यूएफपीआर में पत्र में मेरी डिग्री के दौरान, एक शिक्षक के लिए यह विचार लाना असामान्य नहीं था कि कलाकार "समाज के एंटेना" हैं। अर्थात्, इस वर्ग के पास लोगों को महसूस करने से पहले ही समुदाय की वार्षिकताओं और जरूरतों को महसूस करने की एक विशेष क्षमता होगी।

आज के संपादकीय में, काफी दिखावा करते हुए, मैं यह तर्क देना चाहता हूं कि यह तुलना कंटेंट क्यूरेशन पर भी लागू होती है, यानी मेगा क्यूरियोसो और अन्य एनजेडएन ग्रुप साइटों पर यहां जिन विषयों को संबोधित किया जाएगा। आखिरकार, एक तेजी से स्वचालित क्षेत्र में मानव संपादकों के लिए अभी भी जगह है?

कवियों से लेकर सेब तक: मनुष्य आवश्यक हैं

"समाज के एंटीना" (या "अनुवाद में" दौड़) की यह अवधारणा 1920 में अमेरिकी लेखक, संगीतकार, और साहित्यिक आलोचक एजरा पाउंड (1885-1972) द्वारा गढ़ी गई थी। उस समय, पाउंड मुख्य रूप से कवियों का जिक्र कर रहा था, जिनके पास सबूतों को समझने के लिए लगभग पूरी क्षमता है कि कुछ अधिक होने वाला है।

बाद में, 1969 में, संचार दार्शनिक और सिद्धांतकार मार्शल मैकलुहान ने इस विचार को व्यापक बनाया: एंटीना से अधिक, कलाकार रडार की तरह होंगे और सामाजिक और तकनीकी परिवर्तन को एक पीढ़ी या दो को अग्रिम रूप से बदल सकते हैं। इस प्रकार, कलाकारों को आवाज देकर, जो एक प्रकार का "प्रीमियर अलार्म सिस्टम" होगा, समाज बड़े बदलावों के लिए समय में खुद को तैयार कर सकता है - बेहतर या बदतर के लिए।

संपादकीय व्यवसाय में, जहां मैं काम करता हूं, एक समान चर्चा है जो एंटेना और रडार के इस विचार पर वापस जाती है: सभी एल्गोरिदम वेबसाइट उपयोगकर्ताओं की वरीयताओं को ट्रैक करने में सक्षम होने के साथ, क्या हमें अभी भी सामग्री क्यूरेट करने वाले लोगों की आवश्यकता है? क्या एक मानव संपादक द्वारा किए गए "शिल्प" में रोबोट द्वारा प्रदान किए गए डेटा को जोड़ने के लिए कुछ भी है?

"क्या पाठक इस कहानी को पसंद करेंगे?" तस्वीर लेने वाले व्यक्ति को सोचता है

एल्गोरिदम और मैक और लुहान के महान कलाकारों से खुद की तुलना करने के लिए बहुत दिखावा होने के कारण, मैं दोनों सवालों का जवाब देता हूं: हां, हमें लोगों की जरूरत है, और हां, मनुष्यों के पास अभी भी प्रकाशन की स्वचालित प्रक्रियाओं में जोड़ने के लिए कुछ है । बेशक, जब एक जिज्ञासा स्थल पर डिजिटल सामग्री पर विचार करने पर, हम अब सामाजिक परिवर्तन की भविष्यवाणी करने के बारे में बात नहीं कर रहे हैं। इसके बजाय, यह अनुमान लगाने के बारे में है कि जनता क्या पढ़ना पसंद करेगी - पाउंड की कल्पना की तुलना में बहुत कम उदासीनता।

यह सोचने के लिए कि मैं अपनी चुन्नी (सिर्फ थोड़ी सी!) के लिए अंगारा खींच रहा हूं, मुझे कहना होगा कि मैं इस विचारधारा के अनुरूप हूं: इस साल, एंटेना के विचार के लगभग एक सदी बाद, Apple ने घोषणा की कि वह देख रहा है। मानव संपादक एक नए समाचार ऐप पर काम करते हैं।

जॉब पोस्टिंग में कहा गया है कि एडिटर्स के पास ब्रेकिंग न्यूज खोजने के लिए उत्सुकता होनी चाहिए, लेकिन उन्हें मूल और आकर्षक कहानियों को पहचानने में समान रूप से सक्षम होना चाहिए, जिन्हें शायद ही एल्गोरिदम द्वारा पहचाना जाएगा। यही है, 2015 के मध्य में, एक विश्व स्तर पर मान्यता प्राप्त कंपनी जो प्रौद्योगिकी और नवाचार का पर्याय है, सामग्री को क्यूरेट करने के लिए पूरी तरह से स्वचालित प्रणालियों पर भरोसा नहीं करना पसंद करती है।

अंतर्ज्ञान x एल्गोरिथम

हालांकि पहले से ही उत्कृष्ट उपकरण हैं जो यह पता लगा सकते हैं कि अभी इंटरनेट पर क्या है, कुछ चीजें हैं जो केवल प्रकाशक कर सकते हैं, जैसा कि एली पेरिस हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू वेबसाइट पर सूचीबद्ध है। और पहला विशिष्ट मानव सूचीबद्ध कौशल (अभी तक) एक प्रवृत्ति बनने के लिए अभी तक का अनुमान लगाने के लिए है ।

