本文是一篇深度长文，对上瘾行为一步一步抽丝剥茧。如果苹果、Facebook、谷歌、Twitter、Instagram和Snapchat逐渐削弱我们掌控自己思想的能力。那我想请问，我们是否会走到一个时期，到那时民主已经不再起作用。

请看来自《The Guardian（卫报）》的文章：

Justin Rosenstein调整了他笔记本的操作系统，不仅用来屏蔽Reddit，还让自己远离他视之为海洛因一般的Snapchat，同时限制他自己使用Facebook。但即使是这样依然不够。

Justin Rosenstein

在八月份，这位34岁的科技管理人员采取了更极端的手段限制自己使用社交媒体和其他有吸引力的科技产品。Rosenstein买了个新iPhone并且让他的助手设置家长控制模式来阻止他下载应用程序。他非常清楚地知道Facebook里“喜欢”（Like）的吸引力，这种吸引力被他称之为有着无底洞般魅力的“虚假快乐的美妙提示音”。不过Rosenstein也有理由知道这一点，因为就是曾作为Facebook工程技术人员的他，创造出了“喜欢”按键。十年前他曾经熬夜编写出后来被大众称赞的按钮的原型，现如今，Rosenstein加入了一个快速发展的硅谷小众团体，这个团体抱怨着所谓“注意力经济”的发展，即互联网围绕着广告经济的需求而改变。

这些反抗者极少是公司总经理或者公司创始人，这些人不愿脱离“他们的公司正在将世界变得更美好”的诅咒。相反的，反抗者则想将公司降低一两个级别。

像Rosenstein一样，设计师，工程技术人员以及产品经理们在多年前参与铸造了这个数字化的世界，而如今他们都在尝试逃离这个世界。“这是很正常的，”Rosenstein说，“人们大都怀着最好的目的去创造发展，但这对于他们而言也意味着无法预知的，消极的结果。”

Rosenstein过去在Google工作的一段时间内协助创造了Gchat，现在他在旧金山领导着一家提高办公效率的公司，这家公司主要关注心理作用对于特定人群的影响。

研究显示，这些人每天会触摸、拍打或者点击他们的手机2617次。

随着担忧增长的还有沉迷其中的用户，科技促进了所谓“持续性局部关注”，极大地限制了人们集中精神的能力同时还可能降低智商。最近有研究显示，手机仅仅是出现都能损害认识能力，即便手机是关机状态也是如此。“所有人都无法集中注意力”，Rosenstein 说，“毫无例外。”

人们大都怀着最好的目的去创造发展，但这对于他们而言也意味着无法预知的，消极的结果。

但是相较于对政治体系的影响，这些担心都是小事。Rosenstein的一些同行相信社交媒体的兴起以及以兴趣为基础的市场主导着政治体系。

他们认为，像英国退出欧盟和川普的晋升等政治问题与沉迷社交媒体之间，网络势力完全颠覆了政治体系。与此同时，这种势力甚至能修饰民主党，类似这样的事虽未经查证但也司空见惯了。

在2007年，Rosenstein所在的Facebook的工作小组决定创造一种最简便的操作方式：只需单击就能通过平台“传送一点积极的能量”。Rosenstein认为Facebook的“喜欢”的特点是“非常”成功的。

在人们享受那种短时间内给予和收获认可的快乐时，这种约定便普遍地被接受了。与此同时Facebook能够收集到用户偏好的有效信息，并可以将它们卖给广告商。

这个想法很快就被多方借鉴，像Twitter曾经用星形表示“最喜爱”（favourites），现在采用了心形表示“喜欢”，还有Instagram以及其他不计其数的应用软件和网站也借鉴了它。

