导读:刘佳 在新闻资讯领域,如何处理人工编辑和机器算法之间的微妙关系? 随着新闻热点的多元化,海量的新闻内容来满足读者对资讯的阅读需求,如果继续单纯依赖人工编辑,受到内容数目的限制,内容分发效率确实不高,而且,人工编辑往往集中于最热门的头部内容,…
刘佳
在新闻资讯领域,如何处理人工编辑和机器算法之间的微妙关系?
随着新闻热点的多元化,海量的新闻内容来满足读者对资讯的阅读需求,如果继续单纯依赖人工编辑,受到内容数目的限制,内容分发效率确实不高,而且,人工编辑往往集中于最热门的头部内容,往往“千人一面”,更长尾的内容则很难再有精力覆盖。
机器算法正好擅长这些难题,一方面,它通过采集海量的信息,然后通过数据挖掘,智能分析出每时每刻最热门最值得用户关注的资讯;另一方面,推荐引擎会根据用户对用户浏览、收藏、转发、评论新闻资讯的行为不断进行分析,再结合其阅读喜好、习惯、阅读时间、阅读位置等多个维度,建立起个人用户模型,两者结合后,智能地为用户推荐越来越精准的个性化信息。
如果一味依赖话题数据指标和话题相关性的算法分发,由于读者猎奇心或是出于心理最微妙的兴趣使然,追求槽点和趣点的声音占据了大多数,这就让信息趋于片面。
除了可能把大众阅读的口味引向低俗化,另一个可能随之而来的问题还有,如果一味迎合用户兴趣,“千人千面”的个性化浪潮是否会形成信息孤岛,从而挤压掉他们真正感兴趣或者培养新兴趣话题的生存空间。
从趋势来看,未来算法技术必定走向人工智能化,依靠它们能够解决的事情包括对用户画像、洞察的判断……但在技术背后,如何注入人文情怀?至少优秀内容中人的直觉、经验和匠心仍然不能被替代。
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