趋势——新媒体的未来_纵深个性化道路怎么走

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用户需要的是什么

　　　　之前的分析已经非常的明确了，媒体的纵深个性化已经成为必然的趋势。但是使用大数据进行分析，有时候未必能

　　够达到我们期望的效果，其中的一个问题是：仅仅根据用户的实际行为，有时候并不能够发现他们可能感兴趣的东西。

　　　　实际上，这个问题并不是仅仅针对新媒体，而是使用大数据时，容易造成的一个盲点。现在我们是如何使用大数据

　　的呢？如果想要给用户推送他们喜欢的新闻内容的话，大数据可以根据你关注的日常话题，你关注的科技、体育，或者

　　你过去搜了什么，前几天一直关注的品牌或者领域。也就是说，我们的关注点过分的集中在用户已经发生的实际行为上，

　　而问题是，用户其实也不知道，他们是不是会对之前没有接触过的事物感兴趣。

　　　　所以，根据用户过去的行为习惯建立的模型，是有局限性的。解决问题的一个非常重要的方法是用社交化来进行补

　　充。一旦涉及到社交，那么评价用户的维度，就会瞬间展开，但是社交上有一个维度是及其容易被忽略的，就是关系链。

　　比如说，你在一个部门上班，你并不知道你的上级都关注那些新闻内容，但是实际上你老板所关注的新闻或者信息，一

　　般来说，很有可能就是你想关注的，即使你之前并没有接触过。这就是关系链，在这个关系链中，不仅仅是平级的节点

　　之间可能会存在相同的视点，更有可能的是在上下级之间，尤其是上级对下级，高层对低层会存在一种“兴趣”的感染力。

 

　　　　　　　　　　　                  　

 

 

　　　　这一点非常容易理解，也就是为什么人们希望能够了解高层的人群的视点。除了这一点之外，关系链的其他方面也

　　大有文章可做。比如说，一个团队目标的一致性必然会导致团队各个成员之间具有某种相同的视点等等。但是现在还没

　　有这样的产品出现。我想不管是针对上面提到的那种关系链的利用方式，都会有一个非常具体大的潜力市场。试想，如

　　果我们有一个平台，在平台内部大家可以互相的成为好友，而系统会根据你的朋友圈中的好友的社会阶层、职位、收入、

　　兴趣等等诸多因素而动态的生成针对你的信息推送模型，最终的效果是，大家都希望和比自己更优秀的人士结交，从而

　　能够是系统为自己推送更加有价值的信息。一旦成功的话，那么这将是人们第一次因为信任大数据，而主动的将贡献自

　　己的信息，这将是一个质的飞跃。