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拯救媒体业,从资讯“颗粒(Particles)”开始-ITBEAR科技资讯

拯救媒体业,从资讯“颗粒(Particles)”开始-ITBEAR科技资讯

  媒体将向何处进化?国内外有着不同的路径,不过近期看来,大家的思路似乎相同:从资讯的颗粒(Particles)着手。这一思路正在被践行,在内容生产、组织及分发等层面实现。

  《纽约时报》实验室:把写文章当“堆积木”

  《纽约时报》研究与发展实验室(简称:NYTLABS),提出一套方法论:给新闻编码,以“积木式”的编辑模式改变新闻生产、分发全部环节,并最大限度释放媒体人的生产力!这个实验室探索未来3-5年可能普及的科技以及媒体的未来。

  具体的做法是,把文章编码,把可能会被重复使用的部分识别出来并加以注释,这一过程被称为Particles(颗粒)。

  “Particles”原意为“颗粒”,一些媒体称之为“文章积木”。也就是说,所有的资讯内容都被转化为了可供拼装的“颗粒”,每个部分都被重新编码,添加标签,而且是可以被嵌入的。

  通过“颗粒”,所有的编辑工具都能很随意地把相关的部分整理出来,记者能很容易地把相关报道放在自己的文章里。而且,这些“颗粒”是可以被嵌入到报道中的,读者完全可以根据自己的兴趣展开或者收起这些内容。

  NYTLABS举了一个例子:想找到Donald Trump(美国总统候选人,著名的“嘴炮”最具知名度的房地产商)说过的关于移民的话,你只能一条一条地筛选。虽然听起来可笑,可是现在的媒体人就是这么干的,而且还没有更好的办法。

  但是,如果他说话的话都被添加了标签,那问题就简单得多了。如果每家媒体都应该把自己出版过的内容转化为这样的“颗粒”,这样信息就容易获得、可以重复使用,并能和事实报道混合。

  如果在一篇文章中辨别出“段章”,并加上标签,就能创造一种流水线式的工作流程,并极大降低编辑的负担。适应性内容就是存储在一处的文章,可以在多个终端上用不同的方式呈现。

  就像小孩拼积木,你想要搭一个房子,不需要一块块的去“烧砖”,只需要找到合适的积木,按图索骥,拼起来就可以了。

  “积木”思路已被实践 并且效果不错

  由于实现“颗粒”编码的成本太高,《纽约时报》实验室还在不断研发中。如果说《纽约时报》是将文章内容编码,进行颗粒化,那么在苹果APP Store上,一个叫“Particle News”(国内叫一点资讯)的应用则正在颠覆内容组织和分发以及用户兴趣表达和发现的逻辑,而兴趣的载体便是其所倡导的长尾频道,深层次的驱动媒体平台朝着“颗粒化”演进。

  传统媒体,一般只把内容划分为十几大类,比如财经类、科技类或者体育类;给新闻编码是《纽约时报》针对文章生产环节,为提高记者编辑效率而将有效信息识别注释。

  “‘Particle News和一点资讯’则不只是内容的颗粒化,而是内容组织与分发的颗粒化,同时做到让用户的兴趣表达和发现也颗粒化。”一点资讯及Particle News创始人郑朝晖介绍到。能做到这一点,是因为其建立在“兴趣引擎”之上,不仅能根据用户使用行为推荐内容,用户还能按照自己的长尾兴趣来订阅个性化频道,同时在用户兴趣表达颗粒化(订阅个性化频道)之后,机器再基于用户的主动表达和历史使用行为来推荐关联频道,以拓展用户的兴趣空间,最终实现兴趣发现的颗粒化。

  具体来说,Particle News(一点资讯)的用户可以通过订阅关键词的方式直接精准定位他所需要的“Particle”到底是什么,不仅如此,还能实现多个关键词同时订阅,这是与社会人多重身份相符合的。比如一个程序员,他可能喜欢动漫,同时又是一个奶爸,或者其他身份,那么他就同时需要订阅关于“编程技巧”、“动漫”、“胎教”等频道,兴趣引擎则能满足他们的这种需求,这就是所谓的兴趣颗粒化的组织与分发。

  具体的表现就是更多的频道,截止目前一点资讯上有260万个优质频道,而这些频道在理论上来说是无限的——这些长尾频道根据用户的兴趣来聚合内容;同时,算法再根据用户的点击行为和精准的兴趣表达(用户自订阅的个性化频道)来分发内容,最终实现了内容组织和分发的颗粒化。

  也就是说,纽约时报的Particles是内容生产的颗粒化,而兴趣引擎则聚焦在内容组织和分发的颗粒化。

  内容组织与分发颗粒化走向必然

  移动互联网及移动终端的发展,用户在寻求信息时已经更加注重实用性和信息价值,满足用户真正的内容需求,才能得到用户的认可。所以资讯平台也将向个性化和长尾化发展。

  因此,无论是内容生产,还是内容的组织与分发,都将迈向“颗粒化”时代。而这种阅读“颗粒”的变化则决定了媒体/资讯平台的前景。还是以国内为例,TalkingData最近对移动资讯平台应用的排行显示,一点资讯、腾讯、今日头条,呈现“新三国”格局。

  从前三者的内核来看,腾讯是典型的门户时代的产品。它主要满足内容的头部(即社会、热点等)需求,颗粒可以很粗放,有十几个频道加上地方站即可。依靠大量导流,引发阅读行为,拥有了大批用户基础。

  今日头条主打推荐引擎,基于用户的浏览行为来推荐内容。但推荐引擎天然基因的弊端,大多是偏热点、娱乐或猎奇内容,属于碎片化的消遣式阅读,这是因为推荐完全被动,用户毫无参与感,只能在热点和热点周边探索。所以在颗粒方面仍然很粗放。

  而一点资讯则围绕用户兴趣的核心出发,更重视用户的主动表达,通过用户“搜索+订阅+发现”的核心功能的强化演进,在资讯平台中异军突起。一方面,它保留了搜索时代用户搜索的主导功能,根据用户搜索记录了解用户的阅读习惯,另一方面,用户可以自行订阅兴趣频道,在主动和被动之间,实现真正的价值阅读。

  从这点来看,三者是三个时代的竞争,未来的竞争格局无须多想。

  当然,可以看到,无论是《纽约时报》还是一点资讯,他们都是通过技术实现结构化,主要解决的是一些常规性的高频动作,只是处于产业链的不同环节。

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