हम एक उदाहरण के रूप में तूफान पेट्रीसिया ले सकते हैं, जिसे इतिहास में सबसे मजबूत माना जाता था। 23 अक्टूबर को, जब इस घटना के चरम सीमा के साथ मैक्सिको के पश्चिमी तट से टकराने की उम्मीद थी, तो वाक्यांश "फुरैको मेक्सिको" दोपहर तक एक रिकॉर्ड तोड़ने वाली Google खोज नहीं था। हालाँकि, सामग्री टीम के अनुभव ने हमें यह अनुमान लगाने की अनुमति दी कि पाठकों को इस विषय में दिलचस्पी होगी, जिसने मुझे इस एजेंडे का चयन करने के लिए धन्यवाद (टिप के लिए धन्यवाद!)। कहा और किया गया: लगभग चार घंटों में, कहानी 100, 000 विचारों से चली गई, फेसबुक पर 1.7 मिलियन लोगों तक पहुंच गई, और दिन का सबसे अधिक क्लिक किया गया।

"मैक्सिकन तूफान" की खोज केवल एक प्रवृत्ति बन गई जब हमने लेख प्रकाशित किया। स्रोत: गूगल ट्रेंड्स

इस "क्रिस्टल बॉल" शैली कौशल के अलावा, पेरिसर ने कुछ ऐसा उठाया है जो एल्गोरिदम निश्चित रूप से नहीं करते हैं: जोखिम लेते हैं । उदाहरण के लिए, पिछले महीने व्हाट्सएप NZN ग्रुप में किसी अज्ञात व्यक्ति के यहाँ पहले से आया हुआ "ड्रैगनबेल मेलोट", गोकू को "श्रद्धांजलि" में एक क्लिप जो केवल शब्दों में वर्णित नहीं किया जा सकता है।

एक अच्छी तरह से क्रमादेशित स्वाभिमानी एल्गोरिथ्म ऐसी सामग्री का चयन कभी नहीं करेगा, क्योंकि यह इंटरनेट पर कुछ "गर्म" नहीं था - इसलिए इसका पता नहीं लगाया जाएगा। हालाँकि, कंटेंट के हमारे उपाध्यक्ष, गस, जो अब तक मैं जानता हूं कि मानव है, की भावना थी कि क्लिप तब तक सफल होगी जब तक कि पाठकों के लिए एक उचित दृष्टिकोण नहीं लिया गया (आखिरकार, अस्वीकृति का जोखिम अधिक था)। परिणाम: फेसबुक पोस्टिंग 24 मिलियन लोगों तक पहुंच गई, या ब्राजील की आबादी का 12%।

पेरिस द्वारा उद्धृत एक अन्य कौशल जिसमें प्रकाशक सबसे अच्छा करते हैं, वह है " संपूर्ण दृष्टिकोण ", क्योंकि एल्गोरिदम अभी तक कहानियों को चुनने में इतने अच्छे नहीं हैं कि साइट के मुख्य पृष्ठ पर कब्जा कर लें। पिछले हफ्ते मेरे पास इस तरह की स्थिति थी: दिन की शीर्ष छह कहानियों में, शीर्ष पांच, हमारी यात्रा माप उपकरण के अनुसार, संयोग से मृत्यु के बारे में बात की गई थी।

मेगा कब्रिस्तान: मैंने सोचा था कि आप इसे पसंद नहीं करेंगे!

यदि हम केवल एल्गोरिथ्म पर विचार करते हैं, तो पाठक एक साइट के आकार के कब्रिस्तान में आएंगे! हालांकि, एक मानव के रूप में, मेरा लाभ जनता के साथ सहानुभूति रखना है, इसलिए मैंने उपकरण द्वारा बताई गई सामग्रियों को दूसरों के साथ विलय करने का विकल्प चुना जो कि दिलचस्प भी हो सकता है, लेकिन यह "मैकाब्रे जलवायु" को कम कर देगा।

सबसे अच्छा कौन मिलता है?

जैसा कि अमांडा वाल्ग्रोव कॉन्टेंट वेबसाइट पर बताते हैं, "मानव संपादक एक पाठक है, कोई ऐसा व्यक्ति जो प्रत्येक कहानी के लिए भावनात्मक रूप से प्रतिक्रिया करता है" - और यह अभी तक एल्गोरिदम की क्षमता नहीं है। इसी समय, एल्गोरिदम के बिना हम बहुत सी जानकारी को अनदेखा कर रहे होंगे जो किसी साइट की क्यूरेशन प्रक्रिया के लिए महत्वपूर्ण है, जैसे कि यह पता लगाना कि पाठकों को क्या आकर्षित करता है, उन्हें क्या पसंद है और उनका ध्यान क्या है।

इससे, इसका उत्तर देना आसान है: यह साइट को बेहतर बनाता है कि यह एल्गोरिदम द्वारा दिए गए डेटा को प्रकाशक की भावना और सहानुभूति के साथ एकजुट कर सकता है। यही है, यह सबसे अच्छा उपकरण और सर्वश्रेष्ठ व्यक्ति का एक संयोजन है जो इसे व्याख्या कर सकता है और कोड क्या प्रदान करता है, उससे परे देख सकता है।