專訪Mashable CTO:人工智慧如何幫助媒體編輯提升效率
專訪Mashable CTO:人工智慧如何幫助媒體編輯提升效率
2016.11.16 | 人物

科技媒體Mashable創建於2005年7月,其創始人是當時年僅19歲的蘇格蘭人皮特.卡什莫爾(Pete Cashmore)。在那之前皮特沒有任何媒體工作經驗,網站主要從社群網路上追蹤最受使用者關注的科技公司新聞。到現在,Mashable 在全球的Alexa排名已經達到516名,成為世界上訪問量最多的媒體之一。

Mashable
圖/ Mashable

不走傳統新聞操作,而是根據社群媒體熱門內容挑文章

正是因為Mashable的創始人沒有任何媒體從業經歷,這個科技媒體才沒有從傳統媒體那裡繼承任何過時的新聞操作方式。在Mashable創辦初期,整個團隊20多人每天最重要的工作是在Facebook、Twitter和LinkedIn等社群網路上查看自己關注的大量使用者都在轉發什麼內容,並根據熱門內容撰寫相關的文章。

後來隨著現任CTO羅賓.彼得森(Robyn Peterson)的加入,Mashable開始使用自己開發人工智慧工具來代替團隊每天在社群網路上追蹤內容的工作。羅賓帶領研發團隊設計了一個人工智慧資料分析系統Velocity,透過自然語言理解技術分析社群網路使用者對相關事件的討論,並透過視覺化的圖表向編輯部預測可能會爆發的熱點內容。

開發人工智慧追蹤數據、預測話題熱點

在今年的騰訊網媒體高峰論壇上,羅賓接受了《PingWest品玩》的專訪,並詳細解釋了Velocity系統的工作原理。羅賓表示Velocity會根據社群網路上的分享和討論生成一個熱度曲線,它其實很類似於經濟學中的供求曲線,橫軸代表時間,縱軸代表需求量。相應的,當某一個話題的需求量(熱度)提升時,Mashable就會生產相關的內容進行「供應」。

「舉個例子,透過分析我們預測到接下來一個關於食品比較大的事件有可能是《紐約時報》上所發表的轉基因番茄的故事,現在關於這條新聞的轉發量只有幾十條,但我們的系統可以預測到接下來幾個小時它的轉發量將達到上萬。」羅賓說。

使用自然語言處理等人工智慧技術的基礎是能夠擁有大量資料,Volecity每天能夠分析300萬個不同頁面的連結資料,這些連結包括社群網路貼文、文章、圖片和影片,並從中分析出下一個熱點。

2012年12月,羅賓曾在Mashable上發表了一篇文章稱媒體應該像程式師做產品一樣生產內容。在這篇文章裡,羅賓給了正在衰落的媒體公司四點建議,分別是:社群網路比搜尋引擎更重要、擁抱行動網路、提供個性化的廣告和以產品為主導生產內容

羅賓認為媒體公司的衰落主要在於工程師幾乎不為媒體公司工作來幫助他們創造更好的資料探勘工具,但換句話來說,就是媒體公司根本就不重視工程師和產品經理的作用。但沒有任何傳統媒體基因的Mashable卻利用資料探勘工具和演算法成為了新媒體裡的佼佼者。

Mashable CTO羅賓.彼得森
沒有任何傳統媒體基因的Mashable卻利用資料探勘工具和演算法成為了新媒體裡的佼佼者。

在Mashable的網站上,每篇文章下面都會有一個小小的曲線圖表,讀者可以直觀地看到與這篇文章相關的話題的熱度變化。但羅賓解釋道,這個曲線本來是給編輯作為內部參考的,只是初期將它放在了前臺給一個概念。但後來Mashable的讀者都習慣了這個小圖表,甚至在他們取消掉圖表後發出了抗議,所以這個圖表就被保留了下來,成為了Mashable的一個特色。

mashable
Mashable會標示出每篇新聞的熱度表。
圖/ 截圖自mashable

在中國,將人工智慧演算法和新聞編輯結合起來的公司同樣有很多,其中最成功的非《今日頭條》莫屬。羅賓表示,自己並不知道《今日頭條》這家公司,但他很贊同《今日頭條》用機器和演算法輔助人類編輯的做法。但他認為在新聞編輯這件事上,人的作用應該比演算法重要,而機器只能起到輔助作用

「拿Mashable舉例,我們是在這個話題之前收集大量資料進行分析,對這個話題進行預測。這個過程中,我們預測的是人的一些行為。所以我認為我們仍然還是需要人的參與的,我們需要作者和影片製作人員為我們提供有意思的資料,或者說他們來觀看這些資料,來分享這些資料。在這個過程中,可能這些新的分享會給他們帶來一些啟發,給他們帶來一些興奮點,這個過程中他們可以創造更新的東西出來。」羅賓說。

是否擔心過於仰賴演算法造成回聲室?「會盡量做到中立。」

針對演算法和大資料過多的干預編輯是否會造成媒體過於以讀者的興趣為導向,羅賓認為這種情況存在,但最終還是取決於使用工具的人。「你說的這種情況或許在Facebook上是存在的,例如在這次美國大選中,你的資訊流裡幾乎只會出現你支持的觀點,而其他人的觀點是被過濾掉的,我們把這種情況叫做『迴聲室』(echo chamber)。但Mashable是一個面向大量讀者的新媒體,我們認為演算法不能用這種危險的方式來控制人們能夠看到哪些資訊,所以我們會儘量做到中立。」

