大數據時代，閱讀將會發生哪些改變

大數據本身是對數據的挖掘，在出版業本身的進化中，數據是非常重要的因素，在中國出版協會和中國書刊發行業協會主辦，時代出版傳媒股份有限公司和北京開卷信息技術有限公司共同承辦的「閱讀X」論壇上，沈浩教授分享了在大數據時代，閱讀將會發生哪些改變。

▌演講嘉賓沈浩 中國傳媒大學教授

本次大會的主題是「閱讀X」，在數學當中X不僅代表著未知，也是數學公式裡面的自變數、預測變數。當閱讀遇上大數據，我們就將用這些閱讀領域的X來預測出更多的Y，Y代表了未來。今天將要和大家分享的就是閱讀領域或者內容數據和大數據應用之間的關聯。

大數據和人工智慧是一系列科技工具發展的應用結果。有了雲計算的基礎架構之後，各個行業的大數據應用得以深度發展，而大數據遇到了深度學習技術，新的演算法得以產生；再加物聯網的深入發展，使得我們看到了人工智慧應用的廣闊前景。而人工智慧又會對閱讀和出版業產生什麼影響呢？比如本次大會使用的訊飛語音技術，聲音已經可以直接轉換成文字，而且準確率也越來越高。這樣的技術已經可以在內容轉化、有聲書等方面得到越來越多的應用。人工智慧能夠做事情越來越多，美國的《紐約客》雜誌曾經使用這樣一期封面：未來人類可能向機器乞討，其實就是在講AI的影響是方方面面的。

大數據在零售書店的應用可能

現在零售行業廣泛談及的「新零售」，包含了線上與線下，以及從線上到線下轉移的過程，實體書店也將融入這樣的新的模式。這裡將向大家分享一個關於亞馬遜線下零售店的視頻，不過我們不談「新零售」，而是說說人工智慧在這樣一個書店裡能夠做什麼呢？

通過圖像分析的深度學習技術，我們可以通過攝像頭捕捉每個人購物的過程，識別每一位顧客、每一本書出現的場景。通過這樣的分析方法，我們可能了解什麼樣的消費者來到了書店，他拿起了哪一本書？又產生了哪些後續的行為？這在以往的分析是不可想像的。現在的人工智慧已經可以處理圖像、視頻、聲音、語言和文字，因此未來的圖書發行將可以利用更多可以被感知到的大數據——在巨量數據當中，進行信息獲取和分析的速度將大大超過人工可以達到的水平。

大數據在內容分析和推薦方面的應用

再來看另外兩個案例在內容領域的分析應用。

首先，我們輸入一份長篇幅的數字文本（比如《羅密歐與朱麗葉》這本電子書），我們可以用文本識別的技術找到其中的關鍵詞，作為其內容篩選的基礎。可以提煉其中的人物、地名，進而研究圖書當中的人物之間的關係、情節的演進等。

再看一個針對圖像進行深度學習的案例。通過把一定數量的電影海報作為輸入，進行卷積神經網路的學習，可以形成這樣一個應用。只要任意輸入一個編碼，就能快速找到和這個海報最為類似的其他海報。圖書封面當然也可以做類似的研究，對圖書封面進行大數據建模之後，當消費者選擇了一本圖書，就可以在海量圖書當中快速找到與其類似的圖書封面。如下就是針對開卷提供的2017年上萬本暢銷書進行相關性推薦的結果。

當然，還可以將上述基於文本的分析和基於圖像的分析結合起來，提煉出一本書更多的特徵，這些特徵就可以用於圖書商品的推薦。而在這當中，如果我們再結合更多消費者的行為信息，還可以讓這個過程更加精準。

大數據與信息傳播

我曾經為《爆發》一書寫了如下的推薦語：這是一個令人興奮的時代，也是一個大數據的時代，數據科學讓我們越來越多的從數據中觀察到人類社會的複雜行為模式以數據為基礎的技術決定著我們的未來，但並不是數據本身，而是我們從數據中擁有更多的可用知識的增加。

這不是危言聳聽，而是大數據技術支持產生了大量基於個人的信息記錄，而機器學習讓以往很多不可快速計算和分析的信息獲得了被快速識別的可能。比如，在微博來臨的時候，一個人微博就可以告訴我們很多信息——比如你的性格，你的品牌愛好，你的消費習慣、你生活方式，甚至你的價值觀。因此，人類行為的93%是可預知的。在圖書行業，大數據最大的特點就是可以分析我們的讀者。下面是一份基於特普朗的TWITTER進行分析的案例，其中包括特朗普在TWITTER上表現出的社會關係、經常談論的話題等等。

雖然展示了這麼多，但是大數據和人工智慧能夠實現的，遠遠不止這麼多。當閱讀遇上大數據，我們還在面臨著巨大的未知。軟體定義一切，數據驅動未來，演算法統治世界。特別是今天在移動互聯網時代，演算法更多的在重構我們的分發渠道，數據更多的在驅動我們的商業行為。未來不遠，未來已經發生，所以我們應該去擁抱大數據，擁抱人工智慧。當閱讀遇到大數據時，首先改變的應該是我們工作、生活和思維方式，暢想未來無限的X。

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