陳銘 徐麗芳

摘 要：大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)主義既是認(rèn)識論也是方法論，可推動編輯工作在理念層面和實(shí)操層面擁抱大數(shù)據(jù)和算法技術(shù)，實(shí)現(xiàn)編輯智能化。在理念層面，編輯應(yīng)從數(shù)據(jù)主義視角重新審視大數(shù)據(jù)與編輯工作的關(guān)系，探究智能算法在編輯工作中的可供性，并引入“編輯智能論”作為未來編輯工作的新范式。在實(shí)操層面，本文就數(shù)據(jù)應(yīng)用、內(nèi)容分析和用戶畫像三個(gè)方面總結(jié)國外編輯群體借力大數(shù)據(jù)和算法技術(shù)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，以期為我國編輯工作拓展思路。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)主義 算法 編輯智能化 用戶

互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)為觀察用戶行為和信息傳播過程提供了寶貴資源，促成了學(xué)界和業(yè)界廣泛的研究和實(shí)踐。尤其在近幾年大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術(shù)取得實(shí)質(zhì)性突破之后，在數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）和智能算法的助力下，立足于計(jì)算社會科學(xué)的全新起點(diǎn)，數(shù)據(jù)要素和計(jì)算能力將成為所有社會科學(xué)賴以生存和發(fā)展的關(guān)鍵。[1]迄今為止，數(shù)字出版的發(fā)展使出版各環(huán)節(jié)都有海量用戶參與，并形成了大量的出版數(shù)據(jù)。[2]我國出版業(yè)一直積極探索大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用思路，并取得了一定成就，但對數(shù)據(jù)的應(yīng)用仍需要結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、智能算法等新技術(shù)的出現(xiàn)，以開展更加深入的研究和實(shí)踐。而為了新時(shí)代編輯工作的高質(zhì)量發(fā)展，從事編輯工作者應(yīng)密切關(guān)注智能媒體時(shí)代新范式的技術(shù)邏輯，用數(shù)據(jù)和算法思維看待和解決出版業(yè)的各類新舊問題。簡而言之，計(jì)算傳播學(xué)等計(jì)算社會學(xué)科所推崇的數(shù)據(jù)主義既是認(rèn)識論也是方法論，有利于推動編輯工作在理念層面和實(shí)操層面應(yīng)用大數(shù)據(jù)和算法技術(shù)。

一、變革編輯理念：從經(jīng)驗(yàn)主義到數(shù)據(jù)主義

當(dāng)前智能媒體時(shí)代初露崢嶸，面臨轉(zhuǎn)型升級挑戰(zhàn)的出版業(yè)正可通過全面的數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段來重新解讀和界定內(nèi)容、用戶、營銷等基礎(chǔ)問題。但產(chǎn)業(yè)的成功轉(zhuǎn)型首先得益于理念上的重構(gòu)/升華，在未來的編輯工作中，編輯群體需從數(shù)據(jù)主義視角深入思考大數(shù)據(jù)和智能化時(shí)代對編輯工作的解構(gòu)和重構(gòu)。

1.大數(shù)據(jù)技術(shù)與編輯工作的關(guān)系

未來的出版內(nèi)容將趨向于各特定形態(tài)的新產(chǎn)品和服務(wù)，用戶需要的不再是干巴巴的一本書，而是能精準(zhǔn)解決用戶在獲取信息或內(nèi)容方面痛點(diǎn)、癢點(diǎn)的個(gè)性化產(chǎn)品及服務(wù)。為此，編輯可運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和智能算法等工具去匹配每位用戶的個(gè)性化需求，開展更精準(zhǔn)、有效的營銷工作。