Justin Rosenstein前谷歌和 Facebook 的工程师，帮助建立了赞按钮

Rosenstein的同事Leah Pearlman在2009年通过blogpost公开了这个特征。现如今他是Facebook的产品经理，他所在的团队创造了“喜欢”按钮。现在35岁的插画师Pearlman通过e-mail声称她并不满意Facebook的“喜欢”和其他吸引人的反馈循环。她安装了一款网络浏览器插件来去除Facebook新的回馈信息，同时雇了个社交媒体管理者去打理她的Facebook，这样她就无需亲自出马了。“我们这类人谈论这些事情的一个重要原因是因为我们可能是记得过去生活样貌的最后一代人了。”Rosenstein说。不知道这点是否有关联，Rosenstein，Pearlman和大多数的科技人员都在三十多岁时质疑当今的注意力经济，他们都是记得使用挂式电话世界的最后一代人。

很显然，大多数更年轻的技术人员都在切断和自己产品的联系，他们还将自己的孩子送到禁止使用iPhones、iPads甚至笔记本电脑的硅谷精英学校。

看来他们年轻的时候常听Biggie Smalls在他的歌中讲述想努力戒掉可卡因带来的麻烦，告诫人们永远不要过度沉溺于自己的情绪中。

今年八月的一个早晨，来自世界各地的设计师、程序员、科技企业家前往旧金山港湾中心参加会议。在会议组织者Nir Eyal管理的一堂课上，他们每人支付高达1700美元来学习如何让人们养成使用他们产品的习惯。

39岁的Eyal是《上瘾:让用户养成使用习惯的四大产品逻辑》的作者。他耗时多年咨询科技公司，还将自己仔细观察硅谷巨头运作所得的技巧教授他人。

“我们享受科技如果严格来说不算是一种瘾，也已经成了一种本能冲动。”Eyal写道。“这种冲动刺激你去查看消息提醒，推动你花几分钟去逛YouTube, Facebook, 或者Twitter，结果到头来你发现自己一个多小时后还在刷网站。”这些并不令人意外，他写道。这都是“设计师的目的。”

他解释说，一些微妙的心理陷阱能够让人们养成习惯，例如：让人们的收获多样化使之造成一种“渴望”的心理，或者利用消极情绪作为“触发点”。

“无聊、寂寞、沮丧、困惑和不确定的情绪通常能够引发微小的痛苦或者烦躁，同时几乎能立刻促进下意识的行为来平息自己消极的感觉，”Eyal写道。

在2017年的习惯峰会上，参会者可能会对Eyal感到惊讶。当时Eyal走到台上并宣布今年的演讲主题就是关于“稍有变化的东西。”

他想表达关于科技控制逐渐加深的担心，他认为科技控制已经在某种程度上是有害或者说不道德的了。他劝告观众要注意不要沉迷那些有说服力的设计，提防自己不要产生强迫症。

但他也会维护那些他让我们防范的科技，并对那些把对科技上瘾视为洪水猛兽的人表示不屑。

“现在我们并不是要把Facebook和Instagram看作毒品，”他边说边点开了下一页，上面是高糖分的烘焙食物，“就像我们不能责怪烘焙师做出了这么美味的点心，我们不应该指责科技制造者制造了大家都乐意使用的优秀产品。”他说。“当然这也是科技公司将会做的事。实话实说：我们还能希望他们怎么做呢？”

讲话的最后Eyal没有反讽，而是提了一些关于对抗科技吸引力的个人建议。他告诉观众自己在使用Chrome的拓展功能——DF YouTube，“它过滤掉了很多不必要的触发点”他在书中提到了这点，并且还推荐了一个手机应用Pocket Points，它“在你需要专注时奖励你关掉手机的行为。”最后，Eyal还透露了他为了保护他的家庭做了多大的努力。他在房子里安装了插座定时器，定时器连着一个每天定时切断网络访问权限的路由器。“这个想法是为了让我们记住自己并不是无能为力的，”他说，“一切尽在掌握之中。”但我们也能这样吗？如果制造这些技术的人都要采用这么极端的手段让自己能自由地切断与科技的联系，那剩下的我们有理由期望锻炼自己自由的意志吗？

