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据悉，《泰晤士报》正在开发自己的算法，使James可以根据收集的用户数据，为他们精准“投喂”新闻内容，James又被业界称为“数字管家”。为了精准评估人工智能的成效，《泰晤士报》曾以自家平台的30万注册用户（包括11.7萬的订阅用户）为样本，进行了为期一年的测试。他们将用户分为使用James和不用人工智能的两组，每天分别给这些用户发送电子邮件。唯一的区别在于，前一组用户收到的是James为他们定制的内容。
结果发现，在使用了James的研究对象中，70%的用户都养成了点击《泰晤士报》电子邮件的习惯;只有约15%的用户会对这些邮件完全忽略;而且培养了一批忠诚用户，他们不需要引导，就会继续订阅《泰晤士报》。而在《泰晤士报》的订阅用户中，相比于没有使用James的用户群体，取消订阅的用户降低了49%。为说明James起到的作用，《泰晤士报》的客户主管Migliore举了一个例子，他说：“有的用户可能一周只看三次《泰晤士报》，但每次的阅读时长都在两个小时以上;也有用户一天几次翻开报纸，但每次仅花不到5分钟的时间。如果没有人工智能，我们是不可能获悉这些细微差异的。”
来自英国新闻集团数据科学团队和媒体的项目合作伙伴——比利时数字出版公司Twipe，总计20人共同负责James的开发工作，Twipe公司的创始人兼首席执行官丹尼·莱因曾对James的工作方式有一个概括性的总结，他说：“James通过观察你的一举一动，然后推测你希望新闻何时、何地以及怎样被送达，最后它会悄无声息地完成这一步。”
具体而言，订阅用户每日浏览《泰晤士报》会留下超过10亿条数据信息，James则通过自学算法收集这些数据，并将其转化为可用的信息，包括注册用户转化为订阅用户的倾向，用户流失的可能性，以及用户的内容偏好等，以便在正确的时间向合适的个人提供对应的内容。
正如Migliore所说：“所有媒体机构都面临的一个挑战是，如何以一定的成本与一个素未谋面的人建立有意义的关系，如果没有合适的工具，这是不可能的。而James对我们来说就是合适的工具，现在，《泰晤士报》的用户参与度是有史以来最高的——这就是James的功劳。”
《泰晤士报》现在需要做的就是如何进一步平衡人工抉择和机器算法之间的关系，因为对算法的过度依赖会导致过滤泡沫，而人工在与读者沟通，决定报道的内容与方式，以及生产高质量内容上仍不可替代。
意识到科技力量的媒体公司绝不止《泰晤士报》一家，现在越来越多的媒体公司依赖机器学习和人工智能，来深入了解他们的读者，并增加与他们互动，最终将他们转化为订阅用户，其中就包括数字收入的典范——《纽约时报》。
去年，《纽约时报》从付费用户那里获得了超过10亿美元的收入，其中第三季度的付费订阅收入约为2.58亿美元，同比增长4.5%。当然，《纽约时报》也并不是高枕无忧了，因为他们发现，许多用户在尝到初次订阅的“甜头”（如每周1美元的优惠）以后，并没有如愿转化成持续订阅用户，除了有些用户对价格敏感以外，部分原因可能是内容对他们没有产生足够的吸引力，因此，媒体机构的优质内容+个性化推送“捆绑套餐”在推动订阅上更加有效。
当被问及机器学习和人工智能的作用时，开发人员表示：“这两者已经为我们创造了巨大的价值，我们面临的挑战是，如何根据我们所拥有的信息，以及用户感兴趣的内容，扩大这种价值？在接下来的几年里，我们会通过进一步的研究来找寻答案。”
此外，早在2017年的FIPP 世界大会上，美联社（The Associated Press）的战略发展部经理Francesco Marconi说：“在美联社，我们意识到自身生产的内容在数量和多样性方面存在问题，我们正在利用人工智能来解决这两个问题，将重点放在了自动化人工智能上。现在，数量问题基本已经解决，只剩下多样性问题还在攻克。”随后，Marconi补充道：“自动化是我们研究AI技术的核心诉求，我们开发了很多不同的技术，可以自动将数据转化为文本，自动将文本转化为视频，大量繁杂的工作被自动完成，从而使编辑可以专心创作高质量的内容。”
