機器智能驅動媒體融合及其智能進化

摘要:在傳統媒體與新興媒體融合發展的過程中,勢必帶來內容生產方式、讀者服務模式的一系列轉變。實踐證明,傳統的報業信息化只是完成了內容的數字化,距離行業的數據化、智能化仍然存在較大差距,而大數據和人工智能技術的興起,為媒體行業的智能發展提供了可能。本文結合百分點在媒體行業的實踐經驗和技術能力,探討傳媒企業媒體融合和智能進化的可行路徑和應用場景。

一、大數據+機器智能,重新定義媒體未來

從數字時代到智能時代,媒體正在重新被定義。隨著大數據、人工智能、云計算、物聯網等信息技術的加速迭代更新,媒體行業的深度融合也愈加緊密,快速向“智能”“智慧”升級。未來媒體的載體和形態都將發生顛覆性變化。設想一,人機融合讓我們能夠隨時隨地獲取更多的信息;設想二,媒體將成為人類感官的延伸,實現媒體全時段連接;設想三,媒體將帶來邊界消解、語言隔閡消失的同時,數字鴻溝也將得到消解。總結來看,未來媒體是建立在大數據、人工智能、云計算、物聯網、虛擬技術等各類新技術之上的,是高度智能化的新形態媒體,各種媒體不可避免地要走上智能進化之路。

二、媒體行業融合發展和智能進化的困難與挑戰

1.內容無差別分發,無法滿足讀者個性化閱讀需求

隨著互聯網,尤其是移動互聯網的興起,傳統紙質媒體在時效性上顯露劣勢。同時,新媒體的傳播形態不局限于文字,豐富的圖片、音頻、視頻讓信息傳遞更為多元,更適合移動互聯網時代讀者碎片化閱讀的場景與習慣。傳統紙媒在信息傳遞方式上局限于紙質媒介,信息傳遞以文字為主,缺乏生動性與趣味性,為讀者帶來了閱讀負擔。面對這一形勢,傳統媒體紛紛布局“兩微一端”,希望依托內容的核心優勢,帶動讀者閱讀需求,重新占領輿論高地,代表主流意識形態發聲。傳統媒體與網絡媒體的競爭不是內容的競爭,而是讀者服務觀念的競爭與產品創新思路的競爭。互聯網思維講求高效、快速,崇尚用戶至上,相比之下,傳統報業在內容生產、傳播以及價值轉化上都相對落后。對于傳統媒體而言,能夠根據內容屬性定位讀者群體,卻無法了解讀者在閱讀過程中的實際需求,比如,閱讀目的、內容偏好、閱讀時段等。這樣,無差別的內容分發導致選題在橫向上過于寬泛,缺乏縱向觀點的深度發掘,無法滿足垂直領域讀者的閱讀需求。

2.專題事件追蹤能力不強,需要內容數據深度挖掘

目前,媒體行業依托信息采集、輿情監測等技術,能夠迅速獲取新聞熱點與事件描述,但在快速報道的同時,往往缺乏專題事件的持續追蹤能力。這種情況容易引爆新聞熱點,但卻不能形成持續關注力與影響力。從讀者獲取資訊的角度出發,一方面需要了解時事動態,另一方面對與其工作生活息息相關的內容也要持續關注,了解事態進展。由于新聞與資訊生產具有時效性,傳統報業單位在熱點發掘上具有天生的優勢,但在專題事件的持續追蹤上受礙于人力資源投入不足等問題,往往無法形成較好的專題內容產品,無法精準服務關注事件發展的相關用戶。同時,基于互聯網的新聞報告,介于媒介傳遞與事件發生的時空限制,很難呈現事態發展的清晰脈絡,容易給讀者獲取信息造成障礙。

3.傳播影響力缺乏量化指標,數據服務不到位

無差別內容分發導致讀者獲取信息相對低效,無法激發讀者對內容的認同,無法形成對媒體品牌的忠誠度。媒體最基本的盈利模式是依靠內容創造影響力,再借助影響力依托廣告變現,讀者流失意味著傳播影響力下降,繼而帶來收入下滑。在這種關聯關系中,并沒有明確的數據參考,當廣告商選擇媒體進行相關宣傳時,如果只能依靠經驗評估其相關價值,就會延長決策周期,增加廣告商的決策成本,也給媒體帶來廣告招商收入的風險。這是由于廣告市場數據服務不到位所導致的,媒體單位無法證明自己的傳播影響力,廣告商選擇偏向主觀,過于盲目。

