前にアマゾン今日私たちが知っている電子商取引の巨大企業に進化しましたが、それはオンラインの文学出版物のように機能しました。 1995 年にサービスを開始してから最初の数年間は、主に編集者とライターのチームに書籍 (Amazon が販売した最初の製品) のレビューとホームページのコピーの作成に頼っていました。目標は、若いサイトに権威ある発言権を与え、機械ではなく生身の人間を相手にしていることを顧客に証明することであり、クレジット カード情報をオンラインで共有することに多くの人が慎重だった当時、これは重要な考慮事項でした。
しかし、2000 年代初頭までに、編集スタッフは、ユーザーに製品を推奨するアルゴリズムを開発する Amazon の別のグループ (単にパーソナライゼーション チームと呼ばれる) との負け戦に巻き込まれていることに気づきました。特に Amabot と呼ばれるアルゴリズムの 1 つが、Amazon 編集スタッフにとって致命傷となることが判明しました。
「Amabot は、サイトの個性的な手作りのセクションを、標準化されたレイアウトで自動的に生成された推奨事項に置き換えました」と述べています。エブリシングストア、アマゾンの歴史を探る新しい本。 「このシステムは一連のテストに難なく勝利し、人間の編集者と同じくらい多くの製品を販売できることが実証されました。」
常にコスト管理に熱心に注力してきたデータ主導型企業である Amazon は Amabot の側につき、編集チームの大部分が解雇されるか、他の分野に配属されました。あるアマゾン従業員は後にチームメンバー間の感情を次のように要約した。広告を掲載するシアトルの地元紙の 2002 年のバレンタインデー版では、アルゴリズムを時代遅れにしたアルゴリズムについて次のように取り上げられています。
親愛なるアマボット: あなたに私たちの憎しみを吸収する心があれば...何もせずに感謝します、陪審仕組まれた錆びたバケツ。華麗なる血肉の乱れが蔓延る！
10 年以上が経ち、「アルゴリズム」はもはやそれほど汚い言葉ではなくなりました。 Amazon、Netflix、Pandora などの大手メディア企業は、アルゴリズムを利用してユーザー エクスペリエンスをパーソナライズしており、多くのジャーナリズム媒体は現在、アルゴリズムを使用して記事を推奨し、ホームページを編成し、さらにはオリジナル コンテンツを生成しています。しかし、それは本物の編集者やキュレーターが完全に負けたという意味ではありません。時には、生身の人間の華麗な乱雑さが蔓延することもあります。
生の声の価値を再発見
「私はここで一日中あなたと一緒に座るつもりです」とその声は、最初の曲が再生される少し前に言いました。 「いくつかの話をするつもりです、いくつかのことについて議論するつもりです、そして私は何人かの特別なゲストを連れてくるつもりです。」
通常、インターネット ラジオ ステーションで曲の合間に誰かが話しているのを聞くと、それは広告ですが、この番組ではスラッカーラジオそれは経験の大きな部分を占めています。このサービスは数十人のプロの DJ を採用し、カントリー ミュージック、ブルース、そして有望なタイトルの「チル」ジャンルをカバーする 350 の厳選されたラジオ局を提供しています。この場合の声は、『カラー・パープル』や新作ミュージカル『モータウン』に出演した舞台俳優のブランドン・ヴィクター・ディクソンのもので、モータウン史上最高の55曲のカウントダウンのゲスト司会者を務めている。
リストを読み進めながら、ディクソンはその曲の背後にある歴史について語り、時折曲の一節を歌い、特定の曲（ザ・フォー・トップスの「バーナデット」、54位）が歌われていないことに「腹を立てている」と主張している。リストの上位にランクされます。一瞬、本当に古典的な地上波ラジオ局を聴いているのかと思うかもしれませんが、それが重要なのです。これらのステーションは、曲をスキップしたりプレイリストを微調整したりできる効率性と、実際のラジオ ホストがいることによる奇妙さを兼ね備えています。
「私たちは、コンピューターが構築しようとすると爆発するステーションを構築しています」と、スラッカー社のプログラミング担当シニアディレクターであるケビン・ステイプルフォード氏は最近のインタビューでMashableに語った。
