哪些文章该发在社交网络，《纽约时报》说这得问机器人

像《纽约时报》这样的媒体，每天都要产出大量的报道，一日 300 篇也不足为奇。但通常能在社交媒体上发布的，也不过其中的 50 篇。这一精选的过程不仅要花费编辑们的时间精力，甚至还有出错的可能。

据尼曼实验室网站报道，如今，《纽约时报》的数据科学团队就已开始用机器算法，帮助编辑们解决这一难题。也就是说，如果你在《纽约时报》的 Facebook 帐号上看到一篇有意思的文章，那很有可能就是算法挑选出来的。

对于日常负责社交媒体的编辑而言，这一过程的实现也并不复杂。 因为，开发团队把算法直接接入到了他们日常的办公协作工具 Slack 上，并创建了一个名为 Blossom 的机器人。

使用时，编辑只要像平时聊天一样和它对话就可以了。只要在对话框中发送“Blossom Facebook?”，Blossom 就会从各个版块的新闻稿中，挑选出容易在 Facebook 上引发传播和互动的内容，并立即把链接反馈出来，以供参考(如下图所示)。文章发布后， Blossom 还能帮助检查这些文章在社交网络上的表现数据。

这种方式不仅方便，而且显得十分友好。 而最近开发团队还为不同编辑室定制了不同的版本，适应多个帐号的需要。甚至，他们还为之加入了诸如天气预报之类的彩蛋，促使编辑们自己去探索这个小工具。因此，这种方式也很容易就获得了编辑们的认可。

根据 Colin Russel ，一名 Blossom 的开发人员表示，这个机器人目前表现的还不错。仅考虑 Facebook 的点击率，那些典型的由机器人推荐的文章已经比典型由人工推荐的文章多出了 3.8 倍。

不仅仅是帮助选择文章，《纽约时报》其实早就用机器人来给文章添加标签了。 甚至他们还把一些结构相对固定的文章，比如公司财报和体育比赛的报道，也都交由机器人来撰写。

尽管如此，这些文字工作者也并不担心未来会因此丢掉工作，而且还对新的工具表示欢迎。《纽约时报》的首席数据科学家 Chris Wiggins 表示，尽管编辑们并没有想让自动化完全取代自己的工作，但如今很多人却要求为 Blossom 加入更多有用的功能。

当然，考虑到机器人能 24 小时工作，不用吃饭，不用睡觉;有点危机感还是必要的。