网络每天都几乎满溢各种丰富的内容。这是一个好消息,但坏消息是这些社交公司需要从这里筛选出特定的内容传给受众。 那他们的永恒的解决方案是什么?人力。 以往社交媒体会通过智能算法进行筛选推荐内容:在一定时段关注的用户达到一个峰值的时候,这篇文章的重点信息将成为一个热词,被列为上升最快的指示值。这个指数将成为下一个时段热门信息的来源参考值。 有了这个参考值,系统又会开始新一轮的数据筛选和推荐,通过数据和算法,门户在信息的推荐的准确度和更新速度上产生了明显的优势。 同时像 Facebook 这类平台,它们拥有庞大的数据量和用户群,不同的用户感兴趣的内容也不相同,这也表示他们无法聘请足够多的人来完成这项工作,只有依赖于算法。 但利用算法推荐的弊端也很明显,譬如推送的内容质量参差不齐,抑或推送时机不对。 Snapchat、Instagram、Twitter 和 YouTube 以往通过软件分析用户浏览内容,收集相关标题从而编辑推荐内容,不过近日他们都宣布增加新的管理功能:依靠人类从已经筛选过的大规模内容中选择最好的内容进行推荐。 他们招聘许多专业的媒体人士,利用他们对新闻的敏感性来判断新闻是否具有价值,是否是用户希望看到的,以确保用户可以准备的获取有价值的信息。 为什么现在会开始依靠人工推荐内容?过去当有大事发生时,Facebook 和 Twitter 就像 Oscars 或是 Super Bowl 一样会吸引用户的注意,在营销上来讲这是一个增加自己曝光率的机会。不过现在 Snapchat、Instagram 和 YouTube 正在争夺用户的关注度,每个公司都打赌用户会去自己的平台,自己要为用户提供最佳的阅读体验,这就是依靠人工而不再单纯依靠算法的原因。 智能算法只是够利用标签筛选文章,但却不能区分新闻的重要性和实时性,也不了解事件的背景信息。就像 Snapchat 在过去因为利用算法推送而造成过失伤害了一家公司的信誉,它还曾向广告商推送了错误的信息。 虽然利用算法推送的时效性和个性化都很强,但却无法满足实时性和用户的需求。人工可以根据社会环境和自然环境的变化立即决定当下用户最关注的新闻内容,至少从这点来看,就优于算法。 从算法曲线来讲,它可以关注庞大用户群体的个性化阅读习惯,但它不能自主地进行策划,只是单纯地依靠以往的阅读习惯进行推荐。 国内的很多社交和网络媒体平台也会采用算法推荐功能,在你的社交账号与网络媒体平台账号相关联之后,它会根据你平时关注的内容进行新闻阅读推荐,但它很难全面掌握用户的喜好,并且推荐的文章质量良莠不齐。 国内的今日头条和一点资讯等平台也是依赖于算法,根据你关注的内容分类进行推荐,再通过你阅读的文章模式包括阅读停留时间等一系列信息数据进行计算,最终达到推荐你喜欢文章的效果。但最近,他们改变了以往的推荐模式,利用人工和算法结合的模式,在算法筛选出的大量相关文章中,人工挑取最有价值和时效性比较强的文章推送给用户。 在现代的传播体制下,需要结合以往的算法推荐和人工编辑的价值,才能把最好的内容推荐给用户;从营销角度来讲,结合了用户搜索行为所触及的全网数据,利用算法分析出用户的兴趣,人工满足用户的需求。 本文参考了多个信息来源:Re/code Stratechery 784 586 579 415 771 693 477 799 327 103 690 501 949 580 970 3 138 888 571 91 131 735 468 475 951 411 433 425 814 129 203 669 488 921 800 4 992 281 445 136 296 439 659 836 672 935 693 93 611 728

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