Tristan Harris的回答是否定的。33岁的Tristan Harris曾经在Google工作如今成为了针对科技企业的批评家。“所有人都陷入了这个体系，”他说。“我们的思想都被劫持了，我们的选择并不想我们认为的那样自由。”

Tristan Harris现在是科技行业的批评者:”我们的选择并不像我们想象的那么自由。”Harris曾被标榜为“硅谷所能拥有的接近良知的代表”，他坚持认为数以万计的人们无论是否使用那些无处不在的科技，他们都没有多少选择的权利，也并不知悉自己的生活正被硅谷的小部分人用看不见的方式控制着。Harris毕业于斯坦福大学，师出行为学心理教授BJ Fogg门下。BJ Fogg教授在科技圈备受尊重，因为他非常了解通过科技设计来说服他人的方法。他有很多包括Eyal的学生都在硅谷有很好的发展。Hariis是他们之中特立独行的一位；他勇于揭短，向人们揭示了由科技公司累积的巨大势力以及他们影响人们的手段。

最近，他在温哥华的TED演讲中提到：“在少数的科技公司里，有部分少数群体通过他们的选择来操纵大多数人今天的想法。”

Harris说：“我不知道还有什么比这更严重的问题，这正在改变我们的民主制度，同时它还会改变我们拥有与其他人进行谈话和建立关系的能力。”Harris还积极活跃于公众视野之中：发表演讲，撰写文章，与立法者会面等。他还曾企图改变谷歌山景城总部内部人员的思想，经过三年的尝试后，他参与了改革运动。

这一切始于2013年，当时他是谷歌的产品经理，他向十位关系亲密的同事传递一份名叫“关于减少分心和尊重用户注意力的倡议”的备忘录，这份发人深思的备忘录在5000多名谷歌员工中传开了。

这其中包括了后来因此奖励他体面工作的高级主管，不久后他将成为谷歌内部的产品哲学家并为设计的道德伦理把关。

回首过去，Harris认为自己被推向了一份边缘化的工作。他说：“我并没有任何的社会支持体系，”此外，他补充道：“我得坐在角落，去思考，去阅读，去理解。”

• 他发掘出LinkedIn是如何利用人们对社会互利关系的需求来拓宽他们的业务；
• YouTube和Netflix自动播放视频和下一集的功能是怎样剥夺了用户是否选择继续看下去的权利；
• Snapchat是怎样创造出令人上瘾的Snapstreak功能，借此鼓励他们以青少年为主的用户群体之间产生不断的交流。

我有两个孩子，当手机阻止我把注意力放在他们身上时我会深感自责。

这些公司使用的技术并不都是普适性的：他们在算法上能够贴合所有个体。

今年，一份被泄露的Facebook内部报告中有内容揭示该公司能够判定青少年什么时候感到“没有安全感”，“没有生存价值”以及“需要大量的自信心”。Harris补充道，这些信息点是“针对个人对症下药的最好模板。”

位于门洛帕克的 Facebook 总部，该公司著名的”喜欢”功能被其创建者描述为”伪快乐的亮点”。科技公司能够利用这些脆弱心理使人们上钩，例如：当人们因为自己发表的内容收获“喜欢”时实行操纵，确保它们在用户个体可能感到脆弱，需要赞美，或者只是感到无聊时能及时出现。正是这种技术能够获得最高投标者的青睐。他说：“这里不存在道德。”

如果一家公司为Facebook的说服手段掏钱，那它或许是需要向想买新车的各类用户有针对性地投放广告，或者也可能是在莫斯科的造谣者想要改变Wisconsin某个选举结果不明的小镇里选民的投票意向。Harris相信科技公司并不是特地将他们的产品做得令人上瘾，他们正在对广告经济带来的刺激做出反应，尝试能够吸引人们注意力的技术，甚至会意外地在高效设计中碰壁。

一位在 Facebook的朋友告诉Harris，用来提醒人们“朋友请求”或者“喜欢”的通知图标最开始是被设计成蓝色的，这与Facebook的风格一致同时这样设计也显得“微妙而且无害”。Harris说“但是没有人用它，后来他们把它转换成红色，所有人也就理所当然地使用起来了。”

