對話(huà)張一(yī)鳴：未來五年“今日頭條”要做什麽？

DoNews 1月21日特稿（記者 周勤燕）上線不滿三年的頭條，憑借超過2.2億用戶，每天2000萬的日活數據，5億美元的估值，成爲獨立新聞客戶端中(zhōng)的領跑者。

不過，頭條的發展并非一(yī)帆風順，在去(qù)年宣布1億美元融資(zī)、估值5億美元之後，頭條引來了一(yī)波不小(xiǎo)的版權紛争。而近日搜狗聯合騰訊推出的“微信頭條”，也被業界看做是頭條的強有力的追趕者。

創始人張一(yī)鳴如何規劃頭條未來的發展？他信仰的機器學習又(yòu)将帶領頭條走向什麽樣的方向？近日，頭條舉辦了一(yī)場以“數據”爲主題的公開(kāi)活動，從張一(yī)鳴的講話(huà)中(zhōng)或許可以一(yī)窺端倪。

 

頭條如何做“頭條”？

在頭條誕生(shēng)之初，新聞客戶端領域已經是一(yī)片紅海，張一(yī)鳴表示，頭條能夠在過去(qù)兩年幾個互聯網巨頭，其基于大(dà)數據的推薦引擎技術是關鍵。

張一(yī)鳴認爲，目前用戶獲取信息大(dà)概有五種方式。類是以典型的熱門爲主的排序方式，即簡單的投票方法大(dà)家都投什麽，不是請大(dà)家投什麽。類是人工(gōng)編輯，也即傳統意義上的傳統門戶，“以陳彤爲代表，他們決定每天給用戶看什麽，所以叫人工(gōng)編輯。”

三類是單向關系的微博，很多人在上面閱讀各種信息，按照社交關系來組織内容。四類是關注某個來源或主題，如關注果殼的科技，“像谷歌以前的鮮果是按來源來組織，比如以前可以訂閱每個主題，按主題來組織。”

後一(yī)類是按照算法，實際上涵蓋了上面種種的行爲。頭條的負責算法數據的技術副總裁楊震原表示，“個性化推薦算法就是基于投票的方法，頭條個性化推薦的核心理念其實就是投票。實際上個性化推薦并不是機器給你推薦，而是人與人之間在互相推薦。”

他将個性化算法比作是數豆子的方法，每一(yī)個人拿一(yī)個豆子，喜歡哪一(yī)篇文章就把豆子給這篇文章，然後由機器去(qù)數，後得到結果。依照這種算法，同樣兩篇文章，當前三個人都對篇文章做出“投票”時，那麽，給四個人推送的必然就是篇文章了。

此外(wài)，人群可以基于年齡、性别、地域、職業等分(fēn)類，而文章也可以通過關鍵詞、發布時間、所屬地區等分(fēn)類，再結合用戶反饋的數據，再向用戶推送其感興趣的内容。

 

未來五年将走向何處？

對于未來五年頭條如何發展，張一(yī)鳴總結出三個方向。

首先，産生(shēng)更多種類的信息，不僅是文字，可能是圖片、可能是短視頻(pín)，在更多場景下(xià)給用戶的推薦。

其次，要讓越來越多用戶信息被我(wǒ)(wǒ)們知(zhī)道，“同樣愛養哈士奇的朋友是不是更多交流跟互動，也是更重要的嘗試方向。”

再次，未來的頭條可能會變成能夠連接更多O2O的服務“生(shēng)活”。張一(yī)鳴強調，頭條對于O2O的設想并不是指自己去(qù)做線下(xià)，作爲一(yī)家産品技術公司，頭條隻做連接和推薦。

對于機器學習的看法，張一(yī)鳴認爲，機器學習下(xià)一(yī)個5年，将是越來越人的興趣、行爲被投影到網絡世界，越來越多的數據記錄下(xià)來，并且這個趨勢不可逆。

 

“在我(wǒ)(wǒ)看來，機器學習不僅是一(yī)個聰明的助理，可能還是世界共享的大(dà)腦，我(wǒ)(wǒ)們不僅知(zhī)道張一(yī)鳴喜歡關心哪些公司，關心哪些人物(wù)，關心哪些蔬菜，關心哪個，到底是哈士奇還是金毛更受歡迎，不同城市寵物(wù)排行榜什麽樣，這個世界在給我(wǒ)(wǒ)們共享一(yī)個大(dà)腦，它在俯視觀察所有用戶。”

與此同時，張一(yī)鳴認爲，機器學習将帶來一(yī)個更加美好和的生(shēng)活，機器還是爲人服務的，大(dà)規模信息被記錄、被連接，将産生(shēng)之前從所未有的規模交流，會有更多的智慧被沉澱下(xià)來。（完）