Cosa ti ha spinto a iniziare a lavorare nel settore delle raccomandazioni di contenuti giornalistici?
Ho iniziato la mia carriera nel settore energetico negli Stati Uniti nel 2005. Ho lavorato nel settore per 12 anni. Il settore energetico è un settore ad alta intensità di dati e molto presto nella mia carriera ho avuto modo di confrontarmi con progetti Big Data. Mi è piaciuto molto e, col senno di poi, è stata anche una benedizione, perché l'analisi dei Big Data ha avuto un vero e proprio boom negli ultimi 5 anni. C'è così tanta potenza di calcolo disponibile nel cloud che il settore dell'analisi dei Big Data sta diventando molto interessante. Questa è stata la mia carriera professionale. Dal punto di vista personale, mi piace rimanere aggiornato e tenermi al corrente degli sviluppi. Mi informo da diverse fonti, tra cui siti web di notizie, social media e, naturalmente, blog specializzati. Intorno al 2017, ho pensato che sarebbe stato bello coniugare il mio interesse per l'analisi dei Big Data e le notizie, e sono passato dall'analisi dei Big Data del settore energetico all'analisi dei Big Data delle raccomandazioni sui contenuti giornalistici.Come ti ha portato a fondare Newsology?
Come ho detto prima, sono un'avida lettrice di notizie. Tuttavia, avevo la sensazione di ricevere consigli di notizie dal grande pubblico, piuttosto che da esperti e professionisti di un determinato settore. Ad esempio, ricevevo articoli sulla nutrizione dal grande pubblico, forse dai miei amici, e pensavo di preferire leggere ciò che consigliano i nutrizionisti. L'ipotesi è che un professionista del suo settore sia meglio informato sulla qualità di un articolo di giornale. Abbiamo condotto diverse sessioni di feedback per testare la nostra ipotesi e abbiamo ritenuto che fosse necessario affrontare questo problema. Così abbiamo lanciato Newsology nel 2017. Abbiamo ricevuto feedback dalla nostra community di utenti e dai giornalisti lungo il percorso per garantire che consigliassimo contenuti di qualità ai nostri utenti. Continuiamo a ricevere feedback sui suggerimenti degli articoli suggeriti dalla nostra app e modifichiamo il nostro prodotto di conseguenza.Come si svolge una giornata tipo?
Sono decisamente un nottambulo, quindi la mia tipica "serata" inizia analizzando i nostri KPI chiave con il sistema esistente, e poi analizzando lo stato di completamento dei prossimi miglioramenti che stiamo realizzando: potrebbero essere modifiche al nostro motore di intelligenza artificiale o modifiche alla nostra app. Lavoriamo con un team distribuito. Non abbiamo orari fissi per le riunioni. Siamo tutti su Skype, quindi ci scambiamo messaggi e, se necessario, organizziamo delle conference call. Quindi la mia notte è dedicata principalmente al lavoro tecnico. Durante il giorno tendo a svolgere altre attività, come marketing, pubbliche relazioni e attività legate al feedback dei clienti.Come si presenta la tua configurazione di lavoro? (le tue app, gli strumenti di produttività, ecc.)
Ho un portatile collegato con un doppio schermo. Cerco di evitare di scrivere lunghe email sul telefono e di tenerlo sul computer, così da poter dare indicazioni e risposte chiare. I nostri task vengono registrati su Trello. Abbiamo linee guida molto chiare su come registrare i problemi su Trello, quando un task viene contrassegnato come completato, ecc. Cerchiamo di mantenere una cultura aziendale che prevede la fornitura di numerose informazioni all'utente successivo, in modo che il task proceda in modo efficiente con riunioni ridotte al minimo. Siamo decisamente un'azienda O365. I nostri documenti, KPI, flussi di lavoro, presentazioni, ecc. sono tutti archiviati sul cloud O365. Oltre a questo, utilizziamo GitHub e AWS.In che modo l'intelligenza artificiale fa emergere i contenuti originali?