现在这种红色标识已经无处不在了。当手机使用者每天成百上千次地看他们的手机，他们会看到手机应用旁红色的小点，仿佛在请求他们的点击。Harris说“红色是能触发别人的颜色，这也是为什么它被用作警示信号。”

Harris解释道，最诱惑人心的设计会利用敏感的心理，也正是这种能收获到多种回报的心理让人情不自禁地想去赌一把。当你点击应用软件旁的红点时，我们不知道自己是否会收到一封有趣的邮件，大量的“喜欢”，还是根本什么都没有。这种失望的可能性让它具有强制性。

这恰好解释了刷新机制，如何快速地成为当代科技最具吸引力和广泛应用的设计功能之一。这种机制借由用户下划，暂停，等待观察是否有新内容出现来完成。

Harris说“每次你下划手机，就像触发了投币机。你不知道接下来会出现什么，有时是一张好看的照片，有时只是一则广告。”

创造刷新机制的设计者Loren Brichte起初是把它用在更新Twitter内容，因为流畅和直观的设计，他本人在设计应用的圈子里广受好评。

现在32岁的Brichter说他从未想过要把作品设计得使人上瘾，但他也不会去争论这种投币机的比较。他说：“我完全同意这种说法，我有两个孩子，当手机阻止我把注意力放在他们身上时我深感自责。”

Brichter是在2009年为Tweetie创造出这个功能的，他设计的由来主要是因为在他的应用软件上找不到任何地方安放“刷新”按钮。拖住内容并往下拉，以此更新内容，这在当时看来最多不过是一个“可爱又聪明”的补救方法。在接下来的几年，Twitter就让Tweetie将下拉刷新整合到它自己的应用上了。

从那之后这种设计在各类软件中变成了被最广泛模仿的特点之一，对于成千上万的人来说，这样下拉的动作，直观得就像抓了个痒。

Brichter坦言他对于这项功能的长时间延用感到不解，在这个具备推送通知科技的新时代，应用软件在无需用户的触发下就能够自动地更新内容。

他说：“它可以很快就被淘汰掉。”然而它看起来契合了人们的心理作用：毕竟投币机如果缺少了那根需要玩家亲自推动的杠杆，它便会缺少很多吸引力。Brichter更喜欢另一种比喻：这就像一些能自动关门的电梯里多余的“关门”键。“人们就是喜欢按它。”

Brichter专注于在 New Jersey的新房建造时把设计工作晾在一边，而以上这一切让他思考自己留下了些什么。他说：“我曾花大量的时间去思考我所做的一切对于社会或者人类到底是不是功大于过。”

他屏蔽了几个网站，关掉了推送通知，限制自己对Telegram软件的使用并且只给他的妻子和两位亲密的朋友发信息，此外还尝试着让自己摆脱Twitter。

他坦白道：“我还是会在这上面浪费时间，去看那些我已经知道的无聊新闻。”他在厨房给手机充电，晚上七点开始并且直到第二天早上都不会再碰手机。

他说：“智能手机是有用的工具，但它们令人上瘾。刷新令人上瘾，Twitter令人上瘾。这样不是好事，当我创造它们的时候，我并未成熟到能考虑到这些东西。我也不是说我现在就成熟了，我只是比那时思想更成熟了点，而且我很后悔它所带来的负面影响。”

在他所在的领域，并不是每个人都承受着愧疚的折磨。苹果“管理通知连接并显示图标徽章”的专利发明人名单里列着Justin Santamaria和Chris Marcellino的名字。

他们都是在二十多岁时被苹果招聘去为iPhone工作，作为工程师他们作为幕后人员助力推送通知技术的发展，这项技术在2009年被引进给成百上千的第三方应用建造者来保持实时的提示和更新。

但是推送通知同样常常出乎意料地打断很多人的生活，加速了争夺人们注意力的竞争。在Airbnb作为移动端的领导者工作一段时间后，36岁的Santamaria运营着一家初创公司。

