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  1. 机器智能驱动媒体融合及其智能进化

    摘要:在传统媒体与新兴媒体融合发展的过程中,势必带来内容生产方式、读者服务模式的一系列转变。实践证明,传统的报业信息化只是完成了内容的数字化,距离行业的数据化、智能化仍然存在较大差距,而大数据和人工智能技术的兴起,为媒体行业的智能发展提供了可能。本文结合百分点在媒体行业的实践经验和技术能力,探讨传媒企业媒体融合和智能进化的可?#26032;?#24452;和应用场景。

    一、大数据+机器智能,重新定义媒体未来

    从数字时代到智能时代,媒体正在重新?#27426;?#20041;。随着大数据、人工智能、云计算、物联网等信息技术的加速迭代更新,媒体行业的深度融合也愈加紧密,快速向“智能”“智慧”升级。未来媒体的载体和形态都将发生颠覆性变化。设想一,人机融合让我们能够随时随地获取更多的信息;设想二,媒体将成为人类感官的延伸,实现媒体全时段连接;设想三,媒体将带来边界消解、语言隔阂消失的同时,数字鸿沟也将得?#36739;?#35299;。总结来看,未来媒体是建立在大数据、人工智能、云计算、物联网、虚拟技术等各类新技术之上的,是高度智能化的新形态媒体,各种媒体不可避免地要走上智能进化之路。

    二、媒体行业融合发展和智能进化的困难与挑战

    1.内容无差别分发,无法满足读者个性化阅读需求

    随着互联网,尤其是移动互联网的兴起,传统纸质媒体在时效性上?#26376;读?#21183;。同时,新媒体的传播形态不局限于文字,丰富的图片、音频、视?#31561;?#20449;息传递更为多元,更适合移动互联网时代读者碎片化阅读的场景与习惯。传统纸媒在信息传递方式上局限于纸质媒介,信息传递以文字为主,缺乏生动?#26434;?#36259;味性,为读者带来了阅读负担。面对这一形势,传统媒体纷纷布局“两微一端”,希望依托内容的核心优势,带动读者阅读需求,重新占领舆论高地,代表主流意识形态发声。传统媒体与网络媒体的竞争不是内容的竞争,而是读者服务观念的竞争与产品创新思路的竞争。互联网思维讲求高效、快速,崇尚用户至上,相比之下,传统报业在内容生产、传播以及价值转化上都相?#26376;?#21518;。?#26434;?#20256;统媒体而言,能够根据内容属性定位读者群体,却无法了解读者在阅读过程中的实际需求,?#28909;紓?#38405;读目的、内容偏好、阅读时段等。这样,无差别的内容分发导致选题在横向上过于宽泛,缺乏纵向观点的深度发掘,无法满足垂直领域读者的阅读需求。

    2.专题?#24405;纷?#33021;力不强,需要内容数据深度挖掘

    目前,媒体行业依托信息采集、舆情监测等技术,能够迅速获取新闻热点与?#24405;?#25551;述,但在快速报道的同时,往往缺乏专题?#24405;?#30340;?#20013;纷?#33021;力。这?#26234;?#20917;容易引爆新闻热点,但却不能形成?#20013;?#20851;注力与影响力。从读者获取资讯的角度出发,一方面需要了解时事动态,另一方面?#26434;?#20854;工作生活息息相关的内容也要?#20013;?#20851;注,了解事态进展。由于新闻与资讯生产具有时效性,传统报业单位在热点发掘上具有天生的优势,但在专题?#24405;?#30340;?#20013;纷?#19978;受碍于人力资源?#24230;?#19981;足等问题,往往无法形成较好的专题内容产品,无法精准服务关注?#24405;?#21457;展的相关用户。同时,基于互联网的新闻报告,介于媒介传递与?#24405;?#21457;生的时空限制,很难呈现事态发展的清晰脉络,容易给读者获取信息造成?#20064;?

    3.传播影响力缺乏量化指标,数据服务不到位

    无差别内容分发导致读者获取信息相对低效,无法激发读者对内容的认同,无法形成对媒体品牌的?#39029;?#24230;。媒体最基本的盈利模式是依靠内容创造影响力,再借助影响力依托广告变现,读者流失意味着传播影响力下?#25285;?#32487;而带来收入下滑。在这种关联关系中,并没有明确的数据参考,当广告商选择媒体进行相关宣传时,如果只能依靠经验评估其相关价?#25285;?#23601;会延长决策周期,增加广告商的决策成本,也给媒体带来广告招商收入的风险。这是由于广告市场数据服务不到位所导致的,媒体单位无法证明自己的传播影响力,广告商选择偏向主观,过于盲目。

