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浙報集團“媒立方”媒體智能化轉型


浙報集團“媒立方”如何改造內容生產流程——大數據與人工智能背景下的媒體智能化轉型


核心閱讀:在大數據與人工智能技術飛速發展的時代背景下,媒體行業通過對新技術的應用,服務于自身的歷史使命與社會價值。展望未來技術發展對媒體內容生產與傳播渠道建設的變革,本文將從內容生產、傳播渠道、數據建設三個方面論述浙報集團在大數據與人工智能背景下,對新技術應用的探索研究與實踐。

一、內容生產智能化

1.快速獲取新聞線索

現在社交媒體已經成為了一個實時信息的海洋,越來越多的突發性事件都會在社交媒體上迅速生成爆點。

運用最新的人工智能技術可以通過網絡爬蟲,獲取實時的消息和信息,然后進行內容特征詞的抽取計算,快速地提取發現新聞線索,再通過多渠道驗證和排重等方式來排除無效內容和判斷消息的真偽性,從新聞時效性和真實性上提升內容質量。在這個領域,浙報集團已經有了實質性的工作成果。

2.高效的信息整理

人工智能在數據的處理能力和處理速度上的優勢是傳統算法技術所無法比擬的。通過人工智能可以快速地提取核心觀點、事件發展趨勢、輿論情感導向、分析事件傳播路徑,讓新聞生產者迅速了解整個事件的來龍去脈,提供創作思路,從而縮減創作的時間,提高新聞價值。

另外,人工智能技術也可以根據分詞后的數據結構,給文章及其相關信息自動地打上標簽,為后續如分發渠道的選擇或面向用戶的個性化推薦,打下堅實的基礎。

3.提升內容創作能力

隨著人工智能技術的發展及愈益成熟,人工智能代替人類進行稿件創作似乎已經成為不可回避的趨勢,如今機器人寫作早已不是什么新鮮事。

但寫作機器人的存在,并不是取代記者和編輯,而是解放了勞動力,讓采編人員將精力集中于社會更深層級的思考、對情感訴求的挖掘,新聞創作過程中的人文價值思考是人類記者最核心的競爭力。

目前,“媒立方-資源中心”能夠為采編人員提供規律性的機器人稿件,采編人員在創作中可以快速引用準確信息。

二、傳播渠道自動化

1.智能化的內容分發

相比編輯人工分發,智能化分發的優勢主要有以下兩點:

①對大量內容進行快速的深度加工

人工干預的內容數目受限,往往集中于最熱門的頭部內容,而機器分發則可以覆蓋與用戶生活、個人興趣相關長尾的新聞報道之外的資訊,通過記錄、分析用戶的瀏覽行為,從信息源中提取分類、主題、標簽、風格等結構化信息,利用用戶的行為探索并發現有潛力的內容。

②跳出編輯個人主觀視野,實現個性內容展現

算法排序的核心是根據用戶、內容、上下文信息決定實時計算每個內容的得分,按照得分進行排序。由于考慮到了用戶的信息,排序結果是個性化的。另外,模型的更新也是實時的,能夠充分利用已有數據,指導下次分發,最大化地優化分發效率。

基于大數據分析,經過不斷的實驗,浙報“媒立方”在新聞客戶端上進行了推薦場景的試點,并且正在把實驗成果推廣到不同的內容分發渠道。



2.內容與渠道的融合

技術的發展必然帶來媒介形態的變革與創新,智能硬件、植入式設備、人工智能、VR等新技術在未來或許將為我們開啟全新的媒介圖景。

現階段,浙報傳媒在互聯網渠道發展的背景下,已經基本實現了“互聯網內容載體”的融合,將“載體融于渠道”,從傳統媒體以載體為單位生產內容,轉型成為互聯網媒體的以類型為單位生產內容。

我們不止步于此,在大數據與人工智能的背景下繼續探索。

現在的內容生產,是把渠道作為背景,生產結果適應于渠道。比如一篇文字稿,適配網頁、APP頁面、通知消息等。其中又由于渠道的個性特征,不同渠道的稿件標題與通知內容各不相同。當編輯完成內容創作之后,還要考慮不同渠道的客戶特征和點擊通道設計表達方式。