就波普爾的“三個(gè)世界”②理論而言，編輯工作本質(zhì)上從屬于“世界三”，即“客觀知識世界”的構(gòu)造活動。在智能媒體時(shí)代，數(shù)據(jù)技術(shù)將在這一活動過程中扮演重要角色。首先，出版物一直都是內(nèi)容和技術(shù)的綜合體;從其本質(zhì)來看，內(nèi)容和技術(shù)從來不是相對的二元存在。[3]因此，出版物可視為通過編輯活動實(shí)現(xiàn)的人工產(chǎn)物，并帶有一定的技術(shù)成分。其次，數(shù)據(jù)分析等新技術(shù)逐漸成為編輯活動中的基本生產(chǎn)要素。從歷史角度看，出版一直是一個(gè)技術(shù)驅(qū)動的行業(yè)，技術(shù)發(fā)展在很大程度上影響了出版發(fā)展的速度甚至走向。[4]編輯作為出版業(yè)務(wù)流程中的必要環(huán)節(jié)，勢必會受到大數(shù)據(jù)技術(shù)的沖擊和影響，對數(shù)據(jù)的利用程度將不斷攀升。最后，正如克萊·舍基所言：“新的工具賦予我們新的能力，繼而又使我們能為彼此創(chuàng)造新的機(jī)會?！盵5]大數(shù)據(jù)技術(shù)會隨著在編輯活動中的廣泛應(yīng)用而成熟、進(jìn)化，從而賦予編輯新的能力。目前越來越多出版物以“數(shù)字原生”（digital born）形式生產(chǎn)和傳播。這部分機(jī)器可以直接讀取的知識資源將成為大數(shù)據(jù)技術(shù)所需的基本原料;機(jī)器學(xué)習(xí)將在此基礎(chǔ)上不斷訓(xùn)練，并因而在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律上越來越出色，從而可進(jìn)一步幫助編輯發(fā)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容資源并匹配細(xì)分用戶。

2.計(jì)算能力成為編輯工作的關(guān)鍵

正如許多傳播媒介在完成數(shù)字化、數(shù)據(jù)化工作之后邁入了算法化的新階段，[6]編輯智能化的實(shí)現(xiàn)需要數(shù)據(jù)和算法的雙擎推動。目前，大數(shù)據(jù)已逐步成為出版工作的基本生產(chǎn)要素，編輯從業(yè)人員日益重視對數(shù)據(jù)的采集、加工、標(biāo)引等;而數(shù)據(jù)計(jì)算則是推動數(shù)據(jù)應(yīng)用成為核心驅(qū)動力的關(guān)鍵所在。只有高超的計(jì)算能力才能助力挖掘出海量數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)涵的價(jià)值，從而為編輯智能化創(chuàng)造機(jī)會（見圖1）。一方面，算法可推動出版內(nèi)容的改進(jìn)，迭代出版數(shù)據(jù)的附加價(jià)值。用戶產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)以及用戶評論等衍生數(shù)據(jù)都將作為機(jī)器學(xué)習(xí)算法改進(jìn)的依據(jù)。這種算法的穩(wěn)步改進(jìn)將讓編輯工作中選題、研發(fā)、后期制作等每一個(gè)環(huán)節(jié)和細(xì)節(jié)變得更有針對性、更高效，從而促使出版產(chǎn)品的不斷完善。另一方面，算法可更加突顯出版內(nèi)容的服務(wù)功能，[7]即可通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)個(gè)體需求，豐富服務(wù)類型。在大數(shù)據(jù)提高了用戶的“能見度”后，算法通過機(jī)器所“看見”的用戶畫像分析和匹配用戶的個(gè)性化內(nèi)容需求。因此，算法技術(shù)不僅是在篩選、甄別內(nèi)容，同時(shí)也日益成為編輯和用戶與比特世界中的數(shù)據(jù)、信息、知識等進(jìn)行互動的中介，為人們的日常生活、學(xué)習(xí)、工作和社交發(fā)揮越來越重要的服務(wù)作用。如國外以亞馬遜、蘋果公司為首的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，憑借自身積累的用戶數(shù)據(jù)和專業(yè)數(shù)據(jù)分析能力，由網(wǎng)絡(luò)渠道商和硬件提供商逐步轉(zhuǎn)型，發(fā)展內(nèi)容服務(wù)業(yè)務(wù)。這些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)通過算法得出用戶偏好，從而使其網(wǎng)頁上的推薦更加貼近用戶的痛點(diǎn)和癢點(diǎn)。