三、智能化解決之道

智能化為我們解決上述問題提供了全新的方式和路徑。百分點經過多年的實踐和技術積累,以大數據技術和人工智能認知引擎為依托,探索出從底層大數據平臺到上層應用的“大數據+AI+應用”全景,構建智能全媒體服務系統,幫助媒體在內容生產、流通傳播、營銷管理、成本管理、產品服務創新等方面轉型升級。其核心有以下幾點:可視化的大數據管理平臺:對數據資源進行自動化匯聚融合,實現工作流的創建、維護和監控,對結構化、半結構化、非結構化海量數據進行快速整合。智能化的專題識別:通過自然語言處理、機器學習、深度學習和知識圖譜技術,進行新聞事件專題的自動識別和關聯,大幅提升識別效率。智能化的傳播分析:對新聞傳播數據多維洞察分析,憑借百分點獨有的傳播力數值評價模型,確定傳播源頭,洞悉傳播路徑,掌握傳播詳情,分析傳播效果,以專業分析能力,為媒體提升品牌影響力提供智能分析和決策,實現“傳播力數據化,影響力可視化”。智能化的運營分析:基于模型及算法,構建用戶全息畫像,深度挖掘用戶價值,精準推送傳播內容,增強用戶智能化服務,提升用戶體驗。總結來看,要實現媒體的深度融合和智能進化,需要依托大數據、人工智能等技術,自動接入匯聚媒體多源異構數據資源,通過多級數據處理模型,實現數據的自動化處理,智能調度并進行全生命周期管理。如全媒體智能資產服務管理、智能專題庫、傳播影響力分析、全媒體智能用戶洞察等服務,實現媒體內容“策采編”智能加工,傳播優化,用戶追蹤的全視角、快反應。

四、媒體行業智能場景化應用

1.構建讀者畫像,實現資訊信息個性化推送

傳統報紙媒體構建讀者畫像、實現新聞資訊智能推送,是“用戶至上”觀念的體現,是大數據助推媒體行業發展的關鍵舉措。在吸引讀者的同時,做到了解讀者,切中讀者的閱讀需求,并進行主動傳播,提升內容傳播影響力,構建流量運轉的健康生態。千人千面的個性化新聞內容推送,不但要做到“以內容推薦內容”,同時要借助基于用戶基本屬性與用戶行為構建的用戶畫像,建立用戶群組,實現人群高相似度的內容推送。一方面,滿足讀者的閱讀需求;另一方面,實現閱讀內容的群體擴散,提升內容的影響力。

2.依靠動態知識圖譜技術構建動態專題事件網絡

媒體對專題事件的報道存在兩個難以突破的瓶頸:一是專題事件的持續跟蹤能力不強;二是專題事件發展過程中的相關因素難以厘清,形成碎片化的信息散點,無法清晰掌握專題事件的全局動態。基于大數據技術的知識圖譜成為解決問題的關鍵,但由于新聞事件具有即時性,傳統知識圖譜無法及時呈現。動態知識圖譜是百分點研發創新的一項領先的知識抽取和知識融合技術,通過“機器智能+人腦智慧”,將現實世界中的“人、物、組織、時空、虛擬標識”映射到數字世界,自動構建它們之間的關聯關系,支撐用戶展開分析和智能決策。動態知識圖譜技術應用到媒體領域,能夠利用信息數據構建專題事件知識圖譜,幫助編輯記者掌握相關核心要素的關聯關系,了解事件實際進展,形成關于事件的立體式報道譜系,同時,幫助讀者構建事件分析地圖,方便讀者深入了解事件始末。

3.依托數據量化傳播影響力指標,提升媒體運營能力

當前媒體盈利主要依靠廣告,傳統模式下,通過線上線下推廣,提高廣告入駐率,但媒體的實際傳播指數并不清晰,廣告商對媒體的選擇大多依靠主觀評價。大數據技術可以幫助媒體實現傳播影響力的分析挖掘,形成新聞熱點傳播影響力數據模型和指標體系,實現對新聞熱點進行傳播追蹤、地域分析、粉絲分析等,為傳媒企業提供傳播影響力的智能分析。一方面能夠為媒體提供讀者數據;另一方面能夠依據讀者轉發、評論、參與的情況,結合大數據算法得出傳播影響力綜合指數。同時還可以為廣告企業提供輔助決策的科學數據,從而形成媒體行業以運營C端讀者用戶、贏得B端廣告客戶的鏈條。

機器智能驅動媒體融合及其智能進化

一、大數據+機器智能,重新定義媒體未來 從數字時代到智能時代,媒體正在重新被定義。隨著大數據、人工智能、云計算、物聯網等信息技術的加速迭代更新,媒體行業的深度融合也愈加緊密,快速向“智能”“智慧”升級。未來媒體的載體和形態都將發生顛覆性變化。設想一,人機融合讓我們能夠隨時隨地獲取更多的信息;設想二,...

關鍵詞:機器智能 機器智能驅動媒體 
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