发现文章被疯狂转发的“基因”

作者:Mark van Rijmenam

翻译:于丽君 校对:康欣

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数据,只是矿石;数据分析,将矿石加工成钻石。今天,让我们一起来看看《纽约时报》是如何从矿石加工出钻石。

每天都有成百上千的文章在纽约时报网站上线。然后,所有这些文章都会在社交媒体网络上被分享和评论。为了解这些文章通过社交分享的影响力,纽约时报开发出一款名为Cascade的工具。它能够展示读者与发布者之间千丝万缕的联系,为纽约时报提供了多重视角。

注:字幕为自动生成,纰漏之处请谅解。

这些分析可以被用于撰写可获得广泛分享的文章,从而具有更大的影响力。对于所有出版者而言,有尽可能多的阅读量都是至关重要的,理解这些文章如何以及为何被分享,可以帮助发布者提升内容质量,引来更多流量。

Cascade项目有多重目标,因为纽约时报希望了解以下信息:

• 理解单条tweet(英文微博)的影响力

• 在140个字符内可以产生多少对话

• 特定人群是否在某些话题更有影响力,以及这些人是谁

• Tweet内容是否会对其影响力产生作用,以及如何产生作用

• 什么因素影响tweet的影响力,比如一天中的某个时段或者一周中的特定日期

这个项目的想法在于,它可以帮助纽约时报了解如何在对话中扩展其影响力;并且,作为领域内新闻和信息领导者,维持自身地位。其中的可视化部分,正如视频中所展示的那样,会为他们提供一个清晰的分析:一旦一个故事在纽约时报上被发布,它是如何通过因特网被传播的。这是非常关键的信息,将会帮助纽约时报提升内容品质。

纽约时报正试图将该款工具扩展到其它品牌,并帮助他们了解自身的影响力。最终,他们希望以此工具协助任何线上发布的出版者,能够让他们创造出更好的作品。

文章来源:

https://datafloq.com

【译者简介】

有意联系译者,请给“大数据文摘”后台留言,附自我介绍及微信ID,谢谢!

于丽君:本科硕士毕业于清华大学数学系,硕士研究课题为图像修补问题建模,目前为美国Case Western Reserve University应用数学在读博士,研究方向为贝叶斯方法反问题建模,博士研究课题为利用MEG(脑磁成像技术)时序信号对大脑活动进行定位,对数学建模、机器学习、人工智能以及图像处理等方面有广泛兴趣,希望结识更多相关领域的朋友互相交流进步。

康欣:博士,多年从事图像及数据处理和分析、计算机视觉、模式识别、机器学习、增强现实等领域的技术研究和创新应用,现为西门子中国研究院高级研究员。希望借此平台,与大数据分析爱好者以及专家学者交流、合作。

原文发布于微信公众号 - 大数据文摘(BigDataDigest)

原文发表时间:2015-05-11

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