3.作為新范式的編輯智能論

大數(shù)據(jù)時(shí)代，“編輯智能論”正逐漸形成。[8]對此，應(yīng)充分了解技術(shù)對編輯工作的可供性和局限性，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：第一，以大數(shù)據(jù)和算法技術(shù)為支撐，但不唯數(shù)據(jù)是從。毫無疑問，大數(shù)據(jù)技術(shù)豐富了編輯對存在于出版內(nèi)容中的各類語義內(nèi)容的理解，使海量語義數(shù)據(jù)和用戶信息價(jià)值化。但編輯不能讓自身對出版內(nèi)容進(jìn)行的深度閱讀、理解和甄別完全被數(shù)據(jù)相關(guān)性分析所左右。第二，編輯的“把關(guān)人”職能應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)。一方面，大多數(shù)用戶只是通過內(nèi)容產(chǎn)品來滿足消遣、宣泄等個(gè)人情感需求。在用戶至上主義的背景下，碎片化內(nèi)容的生產(chǎn)仍需專業(yè)人士適度地規(guī)范、引導(dǎo)。另一方面，算法技術(shù)也會因算法自身的局限、算法設(shè)計(jì)者的偏見和輸入數(shù)據(jù)的偏倚，[9]導(dǎo)致其在選擇和分發(fā)內(nèi)容上的偏差。因此，編輯的把關(guān)人角色不可或缺。[10]第三，編輯智能化的“智能”不僅僅是大數(shù)據(jù)技術(shù)和算法為編輯工作帶來的單一機(jī)器智能，而是聯(lián)合作者、編輯和用戶的群體智能。出版業(yè)屬于文化產(chǎn)業(yè)，文學(xué)作品需要百花齊放而不是標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)。因此，機(jī)器算法等人工智能并不能取代作者所能給予讀者的文學(xué)智慧。此外，編輯不僅要從內(nèi)容制作的專業(yè)視角出發(fā)，還應(yīng)主動接觸并利用包括用戶在內(nèi)的各類社會主體的信息網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)協(xié)同編輯。

二、重塑工作流程：從方法論到實(shí)踐層面

隨著數(shù)據(jù)主義視角和數(shù)據(jù)分析工具在編輯工作中越來越受到廣泛關(guān)注和高度認(rèn)可，基于大數(shù)據(jù)的內(nèi)容價(jià)值發(fā)現(xiàn)和分析復(fù)用正深入出版產(chǎn)業(yè)的不同層面和編輯工作的各個(gè)環(huán)節(jié)，國內(nèi)外編輯開始嘗試通過算法思維對編輯工作進(jìn)行解構(gòu)和重構(gòu)。但出版業(yè)并不像其他用戶群體相對集中的行業(yè)一樣具備大數(shù)據(jù)應(yīng)用的“先發(fā)優(yōu)勢”。一方面，由于出版業(yè)尤其是大眾出版領(lǐng)域內(nèi)長期以往的B2B（Business-to-Business，企業(yè)對企業(yè)）商業(yè)模式分散了企業(yè)直面用戶的機(jī)會，無法獲取大量“第一手”用戶數(shù)據(jù);另一方面，由于出版業(yè)面對的用戶群體較為多樣化，所以在大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)集生成后，仍需由專業(yè)人員管理、分析和操作。這對不具備技術(shù)優(yōu)勢的傳統(tǒng)出版企業(yè)和編輯來說都是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。但隨著出版業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的逐步深入和大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)模的不斷擴(kuò)大，大數(shù)據(jù)和算法技術(shù)在編輯工作中的應(yīng)用將在廣度和深度上不斷增加，在選題策劃等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)扮演重要角色，甚至?xí)o營銷方式等市場運(yùn)營方面帶來全新的變革。因此，編輯不能繼續(xù)持觀望態(tài)度，必須克服自身困難在大數(shù)據(jù)浪潮中開啟對大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)操探索。目前，國外在這方面的發(fā)展相較于國內(nèi)更為豐富和成熟，下文通過總結(jié)國外編輯借靠大數(shù)據(jù)和算法技術(shù)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，作為他山之石為我國新時(shí)代編輯工作的開展提供思路。

1.聚合數(shù)據(jù)，形成反饋閉環(huán)

