美國(guó)民意調(diào)查和研究機(jī)構(gòu)“皮尤研究中心”發(fā)布了《2015年美國(guó)新聞媒體狀態(tài)》報(bào)告,也是該機(jī)構(gòu)發(fā)布的第12個(gè)年度報(bào)告。 我知道你們并不像媒體圈中人那么在乎傳統(tǒng)媒體新媒體的生死,但這份年度報(bào)告還是有立此為證的研究?jī)r(jià)值。以下是來(lái)自該報(bào)告的一些結(jié)論與分享:
——皮尤研究中心給出的純網(wǎng)媒訪(fǎng)問(wèn)量排行榜中,前十名依次是赫芬頓郵報(bào)、BuzzFeed、BleacherReport、BusinessInsider、CNET、Mashable、Slate、Vice、Gawker和Vox。
前十名中,電腦訪(fǎng)問(wèn)量超過(guò)智能手機(jī)的只有CNET網(wǎng)站。CNET是美國(guó)老牌的IT、科技網(wǎng)站。
另外在排名前50位的新聞網(wǎng)站中,39家的手機(jī)流量已經(jīng)超過(guò)了電腦。
以上排行依據(jù)和數(shù)據(jù)來(lái)自美國(guó)科技市場(chǎng)調(diào)查公司comScore在今年一月份發(fā)布的獨(dú)立訪(fǎng)問(wèn)者數(shù)據(jù)。純網(wǎng)媒中排除了那些和傳統(tǒng)媒體有緊密關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)媒體,比如美國(guó)有線(xiàn)電視新聞網(wǎng)CNN的網(wǎng)站,以及 雅虎 -ABC(美國(guó)廣播公司)合作網(wǎng)站。這些網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)量仍然靠前。
——皮尤報(bào)告,點(diǎn)名提到這幾家新媒體網(wǎng)站在2014年均有相當(dāng)亮眼的表現(xiàn)。它們分別是:Vice News、Vox.com、Politico、Quartz,要么是流量持續(xù)增長(zhǎng),要么是正在做各種擴(kuò)張。
——美國(guó)新聞媒體的網(wǎng)絡(luò)廣告總額,去年達(dá)到了500億美元,同比猛增了21%。
——去年,美國(guó)報(bào)紙行業(yè)持續(xù)萎縮。皮尤研究中心預(yù)測(cè),2014年美國(guó)的日?qǐng)?bào)和周日?qǐng)?bào)(一般為單獨(dú)發(fā)行)發(fā)行量下滑了3%。另外報(bào)社的印刷廣告和網(wǎng)絡(luò)廣告的總和,也下滑了4%。這意味著報(bào)紙推出新聞網(wǎng)站,但是網(wǎng)絡(luò)廣告收入未能夠彌補(bǔ)印刷廣告的下滑。
——過(guò)去幾年,新聞雜志的銷(xiāo)售量持續(xù)萎縮,不過(guò)去年停止了跌勢(shì)。通過(guò)價(jià)格打折和其他促銷(xiāo)措施,新聞雜志的發(fā)行量基本保持平穩(wěn)。
——各類(lèi)音頻新聞媒體的表現(xiàn)有所不同。美國(guó)國(guó)家公共廣播電臺(tái)的播客(音頻新聞文件)下載量同比增長(zhǎng)了41%。另外在汽車(chē)中收聽(tīng)網(wǎng)絡(luò)電臺(tái)日漸普遍。民調(diào)中,35%的受訪(fǎng)美國(guó)成年人表示,他們有在汽車(chē)中收聽(tīng)網(wǎng)絡(luò)電臺(tái)的習(xí)慣,而在2013年和2010年的民調(diào)中,這一比例僅為21%和6%。
——2014年,美國(guó)地方電視臺(tái)在早晚時(shí)間段的新聞節(jié)目收視觀(guān)眾人數(shù),有所增長(zhǎng),晚間增加3%,早間增加了2%。地方電視臺(tái)的廣告收入也增加了7%,達(dá)到194億美元。其中在全國(guó)性電視臺(tái)的轉(zhuǎn)播費(fèi)方面增加了50億美元的收入。
——幾大全國(guó)性電視臺(tái)的主流新聞節(jié)目(地方電視臺(tái)進(jìn)行轉(zhuǎn)播),過(guò)去幾十年觀(guān)眾人數(shù)一直在下降,不過(guò)2014年,這些節(jié)目的收視人數(shù)連續(xù)第二年增長(zhǎng),晚間新聞增加了3%,早間新聞增加了2%。晚間新聞欄目的平均觀(guān)眾人數(shù)為2400萬(wàn)人。
——有線(xiàn)電視網(wǎng)絡(luò)中的新聞?lì)l道,去年觀(guān)眾人數(shù)大幅下跌了8%。在三大電視頻道中,福克斯新聞?lì)l道表現(xiàn)最好,只下跌了1%。總體而言,有線(xiàn)電視中新聞?lì)l道的觀(guān)眾人數(shù),遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于幾大全國(guó)性大電視臺(tái)的主流新聞欄目。
該機(jī)構(gòu)在報(bào)告中指出,對(duì)于傳統(tǒng)媒體而言,獲得可觀(guān)的網(wǎng)絡(luò)廣告收入只是一廂情愿。
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這項(xiàng)研究提出了"高效探測(cè)"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評(píng)估的問(wèn)題。通過(guò)創(chuàng)新的多查詢(xún)交叉注意力機(jī)制,該方法在減少90%參數(shù)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)10倍速度提升,在七個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類(lèi)性能的強(qiáng)相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團(tuán)隊(duì)承諾開(kāi)源全部代碼,推動(dòng)技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過(guò)層次化分解復(fù)雜爭(zhēng)議、智能檢索相關(guān)文獻(xiàn)、多角度收集觀(guān)點(diǎn)的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動(dòng)構(gòu)建爭(zhēng)議話(huà)題的分析框架,識(shí)別不同觀(guān)點(diǎn)及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭(zhēng)議提供更全面客觀(guān)的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國(guó)際關(guān)系領(lǐng)域驗(yàn)證有效性。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)首次提出情感認(rèn)知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類(lèi)一樣理解和表達(dá)情感。該系統(tǒng)通過(guò)多層次情感處理架構(gòu),在情感識(shí)別準(zhǔn)確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達(dá)自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動(dòng)態(tài)情感追蹤和個(gè)性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來(lái)革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)創(chuàng)新的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會(huì)復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過(guò)游戲競(jìng)爭(zhēng)能發(fā)展出類(lèi)人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問(wèn)題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項(xiàng)突破性成果為未來(lái)AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過(guò)模擬人類(lèi)學(xué)習(xí)過(guò)程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。