中新網(wǎng)7月29日電7月28日，第三期新浪未來媒體峰會系列沙龍在北京舉行。如今，網(wǎng)絡媒體智能化已經(jīng)成為未來的發(fā)展趨勢。在本次創(chuàng)想日沙龍上，來自清華大學計算機系、中國傳媒大學新媒體研究院以及新浪網(wǎng)的科技新媒體研究專家，就媒體創(chuàng)新領域的最新熱門話題進行了分享與討論。
在沙龍上，新浪新聞還宣布成立創(chuàng)新聯(lián)盟，這是一個匯集媒體創(chuàng)新領域頂級專家的溝通、交流聯(lián)盟，成員包括媒體行業(yè)的總編輯、學者和專家。在會議結(jié)束時，新浪新聞向首批創(chuàng)新聯(lián)盟專家頒發(fā)了聘書。
個性化推薦的基礎是大數(shù)據(jù)
新浪網(wǎng)信息系統(tǒng)算法部總監(jiān)李云輝首先做了分享。在他看來，智媒體的一個重要特征就是個性化推薦，而個性化推薦的基礎則是大數(shù)據(jù)的基礎服務支撐。在峰會現(xiàn)場，李云輝跟大家分享了新浪的媒體大數(shù)據(jù)是如何構(gòu)建的。
新浪大數(shù)據(jù)業(yè)務分成三大板塊：微博板塊，新浪網(wǎng)通用板塊，垂直板塊，包括汽車、財經(jīng)、娛樂、體育等。在這三大板塊的數(shù)據(jù)運用上，新浪網(wǎng)都積累了很多經(jīng)驗。
比如在微博板塊，占據(jù)新浪整個數(shù)據(jù)的80%以上。新浪微博注冊用戶超過6億，月活兩億以上，日活則在一億。李云輝介紹說，“微博每天處理的原始日志量大概在100T左右，然后發(fā)博量大概在一億多。微博用戶點擊了哪個圖片，操作了哪個按鈕，每天都會做一個數(shù)據(jù)日志。”
有了數(shù)據(jù)就要想辦法把各個平臺打通，組織起來給用戶提供服務。李云輝以汽車為例，微博上會有喜歡汽車的用戶，他們點擊了汽車的什么話題，看了哪款車都有記錄，新浪大數(shù)據(jù)記錄下來后就會把微博上的這些數(shù)據(jù)，推薦到汽車頻道的PC端和APP端。這樣一來，微博上的數(shù)據(jù)就能和其他端口的數(shù)據(jù)完全聯(lián)結(jié)整合，打包在一起向用戶推薦信息。
財經(jīng)的新聞一般相對比較枯燥，新浪的大數(shù)據(jù)服務可以將其具體化，給用戶做定制化的推薦服務。李云輝說，“我們有個產(chǎn)品叫投資易產(chǎn)品，投資者每天上來以后，就能看到每天最新的事件是什么，概念板塊是什么，概念主題是什么，紅圈越大，代表漲得越高。”
分答：粉絲經(jīng)濟和知識經(jīng)濟的結(jié)合
在行&分答聯(lián)合創(chuàng)始人楊璐在沙龍上提到，知識付費這個話題由來已久，國內(nèi)許多家公司都做過嘗試，但都沒有找到一個非常好的商業(yè)模式。在行于去年4月份上線，到目前一年多時間，積累了差不多一萬多個不同領域的行家。
在行創(chuàng)辦至今，一直堅持了三大原則：以人為核心、以交易作為切口、以服務來售賣。在這三大原則之上，在行的團隊又花了一個星期時間，研發(fā)出分答APP。最初，分答是微信端的應用產(chǎn)品，簡單來說就是一個H5，但它一不小心卻成了2016年吸金最大的H5。
楊璐認為，分答是在產(chǎn)品上做的極大創(chuàng)新，它是以60秒的語音作為付費商品，用戶以付費的方式來獲取一個答案。同時它還鼓勵每個人付費去偷聽答案，平臺抽走10%，剩下的提問者和答題者各得45%的收入。這種方式刺激了很多人聚集到分答之下，目前在微信端已經(jīng)有一百五十萬的付費用戶，這應該是2016年的一個奇跡產(chǎn)品。
分答的成功某種程度上驗證了一個“一千粉絲”理論。也就是說，在自媒體時代，當一個人有一千個粉絲的時候，他就已經(jīng)具備變現(xiàn)的能力，過上比較體面的生活。