ステープルフォード氏は、キャリアのほとんどを地上波ラジオ局のクリア・チャンネルやファイネスト・シティ・ブロードキャスティングで働いており、今年初めにスラッカーに加わり、人間によるキュレーションを倍増させる取り組みを支援した。現在、彼はデジタルに精通したラジオ局のネットワークを監督しています。このネットワークでは、オンラインのフィードバックからのデータに基づいてホストが選択を調整できるようにしています。たとえば、リスナーが特定の曲をスキップしているかどうかを分析していますが、データのみによって運営されているわけではありません。 Stapleford 氏と Slacker 氏にとって、アルゴリズムに全面的に依存するという業界標準から脱却するという決断は、単に従来のラジオを復活させるという崇高な大義に関するものではありません。これは、Pandora や Spotify などのライバルとの効果的な差別化要因であり、ユーザーにとってより魅力的な機能であることが証明されています。
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現在 3,000 万人のリスナーを抱える Slacker は、ユーザーが実際の人々によって厳選されたステーションを聴くことに 20% 多くの時間を費やしていることを発見しました。さらに、Slacker のサブスクリプション料金を支払うユーザーは、Pandora のようにアルゴリズムに基づいてプレイリストを作成するのではなく、サービス時間の 84% を、厳選されたステーションを聴くことに費やすことになります。ステープルフォード氏は、この成功は実際の人物が決定権を持っていることの多様性と個性のおかげであると考えています。
「アルゴリズムにはできることとできないことがある」と彼は言う。 「彼らができないことの一つは、リスナーを喜ばせたり驚かせたりすることです。時々変化球を投げたいのです。」
マイケル・シルバーマンも最近同様の啓示を与えた。ニューヨーク・マガジン社のデジタル・メディア担当ゼネラル・マネージャーのシルバーマン氏は、同誌は読者が訪問時に閲覧する記事の数を最大化する方法を見つけるために長年努力してきたと語る。NYMag.com。この取り組みの一環として、彼のチームは、ニューヨークのエンターテイメント セクションである Vulture の投稿の下部に関連記事を自動的に生成する、サードパーティ企業の有望なアルゴリズムをテストしました。
次に起こったことは誰もを驚かせました。編集者によって厳選されたリンクが、アルゴリズムによって生成されたリンクを「大幅に上回った」ことが判明しました。 「私たちは人間の選択に対してアルゴリズムをテストしましたが、人間の選択が勝利しました」とシルバーマン氏はMashableに語った。 「人間は、他の人間が何をクリックすることに興味を持ちそうなのかを理解するのが得意です。」
それは、NYMag.com が突然、すべてを手動で行うよう推進しているという意味ではありません。シルバーマン氏は、同社はアルゴリズムとパーソナライゼーション技術を活用して、読者の興味をより的確にターゲットにし、読者がすでに見た可能性のあるストーリーを除外することに非常に興味を持っていると述べた。しかし、当分の間は編集者がウェブサイト上で記事を提案し、どの記事をメインページのトップに掲載するかを決定する役割を果たし続けるだろうと同氏は予想している。
シルバーマン氏は、アルゴリズムとジャーナリストの役割分担について境界線を引くつもりかという質問に答えて、「私たちがしたいのは、編集リソースを可能な限り最も効果的な方法で確実に活用することだ」と語った。ニュースルームで。 「確かに、ロボットが物語を書くことはなくなるでしょうから、それは明らかな境界線のように思えます。」
結局のところ、これはすべての出版物にとってそれほど明白な線ではない可能性があります。
アルゴリズムが行き着かないところ
ロビー・アレン氏はおそらく、ほとんどのCEOよりも怯えたジャーナリストたちの質問に答えてきただろう。アレンは走る自動化された洞察は、データ処理とアルゴリズムを使用して数字を物語に変える、ノースカロライナ州に本拠を置く企業です。このサービスは、スポーツのスコア、収益レポート、不動産記事など、データ量の多いテーマに関するコンテンツを年間 3 億件以上生成しており、これは他のすべてのメディア組織を合わせたものよりも多いとアレン氏は誇らしげに主張しています。
コンテンツが自動的に生成されることを考慮すると、スタートアップは特定のニーズやユーザーに合わせてストーリーをカスタマイズできます。ファンタジー フットボールの要約を Yahoo に提供しています。それぞれのユーザーに合わせたリーグ。また、地元の報道機関にスポーツの総括を提供しており、アレン氏によると、NFL関連のコンテンツをAP通信に提供する提携の発表も近づいているという。 (同様のサービスである Narrative Science は現在、Forbes などにコンテンツを提供しています。)