為了獲取一手?jǐn)?shù)據(jù)，歐美許多大眾出版商最初通過向下游延續(xù)銷售環(huán)節(jié)的做法獲取用戶數(shù)據(jù)，并紛紛開設(shè)圖書推薦平臺直接與用戶對接。2013年2月，由三家大眾出版商巨頭阿歇特圖書出版集團(tuán)、企鵝出版集團(tuán)和西蒙&舒斯特公司聯(lián)合創(chuàng)立的圖書推薦平臺Bookish正式運(yùn)營。其他如霍頓·米夫林·哈考特集團(tuán)、哈珀·柯林斯和獨(dú)立出版商等諸多合作伙伴加入。Bookish旨在借助機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)技術(shù)為用戶推薦適合的書，并在用戶選擇圖書的過程中持續(xù)地收集用戶數(shù)據(jù)。除了專注于挖掘用戶數(shù)據(jù)，目前還有很多為出版商提供圖書數(shù)據(jù)的服務(wù)公司可以向編輯人員提供幫助。例如蘋果收購的BookLamp公司就是一家收集和分析圖書數(shù)據(jù)的技術(shù)公司，其業(yè)務(wù)主要是基于自然語言技術(shù)完成圖書內(nèi)容分析。在被蘋果收購之前，BookLamp服務(wù)的訂閱者包括蘭登書屋和肯辛頓圖書公司等出版商，其“圖書基因組計(jì)劃”通過分析圖書自身的“基因”信息，幫助編輯制定、調(diào)整他們的圖書宣傳策略和市場定位。[11]在大數(shù)據(jù)時(shí)代，圖書語義數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)的價(jià)值都將被智能化處理。在此過程中，編輯可通過構(gòu)建各類數(shù)據(jù)的反饋閉環(huán)（Feedback Loop），利用算法技術(shù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為創(chuàng)造價(jià)值的效率系統(tǒng)（見圖2）。例如內(nèi)容創(chuàng)作公司BuzzFeed，通過將市場環(huán)境和讀者反饋數(shù)據(jù)量化、結(jié)構(gòu)化并及時(shí)反饋給內(nèi)容編輯人員等，構(gòu)成一個(gè)輔助創(chuàng)作的數(shù)據(jù)閉環(huán)。[12]

2.聚焦內(nèi)容分析，選題策劃

出版管理正逐漸邁向以數(shù)據(jù)為中心的發(fā)展階段，但由于許多編輯并不具備技術(shù)優(yōu)勢，所以在數(shù)據(jù)分析層面更多地尋求“外援”開展選題策劃工作。圖書咨詢公司Archer Jockers致力于使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)破解小說暢銷的一般模式，探尋暗藏于暢銷書中的獨(dú)特信號。[13]其利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，對圖書內(nèi)容進(jìn)行拆解;從句子結(jié)構(gòu)、用詞、語法等方面做“診斷”;著眼于文風(fēng)、主題、人物和情節(jié)等維度生成精細(xì)數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上為出版機(jī)構(gòu)提供暢銷書選題服務(wù)。[14]

社交平臺上，書評等用戶衍生數(shù)據(jù)同樣也是編輯選題策劃時(shí)需要重點(diǎn)分析的內(nèi)容。[15]大數(shù)據(jù)技術(shù)可將每一個(gè)內(nèi)容片段標(biāo)簽化和體系化，進(jìn)行內(nèi)容畫像;還可將平臺上與圖書相關(guān)的關(guān)鍵詞進(jìn)行排序，發(fā)掘近期熱門題材。2019年1月，全球最大的閱讀和寫作社區(qū)Wattpad推出出版業(yè)務(wù)部門Wattpad Books，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和人工編輯從平臺的560多萬個(gè)故事中甄選精品，同時(shí)基于用戶行為數(shù)據(jù)選出最具價(jià)值的出版書目。

隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用逐漸滲透到選題工作中，一些編輯直接通過量化分析方式鎖定出版選題。例如，一些致力于非虛構(gòu)類題材的小型出版商通過收集網(wǎng)絡(luò)書店或搜索引擎上的近期搜索數(shù)據(jù)，挖掘用戶感興趣的閱讀題材，然后招聘寫手，依據(jù)數(shù)據(jù)分析得出的大綱快速創(chuàng)作，搶占出版先機(jī)。

