社交媒体新趋势 人工编辑筛选内容

　　算法也有“不靠谱”的时候，人工编辑再度占领社交媒体

　　
　　虽然算法可以在某种程度上帮助社交媒体公司和门户网站提高信息推送的准确度和更新速度，但算法永远无法像人工编辑一样理解用户的心理，并根据用户的心理来筛选相应推送内容。

　　为了争夺用户和市场份额，社交应用公司们纷纷把目光投向人工编辑，希望通过人工编辑筛选内容来实现信息推送的个性化服务。

　　Twitter和Moments

　　在过去的半年多时间里，Twitter因为使用的算法无法读懂年轻人所使用的标签的含义而遭到投资人质疑其用户增速减缓。为了挽救这一局面，董事会邀请早前被炒掉的Jack Dorsey回归Twitter。

　　而Jack Dorsey在出任CEO后做的第一件事情就是在Twitter上推出了一个新功能--Moments。

　　新推出的Moments实质上是一个新闻聚合功能插件。与以往借助算法筛选信息的方式不同，Moments通过人工编辑对信息进行筛选、整合，形成当天热点事件的整合推送。除此之外，Moments还将与某一件事情相关的推文、图片、视频等资源整合到一起，让用户以一种全新的方式来了解“世界在发生什么”。

　　虽然Moments与微博的热门话题功能有很多相似之处，但在具体运作过程中，Moments与微博的“热门话题”之间却有着非常大的差别：

　　首先，Moments推送的内容是经由专门的编辑进行筛选、组织后产生的。为了提高筛选内容的精确度，Twitter在启用自家编辑的同时，还联合了华盛顿邮报、BuzzFeed、纽约时报、Vogue等多家合作伙伴。

　　其次在表现形式方面，Moments也具备更好的用户体验。Moments功能以闪电图标的形式出现在Twitter操作界面的底端。用户在点击进入Moments后会自动进入全屏模式以达到最佳的沉浸式体验。
　　

　　Moments在APP底部以闪电图标出现

　　在选择某一事件后，用户可以滑动屏幕浏览跟这个事件相关的所有内容，包括不同用户针对此事件发布的各种推文、视频、Vines 短视频等多种媒体形式。值得一提的是，针对不同事件，Moments会根据事件的特性采取不同的呈现形式，既为用户提供了丰富的感官体验，也保证用户可以通过最佳的形式了解某一事件。

　　虽然Moments目前只在美国开放使用，但Twitter方面对于这个新功能寄予非常高的期望。Moments功能的项目经理马德步·穆斯库瓦表示，Moments将帮助他们攻破那些并不非常热爱Twitter的轻度使用用户。

　　关于Moments是否能够帮助Twitter一扫当下的颓势我们目前并不能给出结论，但Moments的出现，无疑是对人工编辑在信息筛选方面能力的肯定。

　　知乎和读读日报

　　作为当前国内最优质的网络问答社区，知乎从来不用担心缺乏优质的内容。但知乎的用户体验却做得差强人意。且不说知乎的站内搜索引擎有多么让人不敢恭维，单是在消息推送方面，知乎就很难将优质内容进行主动、有效地输出。

　　知乎并没有根据话题和用户兴趣来关联回答内容，而是根据用户所关注的用户来关联问答内容。这样的消息推送方式让用户很难在最短的时间里找到自己需要的信息。

　　为了解决这一问题，知乎进行了大量尝试，其中就包括知乎日报。

　　尽管早期的知乎日报通过人工编辑筛选内容迅速地网罗了1500多万名用户，但随着用户基数的扩张和推送内容的增多，知乎日报的用户粘度渐渐开始呈现出下降的趋势。更重要的问题在于：每天20篇左右的精选文章，并不能从根本上解决内容有效归纳并输出给需要的人这个困境。

　　读读日报，就是知乎日报为解决这一问题而进行的转型。

　　与通过算法进行信息筛选、推荐的今日头条不同，读读日报在沿袭了知乎日报人工推荐模式的同时，新增了了“人人都是主编”的UGC（用户生成内容）模式。在这一模式下，每个用户都可以根据自己的兴趣创立自己的主题日报，并对其中的内容进行筛选填充，以供其他用户关注阅读。

　　这种信息推荐模式使得信息的传播由以往的单向传播变成了双向传播。知乎编辑在为用户进行内容筛选推荐的同时，也可以从用户筛选的内容中获取有效信息，既加强了用户粘度，也能在一定程度上提高编辑的工作效率。

　　总结

　　除了Twitter和读读日报，Snapchat、Instagram、Facebook和YouTube等以往通过算法进行内容推送的社交媒体也分别于近日宣布增加新的管理功能：依靠人类从已经筛选过的大规模内容中选择最好的内容进行推荐。

