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明升m88网站:智能推送对受众认知的影响

时间:2020/4/4 20:04:18   作者:   来源:   阅读:0   评论:0
内容摘要:近年来,传播的可计算性研究有日益成为"显学"的趋势,计算传播学已经得到学界普遍认同,应用场域也日益拓展,例如数据新闻、计算广告、智能推荐等。此次培训,悉尼科大也安排较大比重的课程,让学员了解"当数据遇到媒体",会产生怎样的化学反应。澳大利亚...
近年来,传播的可计算性研究有日益成为"显学"的趋势,计算传播学已经得到学界普遍认同,应用场域也日益拓展,例如数据新闻、计算广告、智能推荐等。此次培训,悉尼科大也安排较大比重的课程,让学员了解"当数据遇到媒体",会产生怎样的化学反应。

澳大利亚最大的户外广告公司“哦!媒体”的数据分析科学家,从机器学习、自然语言处理、神经网络等技术层面,讲授了"协同过滤“基于内容“混合推荐"三种常见的媒体智能推送模型,并做了推全率和推准率方面的评估。从千人一面到千人千面,智能推送彻底改变了媒体抵达用户的方式,内容与用户的精准匹配大大提高了传播的效率和效果,这无疑是传播领域一场革命性的变革。

如今,媒体智能推荐系统成为个性化信息获取的重要途径,今日头条这种聚合类新闻应用,借助个性化推荐的技术优势,成为移动端的头部平台,事实上也就建立了新的内容把关模式。悉尼科大的萨夏教授认为,智能推荐、算法技术限制了信息消费者的选择范围,相当于一个"过滤气泡",其对用户偏好的分析,客观上也会产生"回音壁"现象,将影响甚至改变用户对新闻的认知和判断,更遑论英国剑桥分析公司这样对民意的主观干预。事实上,国内业界和学界,也一直在探讨类似的问题,比如"信息茧房“观点极化“圈层壁垒"等。

算法可以改变用户的新闻取向,但算法工作机制本身并不是完全透明的,这种担忧可以说是全球性的。澳大利亚消费者与竞争委员会曾经做过这方面的调查报告,但对传统媒体强监管而对数字媒体弱监管的问题并没有得到有效解决。智能推送是建立在数据和算法基础上的,如何用法治手段监管数据,如何用主流价值驾驭算法,如何破解圈层传播导致的态度褊狭,在全媒体时代牢牢把握舆论引导的主动权,更广泛地凝聚社会共识、形成社会合力,是我们面临的一道现实课题。

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