3.具化用戶畫像，開展精準(zhǔn)營銷

雖然越來越多大眾出版商深刻感受到大數(shù)據(jù)在改進(jìn)商業(yè)模式方面的驅(qū)動力和壓力，但并不是每個(gè)出版商都有信心把獲取的數(shù)據(jù)貨幣化。其中，市場營銷是兌現(xiàn)數(shù)據(jù)貨幣價(jià)值的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。[16]

根據(jù)溫德爾·史密斯STP理論③的根本要義，識別和獲取核心用戶的數(shù)據(jù)有利于選擇目標(biāo)市場和制定營銷策略。這對出版業(yè)這類兼具利基市場和垂直行業(yè)特征的領(lǐng)域而言尤為重要。隨著數(shù)據(jù)主義和計(jì)算主義將市場傳播推向精準(zhǔn)傳播，從同質(zhì)化大眾傳播模式轉(zhuǎn)向異質(zhì)化智能傳播模式，用戶、場景和內(nèi)容之間有望實(shí)現(xiàn)良好匹配。易言之，大數(shù)據(jù)時(shí)代的市場營銷工作需要將大眾區(qū)分為一個(gè)個(gè)具象的個(gè)體，勾勒出更加清晰的用戶畫像，以反映異質(zhì)化的市場形態(tài)。但相較于內(nèi)容分析，用戶畫像的難度更大。目前，大多數(shù)編輯工作是通過收集讀者閱讀行為及購買記錄，量化讀者的閱讀偏好及個(gè)性化閱讀需求，提升市場營銷效果。但這些簡單的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足以構(gòu)建全面立體的用戶畫像，用戶的顯性需求和隱性需求還是無法很好地呈現(xiàn)。對此，編輯人員可以通過一些專門的用戶數(shù)據(jù)分析公司獲取更全面的數(shù)據(jù)服務(wù)。例如，科技公司Tekstum一直都依靠數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)幫助出版商解讀讀者情感，通過分析社交媒體上用戶發(fā)布的內(nèi)容，為編輯提供了解用戶情感反饋以及對特定種類圖書看法的渠道，[17]幫助編輯在熟悉用戶心理特征的前提下做出營銷決策。

三、結(jié)語

5G、AI、云計(jì)算等技術(shù)的出現(xiàn)掃除了許多信息處理、數(shù)據(jù)傳輸及利用等基礎(chǔ)設(shè)施層面的重大難題，物理世界中的現(xiàn)實(shí)屬性（包括人的現(xiàn)實(shí)屬性）越來越多地遷徙到數(shù)字空間中。編輯工作將有望觸達(dá)更多關(guān)于內(nèi)容產(chǎn)品、用戶的不同數(shù)據(jù)，獲得更先進(jìn)的算法技術(shù)的支持。因此，新時(shí)代的編輯應(yīng)當(dāng)要有導(dǎo)向意識和擔(dān)當(dāng)精神，辯證看待計(jì)算傳播范式對出版環(huán)節(jié)的重塑，并據(jù)此對編輯工作進(jìn)行改良和重構(gòu)。此外，編輯人員應(yīng)積極熟悉聚合、量化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等新的技術(shù)手段，以便從技術(shù)層面深入了解未來內(nèi)容市場的利基點(diǎn)，為企業(yè)贏得長足發(fā)展的新動力。

注 ? ?釋：

①引自《計(jì)算傳播學(xué)：智能媒體視閾下傳播學(xué)研究的新范式》一書的專家（喻國明）推薦語。

②波普爾的三個(gè)世界是觀察、定義現(xiàn)實(shí)的一種方法，將世界分為三個(gè)種類。世界一指的是由物理客體和事件組成的世界，包括生物的存在;世界二指的是由心靈主體和其感知事件組成的世界;世界三指的是客觀知識組成的世界。引自：維基百科.波普爾的三個(gè)世界[EB/OL]. [2019-8-26]. https：//zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B3%A2%E6%99%AE%E5%B0%94%E7%9A%84%E4%B8%89%E4%B8%AA%E4%B8%96%E7%95%8C.

③STP分別指代的是：Segmentation，市場細(xì)分;Targeting，目標(biāo)市場選擇;Positioning，市場定位。

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（作者單位系武漢大學(xué)信息管理學(xué)院;武漢大學(xué)數(shù)字出版研究所）