Knowing是治療你我的特效藥
ZiGi
2015-09-15 17:36

你聽過資訊偏食症嗎?

 

2008Facebook進入台灣發展到現在,已有超過1500萬活躍用戶,臉書無疑成為台灣人資訊與新聞內容的最大接收管道。

 

在數位快速發展的大數據時代,如何從每天億萬的訊息中,篩選出重要的訊息並推播給使用者,是這個時代每個社群平台都會面對的共同課題。

 

臉書也不例外,一個人每天最多能看見的訊息不過就幾百條,在上千萬的資訊內容中,控制動態消息顯示的內容,成就了使用者的喜好訊息篩選,也成就了臉書的廣告營收。

 

但也因為了動態消息的顯示控制,不知不覺中,身為臉書使用者的我們,全成了資訊偏食症的重症患者,內容挑食的狀況日益嚴重且不可治療,最有趣的是99%的臉書使用者中,大多沒發現自己已是病入膏肓。

 

你知道臉書是如何決定哪些動態該顯示在你的動態牆上,並且經過系統篩選的機制上,產生了什麼樣的問題嗎?

 

先看看臉書動態消息運作方式的官方使用說明:

 

 

 

您在 Facebook的關係鏈與活動會影響動態消息中顯示的動態。

這有助於讓您看見更多您感興趣、來自最常互動朋友的動態。

貼文的留言數和按讚次數,以及貼文的類型(例如:相片、影片、近況更新)也會讓該則貼文更有可能出現在您的動態消息中。

如果您認為錯過了想看的動態,或在動態消息中看到不想看的動態,您可以調整設定。

 

正是這看似為了使用者客製化,以互動機制為主要的動態消息控制系統,一步步的讓使用者邁向資訊偏食的絕症,你曾想過,你想看或應該看的內容,不一定能在社群上得到高的互動權重嗎?

 

社群傳播最大的特性,在於自己喜歡的內容,就會進行傳播的動作,但你連喜歡的內容都看不到的時候,怎麼進行傳播?

 

更別說那些你應該看、你想看,但是你並不喜歡的內容...


臉書,隱藏了大部分的訊息在你的動態,其中大部分是你不喜歡的內容,但也包括了你想看、你喜歡的內容。

 

照道理來說,臉書應要顯示我想看的內容在我的動態之上,怎麼會造成我想看的內容,卻也隱藏在我的動態牆之中呢?

 

這其中的原理,我用【兩個蝴蝶效應】來解釋

 

 

你想看一個內容專頁因此而追蹤,但並不是每一篇專頁的動態,都能做到讓你眼睛為之一亮進而產生互動,錯過了1篇貼文,2篇貼文後,臉書就會判定你不喜歡此專頁的內容,而降低了該專頁貼文之後出現在你動態出現的機率。

 

而你想看的內容,也不一定是你或大眾互動高的內容,你或大眾互動高的內容,不一定是你想看的內容,但臉書的動態消息顯示控制,計算了所有貼文從你和你朋友或是其他使用者中,所獲得的互動權重,使得得到越多互動的貼文,越容易出現在你的動態之上,甚至包含了越被留言罵翻的貼文,越會出現在你的動態之中,但這些互動高的動態,真的就是使用者最想看最喜歡的內容嗎?

 

簡單的說,因為你或朋友對一則貼文的互動關係,影響了你動態牆上之後一百則貼文的顯示,我稱之為第一個蝴蝶效應。

 

而經過了第一個蝴蝶效應的篩選後,造就了第二個更嚴重的蝴蝶效應,也就是資訊偏食症的連鎖反應。

 

什麼是資訊偏食症的連鎖反應?

 

因為你對一則動態產生了互動,所以臉書系統就推薦更多的此類動態的內容給你,你看到的都是同類動態的內容,所以變成只能對同類動態互動...然後臉書系統又推薦更多的同類動態給你,產生了無限迴圈的資訊偏食症的連鎖反應...

 

如果有一篇內容,是你想看並喜歡,且一定會進行社群傳播的內容,但很可惜的經由蝴蝶效應的結果,使得該內容沒有出現在你的動態,連看都看不到的喜歡內容,你怎麼進行傳播或使得該篇貼文得到更多的互動權重?