羅賓認為,人工智慧演算法和大數據能為媒體帶來的最大幫助是效率的提升。「這幾年來媒體公司的日子都不好過了,很多媒體開始大規模裁員。在這種情況下,演算法和資料能夠説明編輯部甄選出值得關注的新聞,並讓他們集中精力在相關領域生產出更深度的新聞,同時也能讓媒體在保持稿件數量的情況下保持品質。」羅賓說。

本文授權轉載自:PingWest

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台北最靜謐的繁華:高資產族「由股轉房」新趨勢,揭開大安區靜奢地產《La Maison d'An 安邸》現象
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大安區「財富世代交接潮」 安和路頂級地段輕奢資產「志榮安邸」

今年4月還在力守萬八關卡的台股,短短5個月時間在10月攀上2萬8千點歷史新高峰,繼續加碼還是部份獲利了結,高資產族群的動向也備受關注。近期大安區房市反映了大戶們的資產布局策略,光6至9月間就逆勢出現9筆總價破億的預售實登紀錄,大坪數成交單價在187~216萬元間,顯見高資產族群絲毫不受限貸水龍頭開大開小的政策影響,開始將股市獲利部位轉進穩定性高的超級蛋黃地段,由股轉房,透過購屋「加碼持股大安核心」。

定義「靜奢」:超越擁有的心靈安放

甲桂林
「志榮安邸」基地地格,安和路一段首排X對望僑福花園大廈。
圖/ 甲桂林

當財富積累到一定高度,追求便從「擁有」轉向「安放」,新富世代的成功者深知駕馭心境才能駕馭世界,他們需要的,不再是展現聲量的「豪宅」,而是能將世界的審美內化為日常,過濾喧囂的隱世寓所。

《安邸》正是這種靜奢哲學的完美體現,安和路一段,短短步行半徑連結仁愛、敦南藝文綠脈與信義國際能量,街廓筆直、綠蔭成列,是名流長年偏愛的生活半島,城市綠脈之上,稀有本身就是價值,靜巷綠蔭作景,城市天際入窗,回家即是從繁華退場的按鍵,讓心靈回歸隱謐安穩。

紐約視角,台北落地:Q-LAB 定義的建築語彙

甲桂林
紐約曼哈頓島-哈德遜廣場區。
圖/ 甲桂林

Q-LAB 曾柏庭建築師,他的設計哲學深受紐約經驗淬鍊,歷練於Rafael Viñoly Architects等頂尖事務所,形塑了他「雋永設計」的信念,正如Renzo Piano所言:「Architecture in the end has to be effortless. 建築,最終必須渾然天成,看似毫不費力。」

對曾柏庭而言,安和路的氛圍讓他想起曼哈頓的雀兒喜區——一個既擁有大都市的能量,又保留親密尺度與綠意氛圍的地方,他將這種都會化卻溫潤的氛圍,透過建築語言轉譯到台北,創造出耐得住時間、禁得起凝視的靜奢建築語彙。

詩學與光影的雕塑比例

甲桂林
《安邸》3D建築模擬透視圖(建築X安和路綠蔭首排)。
圖/ 甲桂林

「比例,是建築最難以取巧的語言。」《安邸》最鮮明的特色,在於「每三層一跨」的設計手法,它刻意拉長框距,讓建築的垂直比例顯得更輕盈挺拔,消弭了傳統住宅繁複的切割感,營造出抽象、近乎雕塑般的線性節奏,這種語法延伸到夜間:燈光以跨層節奏點亮,以最克制的方式,為街角增添一抹雋永光景。

由於基地臨路角地的極為稀缺性,Q-LAB 採取了「四向立面設計」,讓《安邸》成為一件360 度皆正的作品,在這裡,大廳入口被刻意隱去,取而代之的是「無邊界」的完整感,正如曾柏庭強調:「我希望建築不必依附於一個明顯的入口,而是像 Hermès 空間一樣,整體就是作品。」

101框景—隱於繁華的天際逸品

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《安邸》RF層-3D建築模擬透視圖(空中花園X台北101大樓)。
圖/ 甲桂林

《安邸》不僅收藏地段的稀有,更收藏了城市的至高視野,它巧妙地將臺北101私景納入框景之中,私享空中浮島,更是為雲端視角而生,將天際納於日常,讓世界輕聲退場。

圈層 × 限量:Invitation Only心靈歸邸

甲桂林
《安邸》3D建築模擬透視圖(建築X台北101大樓)。
圖/ 甲桂林

真正的圈層識別,從來不是聲量,而是一種默契。《安邸》以少量釋出為準繩,這份「同頻圈層」的可貴,讓居者毋須多言,便能理解彼此的品味與高度,當作品被定義為 Invitation Only,也同時設定了擁有的門檻:懂得,才值得;值得,才留得久。

《La Maison d’An 安邸》——它隱於繁華,卻靜定非凡,為少數懂得收藏的國際菁英,圈定下最終的珍藏。

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