「初期の段階では、ジャーナリストの仕事を自動化するつもりなのか、一般のジャーナリストが私たちのことを心配するべきなのかどうかについて、多くの疑問がありました」とアレン氏はマッシャブルに語った。しかし、同氏の見方によれば、Automated Insights は、従来の出版物や記者が決して触れなかった種類の超個人化されたコンテンツを追求しているという。 「その種のコンテンツに関しては、一般のジャーナリストとの競争はありません。」
自動化されたストーリーがマスコミで最も注目を集めるかもしれないが、実際にはそれはアレン氏が自動化インサイトがメディアに提供できる 3 つの機能のうちの 1 つにすぎない。同社はデータ ツールを使用して、より深く報道される記事のインスピレーションとなる可能性のある傾向を特定できます。また、データを使用して記事の枠組みを作成し、記者や編集者が引用、画像、その他の詳細を記入できるようになります。後者のモデルは、Automated Insights が地元の報道機関と時々連携する方法であり、アルゴリズムが実行できない少なくとも 1 つのこと、つまり引用を求めて人々を追跡することの明確な例を提供します。
「タイムリーに見積もりを取得するための明確な情報源はありません。それには、古き良き時代の人間的なやり取りが必要です」と彼は言い、ジャーナリストが安堵のため息をつくのに十分な間を置いてから次のように付け加えた。あらゆるものが自動化される可能性は排除できません。」
一部の報道機関は、積極的に取り組み、報道を自動化する独自のツールを考案することにしました。ロサンゼルス・タイムズでは、データベースプロデューサーのベン・ウェルシュ氏とケン・シュウェンケ氏が、犯罪や、最近では地震発生直後に記事を生成するアルゴリズムを密かに開発している。
ウェルシュ氏はマッシャブルに対し、「ロサンゼルスほどの規模の都市では、近所で強盗が通常より数件多いと言えるほどの人数がニュース編集室にはいない」と語り、犯罪報道をより科学的に行う必要性を説明した。同様に、公平なシェアを超えている地域でどの地震が報道に値するかの判断において、出版物は時々「一貫性がない」と同氏は述べた。同氏によると、編集者は「ニュース編集室で私たち個人がそれを感じたのだろうか？」と自問することになるという。
それを念頭に置いて、ウェールシュ氏とシュヴェンケ氏は編集者と協力して、地震の規模や位置、特定の期間における平均犯罪の標準偏差をどれだけ上回るかなどの要素を考慮した各主題のアルゴリズムを作成した。ストーリーを実行するかどうか。報道に値する事件については、数行のテキスト、いくつかの統計情報、関連地域の地図を含む、以下のような短い速報ニュース項目が自動的に生成されます。
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これは必ずしもピューリッツァー賞を受賞した著作ではありませんが、ウェールズ氏が指摘するように、「数秒以内にブログに掲載されるでしょうし、大量のリソースを費やす必要はありません」。
ニュース速報を自動化するという考えに真っ白になる人もいるかもしれないが、ウェールズ氏は、ニュース速報はまだ編集プロセスに深く浸透していると主張する。早い段階で編集者に相談することで、編集者の判断が「規約に組み込まれている」と彼は信じています。ストーリー自体も、サイトに公開する前に編集者によってレビューされ、確実に審査を通過します。 「私たちが行うことは、人間の目なしに行われるものではありません」と彼は言います。
ウェールズ氏は、ニュース報道においてアルゴリズムに依存することの限界をすぐに指摘した。アルゴリズムは、地震に関する短いブログ記事を書くことはできるかもしれませんが、それを超えて次のような記事を作成するために必要な作業を実行することはできません。タイムズの最近の調査特集将来の地震による倒壊の危険にさらされている住宅やオフィスに。
「人間が何かを読むときに、それをより大きな文脈に置くためのあらゆる種類の外部情報が存在します」と彼は言います。 「コンピューターはまさに文字通りの存在です。コンピューターは、ユーザーが指示したことを実行します。まさに、ユーザーが指示したことを実行します。これには、祝福と呪いがあります。」