    三、智能化解决之道

    智能化为我们解决上述问题提供了全新的方式和路径。百分点经过多年的实践和技术积累,以大数据技术和人工智能?#29616;?#24341;擎为依托,探索出从底层大数据?#25945;?#21040;上层应用的“大数据+AI+应用”全景,构建智能全媒体服务系统,帮助媒体在内容生产、流通传播、营销管理、成本管理、产品服务创新等方面转型升级。其核心有以?#24405;?#28857;:可视化的大数据管理?#25945;ǎ?#23545;数据资源进行自动化汇聚融合,实现工作流的创建、维护和监控,对结构化、半结构化、非结构化海量数据进行快速整合。智能化的专题识别?#21644;?#36807;自然语言处理、机器学习、深度学习和知识图谱技术,进行新闻?#24405;?#19987;题的自动识别和关联,大幅提升识别效率。智能化的传播分析:对新闻传播数据多维洞察分析,凭借百分点独有的传播力数值评价模型,?#33539;?#20256;播源头,洞悉传播路径,掌握传播详情,分析传播效果,以专业分析能力,为媒体提升品牌影响力提供智能分析和决策,实现“传播力数据化,影响力可视化”。智能化的运营分析:基于模型及算法,构建用户全息画像,深度挖掘用户价?#25285;?#31934;准推送传播内容,增强用户智能化服务,提升用户体验。总结来看,要实现媒体的深度融合和智能进化,需要依托大数据、人工智能等技术,自动接入汇聚媒体多源异构数据资源,通过多级数据处理模型,实现数据的自动化处理,智能调度并进行全生命周期管理。如全媒体智能资产服务管理、智能专题库、传播影响力分析、全媒体智能用户洞察等服务,实现媒体内容“策采编”智能加工,传播优化,用户?#32439;?#30340;全视角、快反应。

    四、媒体行业智能场景化应用

    1.构建读者画像,实现资讯信息个性化推送

    传统报纸媒体构建读者画像、实现新闻资讯智能推送,是“用户至上”观念的体现,是大数据助推媒体行业发展的关键举措。在吸引读者的同时,做到了解读者,切中读者的阅读需求,并进行主动传播,提升内容传播影响力,构建流量运转的健康生态。千人千面的个性化新闻内容推送,不但要做到“以内容推荐内容”,同时要借助基于用户基本属?#26434;?#29992;户行为构建的用户画像,建立用户群组,实现人群高相似度的内容推送。一方面,满足读者的阅读需求;另一方面,实现阅读内容的群体扩散,提升内容的影响力。

    2.依靠动态知识图谱技术构建动态专题?#24405;?#32593;络

    媒体对专题?#24405;?#30340;报?#26469;?#22312;两个难以突破的瓶颈:一是专题?#24405;?#30340;?#20013;?#36319;踪能力不强?#27426;?#26159;专题?#24405;?#21457;展过程中的相关因素难以厘清,形成碎片化的信息散点,无法清晰掌握专题?#24405;?#30340;全局动态。基于大数据技术的知识图谱成为解决问题的关键,但由于新闻?#24405;?#20855;有?#35789;?#24615;,传统知识图谱无法及时呈现。动态知识图谱是百分点研发创新的一项领先的知识抽取和知识融合技术,通过“机器智能+人脑智慧”,将现实世界中的“人、物、组织、时空、虚拟标识”?#25104;?#21040;数字世界,自动构建它们之间的关联关系,支撑用户展开分析和智能决策。动态知识图谱技术应用到媒体领域,能够利用信息数据构建专题?#24405;?#30693;识图谱,帮助编辑记者掌握相关核心要素的关联关系,了解?#24405;?#23454;际进展,形成关于?#24405;?#30340;立体式报道谱系,同时,帮助读者构建?#24405;?#20998;析地图,方便读者深入了解?#24405;?#22987;末。

    3.依托数据量化传播影响力指标,提升媒体运营能力

    当前媒体盈利主要依靠广告,传统模式下,通过线上线下推广,提高广告入驻率,但媒体的实际传播指数并不清晰,广告商对媒体的选择大多依靠主观评价。大数据技术可以帮助媒体实现传播影响力的分析挖掘,形成新闻热点传播影响力数据模型和指标体系,实现对新闻热点进行传播?#32439;佟?#22320;域分析、粉丝分析等,为传媒企业提供传播影响力的智能分析。一方面能够为媒体提供读者数据;另一方面能够依据读者转发、评论、参与的情况,结合大数据算法得出传播影响力综合指数。同时还可以为广告企业提供辅助决策的科学数据,从而形成媒体行业以运营C端读者用户、赢得B端广告客户的链条。

    机器智能驱动媒体融合及其智能进化

    一、大数据+机器智能,重新定义媒体未来 从数字时代到智能时代,媒体正在重新?#27426;?#20041;。随着大数据、人工智能、云计算、物联网等信息技术的加速迭代更新,媒体行业的深度融合也愈加紧密,快速向“智能”“智慧”升级。未来媒体的载体和形态都将发生颠覆性变化。设想一,人机融合让我们能够随时随地获取更多的信息;设想二,...

    关键词:机器智能 机器智能驱动媒体 
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