 

也就是說,因為你所看到的動態,都是已透過演算法才顯示在你的動態牆,不知不覺中,只剩下了持續保持高互動的貼文,大部分的內容與追蹤,可能早已永遠消失在你的動態牆。

 

就像要在一個籃子中挑出自己最喜歡的蛋類,但籃中的蛋已是經過電腦的第一層篩選,所以只能挑籃中剩下的蛋類,可有人喜歡鴕鳥蛋,有人喜歡鵪鶉蛋,有人喜歡雞蛋,當籃子中只剩下雞蛋的時候,你又如何能挑選出自己喜歡的鴕鳥蛋呢?

 

簡單的說,強者越強,弱者越弱,即使弱中出強,鶴立雞群,成為乞丐中的霸主...還是乞丐...,這類似連坐法的動態消息顯示控制的規則,是第二個造成資訊偏食症的蝴蝶效應。

 

 

你有發現自己已成為內容偏食症的患者嗎?你可以開啟你臉書所追蹤的專頁,加入的社團,甚至是朋友,來診斷這一病症,有多少的動態是你已經幾百年沒看過且永遠消失在你的動態牆上的呢?

 

那些你所錯過的內容,真的都是你不希望接收的資訊嗎?

 

光批評是沒用的,如何改變資訊的接收,使得每個該你想看你應該看得的內容,都能夠正確的投到你的眼中,是台灣目前面臨的重要課題,在這資訊偏食症蔓延全台的狀況下,Knowing就這樣誕生了。

 

 

系統篩選或媒體決定該傳播的內容,都是不夠的

 

在資訊爆炸的大數據時代,系統推薦是必然的結果,但系統推薦最大的缺點就是內容偏食症的誕生。

 

由媒體來決定該傳播的內容,更是已經落伍的作法,畢竟使用者所關心所想看的內容,並不一定是媒體能準確決定的。

 

為了解決推薦系統,與媒體自產新聞兩條路所造成的困境,Knowing選擇了兩路並行的兩條腿模式,解決了系統推薦所造成內容偏食症的情形,也能夠將讀者真正關心的議題投放到讀者的屏幕之上。

 

什麼是兩路並行的兩條腿模式?

 

用過Knowing APP 的朋友都知道,Knowing 下方六條新聞左右有著極大的不同,那是因為顯示在Knowing APP 左方的新聞是由大數據資料庫計算了個別使用者的閱讀習慣後,推薦給每個不同使用者。

 

而右邊的新聞則是由Knowing 新聞新媒體所自產的新聞內容,由時序排列。

 

系統所計算的使用者習慣,同時包含了所有在Knowing APP上的閱讀習慣,所以推薦新聞也會因為你對Knowing 自產新聞內容的閱讀與互動,而改變與進化,這樣的設計就能夠跳出第二個蝴蝶效益的無限迴圈,避免推薦系統淪為永遠只有某些相關新聞而沒有變化,又能同時推薦讀者真正想看的新聞。

 

Knowing 相信通過推薦新聞與自產新聞的兩條腿模式,能解決發生在全台灣臉書使用者所得內容偏食症的情形,並且精準的推送對的內容給對的讀者進而傳播有價值的內容,讓每一篇文章都能夠發揮他的最大效益,讓最想閱讀該篇文章的人閱讀。

 

或許Knowing自產新聞內容還有很多可以改進加強的地方,或許,Knowing推薦系統的Base和演算都可以再討論,但我們相信,朝對的方向走,這只是一個Beginning,兩條腿並行的閱讀模式,是未來內容平台發展必然趨勢。

 

Knowing APP 的產品,也持續的對流暢、社交、產品進行著改進,實際上,Knowing APP的完成度可能還不到規劃中的50%,但我們一定會小步快跑,加速進化,讓Knowing 成為新媒體時代,台灣年輕人愛用的新聞APP

 

915日,Knowing將舉辦上線歡慶記者會暨移動者聯盟成立大會,展示Knowing APP 產品的介紹、年輕的編採團隊、可食用QRcode餅乾、NFC貼紙等創意行銷,也歡迎媒體蒞臨訪問。

 

iOS版本也終於在昨日99日正式上線,即日起至914日評論Knowing APP (GooglePlay or AppStore),將於915 Knowing 上線記者會從期間內進行評論的使用者,抽出 Apple Watch 得獎者1名。

 

立馬下載並評論進行抽獎▼

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已在GooglePlay Knowing APP 進行過評論者,只需更新評論就可符合贈獎資格。

 

 

謝謝讀者朋友對Knowing的支持,我們會繼續努力。

 

圖片來源:Jonathan Leung@flickr.cc