　　虽然利用算法推送可以关注庞大用户群体的个性化阅读习惯且拥有较高的准确性，但算法推送只能单纯地依靠以往的阅读习惯进行推荐，却无法满足实时性的推送需求，也无法保证推送内容的质量。

　　而人工编辑则可以利用他们对新闻的敏感性来判断新闻是否具有价值，根据社会环境和自然环境的变化决定当下用户最关注的新闻内容，从而确保用户可以准确地获取有价值的信息。

　　在这个信息爆炸的时代，想要做好内容的推送，不是单凭算法或是人工编辑就能完成的。只有将算法推荐和人工编辑的优势结合起来，才能够实现个性、精准、有质量的推送服务。

　　社交媒体新趋势：人工编辑精选好内容

　　
　　编者按：智能软件算法不是万能的，有些事情还是人来做比较合适。最近国外的Snapchat、Instagram、Twitter和YouTube，国内的一点资讯和今日头条等都开始靠人手动挑选编辑内容，推荐给用户。

　　关于智能算法和人工编辑这个话题，美国社交媒体资深编辑 Kurt Wagner谈了他的看法。

　　世界上的所有社交网络每天都几乎满溢各种丰富的内容。这是一个好消息，但坏消息是这些社交公司需要从这里筛选出特定的内容传给受众。

　　那他们的永恒的解决方案是什么？人力。

　　以往社交媒体会通过智能算法进行筛选推荐内容：在一定时段关注的用户达到一个峰值的时候，这篇文章的重点信息将成为一个热词，被列为上升最快的指示值。这个指数将成为下一个时段热门信息的来源参考值。

　　有了这个参考值，系统又会开始新一轮的数据筛选和推荐，通过数据和算法，门户在信息的推荐的准确度和更新速度上产生了明显的优势。

　　同时像 Facebook 这类平台，它们拥有庞大的数据量和用户群，不同的用户感兴趣的内容也不相同，这也表示他们无法聘请足够多的人来完成这项工作，只有依赖于算法。

　　但利用算法推荐的弊端也很明显，譬如推送的内容质量参差不齐，抑或推送时机不对。

　　Snapchat、Instagram、Twitter 和 YouTube 以往通过软件分析用户浏览内容，收集相关标题从而编辑推荐内容，不过近日他们都宣布增加新的管理功能：依靠人类从已经筛选过的大规模内容中选择最好的内容进行推荐。

　　他们招聘许多专业的媒体人士，利用他们对新闻的敏感性来判断新闻是否具有价值，是否是用户希望看到的，以确保用户可以准备的获取有价值的信息。

　　为什么现在会开始依靠人工推荐内容？过去当有大事发生时，Facebook 和 Twitter 就像 Oscars 或是 Super Bowl 一样会吸引用户的注意，在营销上来讲这是一个增加自己曝光率的机会。不过现在 Snapchat、Instagram 和 YouTube 正在争夺用户的关注度，每个公司都打赌用户会去自己的平台，自己要为用户提供最佳的阅读体验，这就是依靠人工而不再单纯依靠算法的原因。

　　智能算法只是够利用标签筛选文章，但却不能区分新闻的重要性和实时性，也不了解事件的背景信息。就像 Snapchat 在过去因为利用算法推送而造成过失伤害了一家公司的信誉，它还曾向广告商推送了错误的信息。

　　虽然利用算法推送的时效性和个性化都很强，但却无法满足实时性和用户的需求。人工可以根据社会环境和自然环境的变化立即决定当下用户最关注的新闻内容，至少从这点来看，就优于算法。

　　从算法曲线来讲，它可以关注庞大用户群体的个性化阅读习惯，但它不能自主地进行策划，只是单纯地依靠以往的阅读习惯进行推荐。

　　国内的很多社交和网络媒体平台也会采用算法推荐功能，在你的社交账号与网络媒体平台账号相关联之后，它会根据你平时关注的内容进行新闻阅读推荐，但它很难全面掌握用户的喜好，并且推荐的文章质量良莠不齐。

　　国内的今日头条和一点资讯等平台也是依赖于算法，根据你关注的内容分类进行推荐，再通过你阅读的文章模式包括阅读停留时间等一系列信息数据进行计算，最终达到推荐你喜欢文章的效果。但最近，他们改变了以往的推荐模式，利用人工和算法结合的模式，在算法筛选出的大量相关文章中，人工挑取最有价值和时效性比较强的文章推送给用户。

　　在现代的传播体制下，需要结合以往的算法推荐和人工编辑的价值，才能把最好的内容推荐给用户；从营销角度来讲，结合了用户搜索行为所触及的全网数据，利用算法分析出用户的兴趣，人工满足用户的需求。