纽约时报建造了一个预测流行故事的机器人

“纽约时报”旨在通过在流行的消息传递应用程序Slack中运行的机器人来预测哪些故事在社交媒体上表现良好。

这个新工具是由于出版物需要每天筛选300多个新故事以决定在社交媒体上发布哪些故事而产生的。

在NYT每天发布的300多个故事中，只有大约50个Zui终在社交媒体上分享。这个名为Blossom的新机器人旨在分析一系列文章，并挑选哪些文章在社交媒体上做得Zui好。

使用Slack，使用诸如“Blossom Facebook？”等命令向Blossom发送直接消息。将返回机器人关于发布哪些故事的预测。

如果检测到Zui近发布的帖子有可能传播病毒，它甚至可以发送警报。

像一个简单的聊天机器人这样的功能据说由高级机器学习组成，涉及Java，Python和MapReduce的编程。

根据Blossom的开发者的说法，机器人推荐的故事在Facebook上获得的点击次数比机器人没有推荐的故事多120％。

机器人预测成功社交媒体帖子的能力令人印象深刻，对于像“纽约时报”这样的公司而言是Zui前沿的 - mdash;这家有着悠久历史的公司，其拥抱数字技术的速度很慢。

由于采用数字战略迟到导致收入下降，这可能表明纽约时报在数字方面正朝着正确的方向发展。

目前，正在开发的Blossom将由纽约时报的编辑人员在内部使用。目前还没有谈论这个智能机器人的更广泛发布，但你也可以排除这种可能性。

这样的事情会起飞并导致更多社交内容被机器人聚合吗？

我认识SEJ的社交媒体策略师，Brent Csutoras，也是一位知名的未来主义者，对这类话题有正确的见解。

＆ldquo;使用算法和机器学习的想法并不是什么新鲜事，因为像当前Digg这样的网站依赖类似的概念来填充他们的网站。看到出版商在内部专注于这项技术，尤其是像NYT这样的公司，这是一个新的东西。

我们[布伦特公司的Kairay Media]在内部开发了一个工具，用于根据几年前的当前社交趋势识别旧内容，这有助于推广您可能在其Zui佳状态下忘记的内容。

NYT正在做的事情可能会完全改变出版界。

我希望看到这种流行，第三方工具开始跳跃，让更多的发布商和网站可以利用这一策略。＆rdquo;

如果要广泛发布，所有类型的内容发布者都可以从这个机器人中受益。它也可能成为纽约时报开始在数字出版领域建立新声誉的一种方式。

如果公开发布，它听起来像是值得关注的东西。