编者注：智能软件算法不是万能的，有些东西更适合人们去做。最近，国外Snapchat，Instagram，Twitter和YouTube，国内信息和今天的头条已经开始手动选择编辑内容并推荐给用户。

关于智能算法和手工编辑的主题，美国社交媒体高级编辑Kurt Wagner谈到了他的观点。

世界上每个社交网络每天都充满了丰富的内容。这是个好消息，但坏消息是这些社交公司需要从这里过滤掉特定内容以吸引观众。

他们永恒的解决方案是什么？人手。

过去，社交媒体将通过智能算法过滤推荐内容：当注意用户在一定时间内达到峰值时，本文的关键信息将成为热门话题并被列为最快上升指标。该索引将成为下一时期流行信息的源参考。

有了这个参考值，系统就会开始新一轮的数据筛选和推荐。通过数据和算法，门户在信息推荐的准确性和更新速度方面具有明显的优势。

与此同时，像Facebook这样的平台拥有庞大的数据量和用户群。不同的用户对不同的内容感兴趣。这意味着他们不能雇用足够的人来完成工作，只依靠算法。

然而，使用算法推荐的缺点也是显而易见的，例如推送内容的质量不均匀，或者推送的时间是错误的。

Snapchat，Instagram，Twitter和YouTube用于分析用户浏览内容并收集相关标题以编辑推荐内容，但最近他们宣布增加新的管理功能：依靠人类从大型内容中选择最佳内容经过筛选。提出建议。

他们招募了许多专业媒体人，并利用他们对新闻的敏感性来确定新闻是否有价值以及用户是否希望看到以确保用户能够准备有价值的信息。

您为什么现在依赖手动推荐内容？在过去，当发生重大事件时，Facebook和Twitter会像奥斯卡或超级碗一样吸引用户的注意力。在营销方面，这是增加曝光率的机会。但是现在Snapchat，Instagram和YouTube正在争夺用户的注意力，每家公司都打赌用户会去他们自己的平台并为他们的用户提供最好的阅读体验。这就是为什么他们依靠劳动力而不是仅依靠算法。

智能算法足以使用标签来过滤文章，但它们无法区分新闻的重要性和实时性，也无法区分事件的背景信息。正如Snapchat曾经因为使用算法推动而损害了公司的声誉，它也将错误的信息推送给了广告商。

尽管算法推送的及时性和个性化很强，但它们无法满足实时和用户需求。劳动者可以根据社会环境和自然环境的变化立即确定当前用户最关心的新闻内容。至少从这个角度来看，它优于算法。

从算法曲线的角度来看，它可以关注大用户群的个性化阅读习惯，但不能自主规划，而只是依靠过去的阅读习惯进行推荐。

中国的许多社交和在线媒体平台也使用算法推荐功能。在您的社交帐户与在线媒体平台帐户关联后，它将根据您通常关注的内容制作新闻阅读推荐，但很难完全掌握用户的喜好，并且推荐文章的质量参差不齐。

今天的国内头条和一些信息和其他平台也依赖于算法，基于你感兴趣的内容分类，然后通过你阅读的文章模式包括阅读时间和其他信息来计算，最后达到效果推荐你最喜欢的文章。 。然而，最近，他们使用手动和算法模式的组合改变了先前的推荐模式，并且在算法选择的大量相关文章中手动挑选最有价值和时间敏感的文章。

在现代通信系统下，有必要将先前算法推荐和手动编辑的价值结合起来，向用户推荐最佳内容;从营销的角度来看，结合用户搜索行为触及的整个网络数据，利用算法分析出用户的兴趣，手动满足用户的需求。

本文引用了多种信息来源：Re/code Stratechery

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