资讯APP市场:算法推荐无法取代人工推荐,结合才是正途

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近日,受到日本某电视台邀请,巴萨球星梅西上演人机大战,根据节目规则,梅西需要射穿由巨型机器人把守的球门。经过三次射球,最终的结果已3:0告终,在这场人机对抗中,梅西展现精准脚法,完虐巨型机器人门将。

未来,我们的生活中会经常出现千奇百怪的人机对抗战,这体现了人类科学的超越性进步,但是凡事需要客观的评判,科学技术的飞速发展,最终会不会取代人工呢?最近资讯领域中,值得我们思考的是,算法与人工的区别及他们之间存在着什么样的关系,是取代,对立,还是相互融合呢?

接下来,让爵爷为大家介绍一下算法的相关优劣势

算法的优势

●     精准定位

所谓的算法,不是与生具来的,它是由产品后台提供的用户群体数据为依托。比如后台会根据你所注册的信息,你的行为轨迹,点击频率,浏览页面的停留时长等相关数据,而利用这些数据勾画出一个多维数据图像,拟定一份属于该用户的“画像”,根据以上相关的“画像“为用户提供匹配度高的,更加吸引用户的新闻资讯。

举个例子:当你在咨询APP上订阅“旅游”那么系统就会自动认定你可能是喜好旅游的用户,那么近期的旅游相关资讯,就会不自主的推送到你的手机端,让你浏览。

●     内容供给高效

最为传统的资讯APP来讲,人工编辑团队的人员标配是有限的,在每天8小时的工作时长而讲,的确编辑的阅览量是有限的。因为所谓的人工派,是靠人工的阅览,编排,对相关热点的结合,预设观点的结合,将人为主观的推送到平台上,这些工作流程是需要靠大量的时间完成的。

但是算法的出现,节省了相关的步骤,无需对文章的内容进行相关的阅读,更不会对文章的质量做一个基本的判断,它只会将内容分为N多个词汇,把这些词汇作为相关“参数“进行词汇分类,再根据相关类别的“参数”比重,给它打上相应的标签。而推送的顺序也会按照“参数”比重所协调,做到最精准,最快捷的投放到各各用户群体那里。

可是算法始终都是机器所计算出来的,它并不能做到尽善尽美,也存在着自己自身的局限。

算法的不够“好”

●     没有自己的高“品格”

为什么爵爷会这么说,我们每个个体之所以不同,是因为我们每个人都有其吸引别人的性格,有自己的风格,有自己独特的地方。

同样作为资讯APP而言,本身是应该具备自己的风格,自己的品味,为什么说一个企业要有自己的企业文化,一个品牌要有自己的灵魂,一件设计要有自己的风格。这才是做为一个真正有价值的资讯APP的产业灵魂。

而算法的局限性就在于它毫无“品格“之谈,机械式的算法,盲目的推送新闻资讯,没有采编团队的人工把控内容,没有编辑一贯形成的编辑风格,注定会造成新闻内容调性的凌乱不堪,新闻内容的质量毫无保证,以及更加无法在资讯APP市场中脱颖而出,形成的常态就是不断会有新的资讯产品产生,但是却没有哪家的资讯APP能够在众多产品中,走出自己的风格,跳出框框走自己的路。

●     阅读“绑架“只会局限用户的视野

精准的推送固然好,根据用户的“画像”在最短的时间内推送出去,可是“画像“就好比是个模子,它只会不断的强化用户的新闻资讯的浏览习性。久而久之,推送本身是量身的,但是过度的量身却阻碍了,用户的浏览习性变化。毕竟每个人关心的事物会随着外因,内因,主客观因素不断的变化。

例如,爵爷今天点击“姚晨”明天该资讯产品就会推送“姚晨”的各种信息,可是你推送什么我就会点击什么,我再点击,你再推送,可是爵爷也不是天天喜欢姚晨的,偶尔我也想换换口味的,我也会感到无聊乏味的。可是这种绑架式的阅读,让我的视野局限在这个领域了。

爵爷认为,新闻的价值所在,我们每天的浏览最终的初衷,是在了解当下,发现未知。而并不是让阅读者反复阅读已知的事情。这点已经背离了资讯APP的真正目的。

 ●    算法缺失编辑思考能力

编辑团队最大的优势是有自己的观点,有自己的想法,对新闻内容的自我思考,在这个论点上,爵爷觉得算法派从客观上完全失去了此价值,说白了,算法是毫无思想,没有判断力的机器,它不会发费过多的时间,精力阅读相关新闻,更不会做基础的判断文章的可读性。

近日爵爷就发现了个事情,对于福建泰宁工地山体滑坡事件的相关报道中,以算法为导向的资讯APP,在此次事件的新闻抓取中,只是简单的一带而过,爵爷并没有在此APP上看到多角度,多维度的报道。所以说算法在新闻报道角度及内容质量上存在很大的缺陷,需要像传统编辑团队为导向的APP学习。

算法与人工携手,促新闻价值最大化

随着智能手机及资讯APP的发展,推荐技术的确理应配上与科学技术相匹配的算法,但是也不能忽视人工编辑团队的重要作用,双方本应是互补的关系而非对立或排斥,算法可以提升推荐的精准度及效率,人工则可以根据稿件阅读新闻内容作出人性化的基本判断,提升新闻质量及挖掘新闻报道的深度。在满足用户对新闻量的获取需求的同时,尽可能最大限度地开阔更多人群阅览的视野。

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