未來,媒體將不同新聞推送到不同渠道時,通過大數據,人工智能幫助編輯使用各渠道最佳的信息表達形態,在不同產品中呈現同一條新聞的文本、圖形、音頻、視頻等不同狀態。

三、數據分析能力建設

媒立方-數據分析系統

1、數據處理分析能力提升

①智能數據報表

通過對大量數據分析行為的監測,機器通過這些行為材料學習分析者的分析過程與目標,進而自動生產分析者關心的數據報表。

②智能問題排查

在產品數據分析的過程中,問題的排查是最耗費時間的工作。通過人工智能的方式,我們可以利用機器解決大量的問題排查工作。在執行上,我們將大量的產品數據給予機器,使機器自行分辨數據的危險信號。獲得危險信號時,查找問題,并把查找的過程數據給予機器進行進一步學習,最終使機器習得分辨危險數據與查找問題的過程。

③智能運營方案

數據分析的目的是優化產品,提升利益。為了使數據能夠幫助我們獲得更大的收益,我們希望機器能夠幫助我們制定更加科學有效的優化方案。我們通過產品數據訓練機器,使機器達到對產品運營狀態的分辨能力,進而幫助我們完善運營工作。當機器通過數據的監控認為服裝模塊的用戶收藏數據停滯超過3天,就會提出針對服裝主題的活動方案,且計算投放人群等。

④全網數據搜索

大量的用戶出于工作或者研究的需求,在網上尋找各種數據分析報告,我們將通過用戶搜索詞、數據分類、時間范圍、用戶群等數據的采集和整理,獲得提供機器學習的基礎材料。機器訓練后可自動生成用戶與搜索詞對應的數據報表。

未來,大數據考核系統在優化媒體集團的績效考核體系的同時,也將為內容生產人員生成能力畫像,構建個人能力評估模型。通過模型輔以專業的人力資源管理,指導企業員工的職業規劃與發展。同時可配合組建各類專項報道小組,提供適配稿件創作主題的最適合的團隊組成成員方案,平衡團隊能力以最大程度地滿足報道需要。

2.基于大數據的績效考核

在媒體融合發展的背景下,傳統媒體歷經多年形成的側重于稿件、版面、圖片等的紙媒采編業務績效考核體系,已與新的統一采集、多種生成、多元分發智能內容生產模式不相適應,傳統媒體需實現從關注量到關注質的轉變。利用大數據、云計算等技術,實時掌握媒體原創內容在全網環境中的傳播力、公信力、影響力,實現對媒體多種形態、多元載體、多樣渠道的內容產品的轉載、互動、傳播情況的評估、分析與績效考核,從而推進深度融合,推動從相加向相融轉變。

正是在傳媒變革背景下,浙報集團以大數據智能分析為基礎,結合自然語言處理技術與數據挖掘技術,構建了全新一代傳播力評估指數,以此為基礎探索建設融媒體大數據智能績效考核體系??冃гu估與考核算法模型改變了單一、離散、缺乏融合的傳播評價模式,圍繞傳播力、公信力、影響力三大要素,從閱讀指標、互動指標、轉載指標三個維度建立基于全媒體形態的分層加權計算傳播力指數模型。

3.數據倉庫

相比于傳統數據模式,大數據背景下的數據倉庫主要有以下優勢:

①涵蓋面廣泛,數據保留時間長

數據倉庫涵蓋了用戶行為數據、內容生產數據、視頻音頻數據、各大門戶網站數據、微信微博數據、合作數據等。幾乎囊括了新聞端所有的數據,保留時間長久,一般可以保留數年的數據,可以自定義保存時間,極大可能地保留了歷史軌跡,為數據復盤提供保障。

②提供統一的數據接口,數據服務

數據倉庫是所有新聞數據的儲藏室,是數據交換的中轉站。為數據產品提供數據服務,提供實時、離線、全方位、多角度的數據,全面展示各類數據場景。為外部數據需求、臨時數據需求提供數據接口,開放了數據接口,滿足了多方位的數據需求。

③穩定、準確、及時

具有一套完善的數據質量檢查系統,對數據采集、數據計算結果進行嚴密的監控,一旦發現數據異常,將會通知相關責任人,立即檢查分析原因并解決,以保障數據的正確性。具有完善的監控預警系統,數據任務一旦出錯,就會立即以短信和電話的形式通知相關人員,及時響應解決,保證數據的及時產出。

數據倉庫在扮演著越來越重要的角色,推動業務的快速發展,對于未來的數倉,我們希望可以進一步實現:基于數倉搭建推薦引擎,提供高質量的個性化推薦服務;快速搭建或升級自有系統,提供高質量的競價、投放、受眾定向、營收預估、相關性評估等核心能力;提供企業多維度信息查詢,深度挖掘企業與企業、企業與個人關系鏈路。

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