楊璐認為，未來的趨勢肯定是越來越多的人會向往更加自由、愉快，不依賴于機構(gòu)的生活方式。與此同時，更多人也希望獲得更加個性化，定制化的服務。分答就是把粉絲經(jīng)濟和知識經(jīng)濟做了一個有機結(jié)合，也是知識領域消費升級方面的一個有益探索。
人工智能新聞應用的優(yōu)勢和劣勢
在沙龍上，清華大學計算機系副教授黃民烈主要分享了人工智能如何應用于新聞數(shù)據(jù)分析。
人工智能其實就是試圖探索人腦認知的過程，再把它在計算機上加以實現(xiàn)。比如一些重大的國際性事件，要想形成一個新聞專題本來需要很多人工操作。黃民烈提到，通過人工智能就能夠自動分析出來。比如一個連續(xù)發(fā)生多日的事件，2日、3日、4日不需要太多報道，但是1日、5日和7日是重要節(jié)點，人工智能可以在這些節(jié)點上自動生成一個子事件標題。對于用戶來說，就知道在這些節(jié)點上，發(fā)生了哪些重要的事情。
一個經(jīng)典案例是2010年的智利礦工救援事件，里面有多次營救，根據(jù)人工智能做出來的關鍵節(jié)點，就能看出第一次營救失敗，又想了什么辦法，第二次營救是什么情況，第三次營救他們又是怎么做的。
對于一般性的新聞寫作來說，人工智能都可以解決，并不復雜。甚至即便要是想模仿一個藝術(shù)大師的名畫，人工智能也可以做到很高的仿真度。黃民烈認為，從目前來看，人工智能在視覺和語音方面已經(jīng)做得非常出色，但對于語言文字和對知識的理解推理上，人工智能還有很長的路要走。
新媒體的核心要素是數(shù)據(jù)
從大數(shù)據(jù)角度看，我們媒體的未來在哪里？在沙龍上，中國傳媒大學新媒體研究院副教授盧迪為大家勾勒出她認為的未來媒體圖景。
在盧迪看來，未來媒體除了要更智能，更加知道受眾想看什么以外，更要求傳統(tǒng)媒體要與新型媒體一體化發(fā)展。這種一體化發(fā)展不是說媒體被互聯(lián)網(wǎng)融合，而是要讓媒體先成為新媒體，才能在這基礎上進行媒體融合。
新媒體的核心要素就是數(shù)據(jù)，新媒體的發(fā)展規(guī)律則是會有效地使用數(shù)據(jù)，并知道如何發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。
盧迪總結(jié)說，媒體的傳播能力等于它的規(guī)模和實力，再加它的國際影響力。未來的媒體必然是大數(shù)據(jù)作為引擎的媒體，歸根結(jié)底，數(shù)據(jù)是驅(qū)動未來媒體產(chǎn)生商業(yè)模式，驅(qū)動媒體產(chǎn)品創(chuàng)新和做大品牌最重要的根基。
原創(chuàng)是網(wǎng)絡編輯最核心的優(yōu)勢
在沙龍的最后階段，新浪新聞媒體產(chǎn)品總監(jiān)王曉晨談到，大數(shù)據(jù)時代，網(wǎng)絡編輯是否會被取代這個話題。
按照內(nèi)容劃分，網(wǎng)絡編輯的主要工作分為：對熱點發(fā)現(xiàn)和跟蹤、制作專題、原創(chuàng)，以及推薦內(nèi)容。在發(fā)現(xiàn)熱點方面，機器的效率非常高，但是缺點是不知道如何聚焦。王曉晨認為，聚焦熱點的時候就能看出編輯的重要性，他可以根據(jù)自己的經(jīng)驗和知識做決策。做專題也是機器的速度更快，但是需要編輯去做推薦。總體看來，原創(chuàng)目前是網(wǎng)絡編輯最核心的優(yōu)勢，也是他們唯一可以固守的陣地，機器還無取代他們的可能性。
未來，利用機器的好處是，可以拆解編輯工作流程的每一個環(huán)節(jié)，將最機械的部分替換掉，節(jié)省出人力做更有意義的事情。王曉晨覺得，網(wǎng)絡編輯目前大可不必恐慌，現(xiàn)在重要的是要擁抱變化，不斷探索媒體的發(fā)展趨勢，重新定位自己。