无论是《泰晤士报》《纽约时报》《美联社》，还是使用AI技术的先锋——Facebook，近年来这些媒体都在大力投资AI技术，并且都取得了不小的进步。未来，AI与媒体的结合无疑将更加紧密。
◎ 来源|微信公号“德外5号”
结果发现，在使用了James的研究对象中，70%的用户都养成了点击《泰晤士报》电子邮件的习惯;只有约15%的用户会对这些邮件完全忽略;而且培养了一批忠诚用户，他们不需要引导，就会继续订阅《泰晤士报》。而在《泰晤士报》的订阅用户中，相比于没有使用James的用户群体，取消订阅的用户降低了49%。为说明James起到的作用，《泰晤士报》的客户主管Migliore举了一个例子，他说：“有的用户可能一周只看三次《泰晤士报》，但每次的阅读时长都在两个小时以上;也有用户一天几次翻开报纸，但每次仅花不到5分钟的时间。如果没有人工智能，我们是不可能获悉这些细微差异的。”
来自英国新闻集团数据科学团队和媒体的项目合作伙伴——比利时数字出版公司Twipe，总计20人共同负责James的开发工作，Twipe公司的创始人兼首席执行官丹尼·莱因曾对James的工作方式有一个概括性的总结，他说：“James通过观察你的一举一动，然后推测你希望新闻何时、何地以及怎样被送达，最后它会悄无声息地完成这一步。”
具体而言，订阅用户每日浏览《泰晤士报》会留下超过10亿条数据信息，James则通过自学算法收集这些数据，并将其转化为可用的信息，包括注册用户转化为订阅用户的倾向，用户流失的可能性，以及用户的内容偏好等，以便在正确的时间向合适的个人提供对应的内容。
正如Migliore所说：“所有媒体机构都面临的一个挑战是，如何以一定的成本与一个素未谋面的人建立有意义的关系，如果没有合适的工具，这是不可能的。而James对我们来说就是合适的工具，现在，《泰晤士报》的用户参与度是有史以来最高的——这就是James的功劳。”
《泰晤士报》现在需要做的就是如何进一步平衡人工抉择和机器算法之间的关系，因为对算法的过度依赖会导致过滤泡沫，而人工在与读者沟通，决定报道的内容与方式，以及生产高质量内容上仍不可替代。
意识到科技力量的媒体公司绝不止《泰晤士报》一家，现在越来越多的媒体公司依赖机器学习和人工智能，来深入了解他们的读者，并增加与他们互动，最终将他们转化为订阅用户，其中就包括数字收入的典范——《纽约时报》。
去年，《纽约时报》从付费用户那里获得了超过10亿美元的收入，其中第三季度的付费订阅收入约为2.58亿美元，同比增长4.5%。当然，《纽约时报》也并不是高枕无忧了，因为他们发现，许多用户在尝到初次订阅的“甜头”（如每周1美元的优惠）以后，并没有如愿转化成持续订阅用户，除了有些用户对价格敏感以外，部分原因可能是内容对他们没有产生足够的吸引力，因此，媒体机构的优质内容+个性化推送“捆绑套餐”在推动订阅上更加有效。
当被问及机器学习和人工智能的作用时，开发人员表示：“这两者已经为我们创造了巨大的价值，我们面临的挑战是，如何根据我们所拥有的信息，以及用户感兴趣的内容，扩大这种价值？在接下来的几年里，我们会通过进一步的研究来找寻答案。”
此外，早在2017年的FIPP 世界大会上，美联社（The Associated Press）的战略发展部经理Francesco Marconi说：“在美联社，我们意识到自身生产的内容在数量和多样性方面存在问题，我们正在利用人工智能来解决这两个问题，将重点放在了自动化人工智能上。现在，数量问题基本已经解决，只剩下多样性问题还在攻克。”随后，Marconi补充道：“自动化是我们研究AI技术的核心诉求，我们开发了很多不同的技术，可以自动将数据转化为文本，自动将文本转化为视频，大量繁杂的工作被自动完成，从而使编辑可以专心创作高质量的内容。”
无论是《泰晤士报》《纽约时报》《美联社》，还是使用AI技术的先锋——Facebook，近年来这些媒体都在大力投资AI技术，并且都取得了不小的进步。未来，AI与媒体的结合无疑将更加紧密。
◎ 来源|微信公号“德外5号”