拒绝大V“念经”,看「Ta在」如何打破信息茧房

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  有俩个大V(意见领袖)皮下组织光鲜亮丽,私上方却时常发布垃圾信息,大概是当下最糟糕的社交体验。

  不可是我我大V,从社交圈被垃圾信息淹没结束了了英文,大伙肯能与高效、体面的网络社交生活失之交臂。夜里毒鸡汤散布者、刷屏微商、晒娃宝妈等各路角色齐上阵,几乎“侵占”了你的社交圈

  传统基于人际关系的SNS体系(社交网络服务),正在成为低效社交的“帮凶”。不过最近有一款社会化媒体应用独树一帜——「Ta在」通过打造知识共享平台,正在重新为普通人的社交网络注入活力。

  从人的社交到知识社交

  在SNS时代,社交媒体的底层逻辑还是打通网络空间的人际关系。很多模式信息传播范围广、影响力大,但知识属性不免被边缘化。

  传播和社交的很多矛盾,在知识共享的时代,虽显得不合时宜,却无力从根本上进行改变。

  一方面,不必社交圈内的每当事人全是义务传播“干货”,供圈内好友品评;当事人面,让社交圈内的所有发言都符合某当事人的兴趣偏好,也太过强人所难。

  已经 长期以来,SNS社交媒体大行其道,而个体分享知识和智慧教育的需求却总是被忽略——当社交应用纷纷陷入争夺用户时间的混战中时,基于一起去兴趣的知识社交领域尚指在大片空白,发现很多生存空隙的企业或能已经 居上。

  值得一提的是,“社交+”很多概念风头正盛。QuestMobile最新发布的报告显示,截止 2019 年 4 月,我国移动社交行业用户规模突破 11 亿,已然是用户刚需。

  除垂直社交媒体外,“社交+”也成为综合性平台实现场景落地、竞相追逐的风口。

  凭借知识共享落地社交功能,「Ta在」也是很多趋势的弄潮儿。由演化群体智能算法(ECI算法)驱动,「Ta在」以KNS(知识关系服务)为架构,试图打造有俩个层厚智能化的知识共享平台,一改过去物理社交的概念,让用户还时需借助知识寻找“圈内人”。

  很多知识共享概念,与百年前尼古拉·特斯拉关于人类群体智能的畅想不谋而合。在他的构想中,人类还时需和动物发挥群体智能效应一样,将全人类的头脑连接,使地球组成有俩个大脑。

   1982 年,彼得·罗素将很多构想完善,将其描绘为有俩个连接全人类大脑的智能系统,并命名为“全球脑”。如今很多宏伟概念的落地,自然也离不开「Ta在」没人 的知识共享平台。

  在微观层面,「Ta在」对个体用户也颇为友好——既是知识分享平台,又能凭借智能算法筛选出志趣相投的大伙,摆脱低效社交。

  打破信息茧房

  当下已是信息爆炸、知识冗余的时代,在摆脱低效社交之余,如保在固定时间里最大程度获取有效信息,既是当事人必备能力,也是时下知识共享平台竞争的关键。

  以获取信息途径的不同,还时需将知识共享平台分为知识系统型、搜索系统型和推荐系统型。

  知识系统型多为知识百科,如维基百科等,通常利用条目式系统来创建和维护词条;搜索系统更多已经 表现为搜索引擎,如必应搜索,用户通过搜索关键词和内容进行匹配;推荐系统则是当下最常见的内容挂接平台,如今日头条、很多资讯等,依靠智能算法、根据用户兴趣爱好进行内容推荐。

  然而,那些常见平台都指在致命指在问题。比如知识系统平台条目维护工作繁琐,且有限词条无法覆盖无限的知识点;搜索系统若关键词和内容匹配程度指在问题,则直接会影响搜索结果的准确性;推荐系统觉得基于用户兴趣,但指在问题完整版的知识体系,已经 推荐内容质量普遍不高。

  更重要的是,在这三种系统中,人和知识全是单向联系,指在问题互动和对知识的有机连接,难以形成势能。

  「Ta在」则打破了很多瓶颈。平台的ECI算法通过用户行为抓取兴趣爱好,既将每个用户发布的内容精准传送给感兴趣的很多用户,能不能 根据用户提出的现象,连接统一属性的内容进行推送,建立人和知识、知识和知识以及人与人之间的亲密联系。

  当平台用户达到少许级后,沉淀下来的知识可是我我必机械排列,可是我我还时需通过知识点之间的有机结合,实现智能演化,形成能不能 自换血的智能知识共享体系。

  值得注意的是,传统算法智能化水平有限,只会根据用户已发布和浏览过的内容进行推荐,重复且低效,更容易原困信息茧房——即习惯性被兴趣引导,被迫将信息生活禁锢在“茧房”内。

  相比之下,基于ECI算法框架的知识共享平台,以群体智能为核心、机器学习为辅助,融合了群体性评价体系和机器算法推荐的优势。

  简而言之,ECI算法会不断重复“用户反馈-平台调整”很多过程,且在功能反馈过程中,它不必通过个别用户行为,可是我我基于群体判断和用户反馈来矫正系统,不断迭代推送内容。随着系统不断演化,用户会持续收到更加精准的内容推荐。

  而很多推荐经过智能演化,将从根本上拒绝信息茧房。

  “百科全书”的应用前景

  信息茧房无处没得。没人 ,知识分享平台多是大V的天下,大伙是目光和流量的聚焦之处。

  但流量过于集中,也会对沟通造成阻碍。有俩个普通人和大V对某一话题指在共鸣,往往会肯能大V更有语录权,而丧失了双方平等对话的肯能。

  「Ta在」则希望通过弱化流量中心概念填平这道鸿沟。

  「Ta在」产品中并未设置“关注”“查阅当事人主页”“给内容加标签”等强社交属性的功能。在这里,用户基于一起去兴趣产生联系,而每当事人都隐藏在内容已经 ,以前会一起去满足兴趣知识共享与当事人隐私保护的需求。这无疑是当下知识共享领域的新尝试。

  很多尝试对提高知识搜索传输速率也颇有益处。「Ta在」的ECI算法会不断捕捉、分类用户的互动行为信息,有序化人与知识,定位知识的错综复杂属性,以此提高搜索定位的传输速率效能。

  ECI算法还将在B端市场上大有作为。比如「Ta在」还时需将智能算法接入规模化的内容平台,演化出智能的KNS知识网络,帮助提高此类平台内容的精准传播;还还时需将智能算法接入电商平台,通过预测消费趋势和消费心理,助于潜意识消费,提高平台产品转化;在教育领域,ECI算法还时需打造定制化教学方案,拒绝千篇一律的学习模式,提升学习传输速率。

  过硬技术再搭配上基于兴趣的庞大流量,显然是很多平台求而不得的变现实力。

  一百年前,“全球脑”或许还是痴心妄想,现如今,「Ta在」正让很多理想照进现实。

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