《紐約時報》頭條和社群網站推文的,竟然是個聊天機器人?

作者 | 發布日期 2015 年 08 月 17 日 8:55 | 分類 數位內容 , 網路 follow us in feedly
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Blossom,現在各大版面應該推哪篇文章?

Blossom,Facebook 上推什麼文章會變熱門?




Blossom 是《紐約時報》數位版的新主編,專門負責從每天超過 300 篇各式文章當中挑出最熱門的文章,推薦給各大版面的績效編輯(Growth Editor)以及社群媒體編輯(Social Media Editor)。

這看起來是一個絕頂重要的職位!然而,具體來說,Blossom 卻沒有辦公室。但卻的確是編輯部最盡職盡責的一位主編,每天工作 24 小時不休息……

這是因為,Blossom 其實只是《紐時》內部團隊溝通所用的 Slack 軟上的一個聊天機器人。

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《紐時》的績效編輯和社群媒體編輯最近開始對Blossom產生了依賴,就像他們過去和現在依賴自己的專業知識和主編一樣,現在 Blossom 能夠更快地在海量的文章中,幫編輯挑選出推薦到 Facebook/Twitter 等社群媒體上的文章和圖片集。內部統計的資料結果顯示,被 Blossom 推薦的文章,點擊量能夠達到非推薦文章的 38 倍水準。

根據哈佛新聞研究機構 Nieman Lab 的報導, Blossom 的締造者是《紐時》數位部門的資料科學團隊。首席數據科學家克里斯·維金斯透露,後端使用了 Java、Python 和 MapReduce 等程式語言和技術,融合了「非常先進和複雜的演算法」;前端為了方便實用,直接通過界面整合到了《紐時》編輯團隊日常溝通所用的 Slack 團隊協同軟體當中,作為一個帳號/聊天頻道存在。各個版面的績效編輯也會像產品經理一樣,對 Blossom 團隊提出產品最佳化的需求。

Blossom 暫時還沒有自然語言的理解能力,不過編輯可以使用設定好的命令來根 Blossom 溝通,比如輸入:

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就可以讓 Blossom 回到目前《紐時》所有版面適合推送到 Facebook 上的文章。

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Blossom 在後台一直保持對《紐時》文章以及社群媒體上的討論進行監控和資料分析,當它發現接下來如果推送某一篇文章在社群網路上會引起病毒傳播的話,會自主給當班編輯發送預警通知。

找到最容易熱門的那篇文章,如何製定標題、摘要文案、配圖等,一直是各大媒體主編、績效編輯和社群媒體編輯最頭痛的事情。除了 Blossom 以外,《紐時》很長時間以來都會在財報季、運動比賽報道的時候使用機器人來寫稿,從而大大降低了人力編輯的腦力負擔、提高了效率。現在,《紐約時報》已經在技術帶領內容上走在了全球媒體的前段班。

(本文由 PingWest 授權轉載) 

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