Esistono diverse app di aggregazione di notizie che utilizzano l'intelligenza artificiale per far emergere contenuti originali. Esistono diversi modi in cui queste app utilizzano l'intelligenza artificiale per far emergere contenuti originali. Spiegherò due dei metodi più comuni utilizzati, e poi un'innovazione adottata da Newsology. La prima tecnologia utilizzabile è il Filtraggio Collaborativo. Possiamo spiegare il Filtraggio Collaborativo con un semplice esempio. Supponiamo che Stephan sia interessato a nutrizione e perdita di peso. Anche Sarah è interessata a nutrizione e perdita di peso. Ma Sarah è interessata anche ai frutti di mare. Forse dovremmo consigliare articoli sui frutti di mare a Stephan? Se Stephan mostra una mancanza di interesse per gli articoli sui frutti di mare, il modello lo riconoscerà e testerà un altro argomento. Qui puoi vedere che il motore di intelligenza artificiale sta trovando in modo indipendente nuovi argomenti che potrebbero interessare a un lettore. Parliamo di una seconda tecnologia: Doc2Vec. A volte un giornalista o un blogger offre una prospettiva interessante. Ma questa viene sommersa da un gran numero di articoli che, essenzialmente, parlano della stessa cosa. Possiamo usare algoritmi come Doc2Vec per verificare se i giornalisti stanno parlando dello stesso evento. Quindi, ad esempio, supponiamo che un astrologo scopra due cose interessanti sulla nostra galassia nello stesso giorno. Potremmo avere 10 giornalisti che coprono il primo evento, ma solo 1 giornalista copre il secondoe evento. Doc2Vec può identificare che in realtà i 10 giornalisti stanno discutendo dello stesso evento e i loro articoli saranno raggruppati in un'unica "visualizzazione". Questo dà la possibilità ai 2e articolo da mostrare agli utenti interessati all'astrologia. In questo caso, l'intelligenza artificiale ha aiutato un utente a vedere sviluppi che altrimenti sarebbero rimasti nascosti. La novità aggiunta da Newsology è che tiene conto anche del background professionale dell'utente. Prendiamo il nostro primo esempio con Sarah e Stephan. Se un utente di Newsology dichiara di essere un nutrizionista, aggiungiamo questa terza dimensione nel consigliare articoli a Sarah e Stephan sulla nutrizione. Ovvero: quali articoli stanno leggendo i nutrizionisti? Con queste informazioni, cosa possiamo consigliare a Sarah e Stephan? Naturalmente, non ci sono solo due o tre modelli di intelligenza artificiale utilizzati dalle app di aggregazione di notizie. Ci sono molti altri modelli che lavorano insieme, testano insieme e raccomandano insieme. Imparano anche autonomamente se la loro raccomandazione funziona. Ad esempio, se l'utente risponde alla raccomandazione. Questo è noto come test A/B. E se l'utente non risponde, cosa facciamo?Quali sono i vantaggi per blogger e scrittori?
Gli utenti desiderano fruire di contenuti originali e ben articolati. Ci sono migliaia di blogger e scrittori che scrivono contenuti originali che non ricevono sufficiente visibilità. Newsology aiuta a far emergere i contenuti di blogger e scrittori indipendenti.Quali sono alcuni consigli sulla delega che segui?
Delegare è un processo. Il primo passo è utilizzare il Quadrante di Delega (importante/non importante vs Urgente/Non Urgente). Rimarreste sorpresi da quanti compiti vengono tralasciati in questa fase. Quando delego, trovo sia meglio prendermi il tempo di scrivere prima la visione/esigenza/problema personalmente, per assicurarmi di aver compreso appieno il problema e il risultato finale desiderato. Dopo aver riflettuto attentamente sul compito, mi chiedo chi sia la persona più adatta a assegnarlo. È importante spiegare cosa si intende per successo e incoraggiare il delegato a chiedersi se ritiene che un compito sia stato completato con successo. Questo garantisce che la persona che completa il compito stia eseguendo il proprio controllo di qualità.Che consiglio daresti ai professionisti ambiziosi dell'editoria digitale e dei media che si affacciano al mondo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico?
Vi darò due consigli. Uno sulle soft skill e uno sulle hard skill. Per quanto riguarda le soft skill, dedicate molto tempo ad assumere la persona giusta per il compito. Ma una volta assunta, non abbiate paura di pretendere standard elevati dal vostro team. Rimarreste sorpresi di quante persone agiscano con la mentalità del "abbastanza bravo". Non è colpa loro. Stanno cercando una guida da voi per capire quali sono le vostre aspettative. Per quanto riguarda le competenze tecniche: le tecnologie di intelligenza artificiale e apprendimento automatico possono aiutarti a mettere in risalto i tuoi contenuti. Prova a utilizzare tag e parole chiave nei tuoi articoli. I motori di ricerca cercano queste parole chiave. Inoltre, non diluire il tuo articolo. Alcuni editori aggiungono ogni tipo di parola chiave ai loro articoli. Ad esempio, il loro articolo potrebbe riguardare l'escursionismo, ma aggiungono parole chiave di sfondo come "Politica internazionale, viaggi nel tempo, ecc.". I motori di intelligenza artificiale possono rilevarlo e, se non altro, questo compromette la visualizzazione dei tuoi articoli.Contenuti dei nostri partner
