第五屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會·互聯(lián)網(wǎng)之光博覽會日前在浙江烏鎮(zhèn)拉開帷幕。11月8日上午， “文明互鑒：網(wǎng)上文化交流共享”分論壇如期舉行。

　　吳晨光在論壇上以“網(wǎng)絡文化傳播中算法的跨國應用”為主題，向到場嘉賓介紹了一點資訊核心算法技術在國際市場的實際應用。他透露，一點資訊的海外版資訊客戶端News Break同樣使用了千人千面、算法分發(fā)的產(chǎn)品模式，通過“興趣引擎”技術可以快速了解不同用戶的深度需求。2017年中旬，News Break總活躍用戶超過350萬。

　　“內(nèi)容的交互，是文化互鑒的基礎。但如果考慮到怎么樣輸出更能被對方接受，怎么樣的互鑒的效率更高?這就涉及到對用戶的了解上”，吳晨光總結(jié)，算法和人工智能的核心，就是能夠深入了解用戶的需求，一點資訊獨創(chuàng)的“興趣引擎”則加深了這一點。如此，攜手共建網(wǎng)絡空間命運共同體，才能真正落到實處。

　　以下為 吳晨光演講全文：

　　2013年8月，北京中關村一座破舊的居民樓里，從美國硅谷歸來的鄭朝暉博士，將一款新型APP——一點資訊推出上線。從此，一點資訊開啟了新時代，把資訊閱讀從千人一面的時代帶到了千人千面。歷經(jīng)5年發(fā)展，它的每日活躍用戶(DAU)已經(jīng)超過6500萬，小米、鳳凰、OPPO等先后成為其股東。

　　“聰明絕頂”的鄭博士并不滿足于國內(nèi)的成績。2015年5月，他又回到美國，創(chuàng)立了資訊客戶端News Break。2017年中旬，News Break總活躍用戶就已經(jīng)超過350萬。

　　News Break同樣使用了千人千面、算法分發(fā)的產(chǎn)品模式。即：先有用戶畫像，再去匹配相應的文章。用通俗的話講，就是根據(jù)你在APP里的行為——比如點擊、評論、分享、收藏以及搜索、訂閱等，判斷你喜歡什么內(nèi)容;然后再投其所好，推薦相應的內(nèi)容給你。相對于傳統(tǒng)媒體及PC端，這種分發(fā)模式是顛覆性的，如同計劃經(jīng)濟向市場經(jīng)濟的轉(zhuǎn)變。

　　通過這種方式，News Break迅速捕捉到了美國用戶的畫像，并根據(jù)此推薦內(nèi)容，獲得大量用戶的青睞。所以，在蘋果推薦的優(yōu)質(zhì)APP排名中，能屢屢位居前列。但在繼續(xù)深入的探究中，News Break的算法團隊也發(fā)現(xiàn)：中美用戶的閱讀習慣也有一些差別。特別是中國的用戶，不太會主動把自己的興趣愛好表達出來，也不太愿意在客戶端上進行搜索、訂閱。

　　而這導致給他們推薦的內(nèi)容大多是“爆款”——也就是大多數(shù)人都喜歡的，比如娛樂新聞和社會新聞。而美國人是相對積極的，愿意主動把自己的某個愛好說出來，愿意在客戶端上進行搜索和訂閱。所以，News Break通過“興趣引擎”的技術模式，可以很快了解某一個用戶的深度需求——比如高爾夫、馬術、帆船。最終，News Break將自己定位為“keep people updated with their deep interests”。翻譯過來，就是探求用戶的深度需求。

　　為了滿足用戶的長尾、深度需求，News Break也正在建立屬于自己的、美國本土“自媒體”系統(tǒng)。2012年8月，自從微信公眾賬號的功能上線后，中國已經(jīng)有超過3700個自媒體，每天發(fā)文不計其數(shù)。微信、今日頭條、一點資訊、網(wǎng)易等平臺，先后建立了屬于自己的自媒體系統(tǒng)，可以隨時注冊賬號并發(fā)文。這又滿足了千人千面分發(fā)的客戶端以及社交媒體的大量用戶閱讀需求。

　　運用自媒體進行表達，其實已經(jīng)構成了一種網(wǎng)絡文化，就如同中國網(wǎng)友的“跟帖文化”一樣。中國最早的自媒體——也就是“博客”，其實是在很大程度上受到了美國的影響。這就是兩國之間互聯(lián)網(wǎng)交流的產(chǎn)物。但因為國情的不同，大洋彼岸的博客注重于“政治新聞”，而中國的自媒體包羅萬象。因為有了對用戶數(shù)據(jù)、用戶畫像的分析，News Break的編輯們也就知道去找什么樣的內(nèi)容、拿到多少內(nèi)容，調(diào)動作者生產(chǎn)這類內(nèi)容，以達到內(nèi)容生產(chǎn)和內(nèi)容分發(fā)之間的平衡。

　　大約在10年前，智能手機開始進入中國時，我們的APP基本是靠C2C模式——Copy to China。而在今天，中國已經(jīng)成為移動互聯(lián)網(wǎng)最發(fā)達的國家，大量APP出生之后，開始走向CFC——Copy from China.一點資訊的國際化，輸出的主要是技術;快手等APP的國際化，又輸出了小視頻內(nèi)容。

　　內(nèi)容的交互，是文化互鑒的基礎。但如果考慮到怎么樣輸出更容易被對方接受，怎么樣的互鑒的效率更高?所以，這就涉及到對對方用戶的了解上。算法和人工智能的核心，就是能夠深入了解用戶的需求，“興趣引擎”則加深了這一點。如此，攜手共建網(wǎng)絡空間命運共同體，才能真正落到實處。