他认为他在苹果开发的技术并不能“从本质上断定好坏”，他说：“这是一个巨大的社会话题，下班后关机是否合适？没有及时回复你的信息是否没问题？是否可以对出现在自己Instagram界面上的所有内容都不‘喜欢’。”

Loren Brichter在2009年设计了“下拉刷新”（pull-to-refresh）功能

他后来的同事Marcellino也同意他的观点。他说：“实话实说，我从未坐在那去思考怎样让人们上瘾，我所想的内容全是积极的：这些应用软件和人们相关联，它们都有这用的作用。像ESPN会告诉你比赛已经结束，即使你在伊朗的家人并没有打算给你发信息，WhatsApp也会以你家人的名义给你免费发短信。”

几年前，33岁的 Marcellino离开海湾地区，现在正打算再训练成为一名神经外科医生，并且已经进入了训练的最后阶段。他强调他不是成瘾方面的专家，但他说他在药物训练中学习到的知识已经足够让他了解科技是如何影响与赌博和吸毒能产生相同作用的神经通道的。

他说：“正是这些反射回路刺激人们寻找食物、安慰、热量和性。”他认为所有的这一切都是基于奖励的行为, 它们能激活大脑的多巴胺通路。他有时候发现自己点击应用旁的小红点知识为了“让它们消失”，但是这就违背了利用人们心里脆弱性的伦理原则。他说：“将人们带回你的产品从本质上说并不是罪恶，这只是关乎资本主义。”

这或许是个问题。风险投资家Roger McNamee曾受益于对谷歌和Facebook投资的巨额回报，对这两家公司他都不再抱有幻想，他认为他们早期的使命都被广告带来的财富扭曲了。

这正在改变我们的民主制度，同时它还会改变我们拥有与其他人进行谈话和建立关系的能力。

他将智能手机的出现视为一个转折点，提高竞争人们注意力的赌注。McNamee说：“Facebook和谷歌断言他们能为用户带来他们想要的东西，这是他们的价值所在。同样的说辞也适用于烟草公司和毒贩。”

对于早期向硅谷获利巨头投资的投资者来说，这是一种出色的论断。但是61岁的McNamee最多也不过是个公正的商人。

十年前，作为Facebook的总裁顾问，McNamee将扎克伯格介绍给他的朋友Sheryl Sandberg，这位朋友后来成为了监管公司广告工作的谷歌高管。Sandberg也理所当然地成为了Facebook的首席运营官，将社交网络转化成广告营销的一个重要部分。

McNamee小心翼翼地措辞。“经营Facebook和谷歌的人都不是坏人，只是他们善意的策略导致了意想不到的可怕后果。问题在于除非放弃他们现有的广告模式，不然没有任何一家公司能够解决这些问题所带来的伤害。”

但怎样能够让谷歌和Facebook被迫放弃这种商业模式呢？更何况这种模式能将他们变成地球上最赚钱的公司。

图为谷歌在硅谷的总部， 一位风险投资家认为，尽管监管的权利很大，但一些科技公司可能已经大到难以控制。

McNamee认为，他投资的公司应该受到更严格的监管，包括接受新的反垄断法的监督。在华盛顿，政治集团的各方对于控制硅谷展现出更大的野心。但是McNamee担心，他帮助建立的这些巨头公司已经过于庞大以至于无法受到限制。他说：“近期，欧盟就违反反垄断法向谷歌收取24.2亿美元的罚款，而谷歌的股东对此不屑一顾。”

作为Facebook“喜欢”的共同创造者，Rosenstein相信，或许有可能对“心理操纵广告”实行国家监管。他说把道德作为驱动力就好比去反对化石燃料或者烟草公司。他提到“如果我们只关心利益的最大化，那我们将很快地到达乌托邦的境地。”James Williams并不相信有关反乌托邦的说法是遥不可及的。

作为前任谷歌战略策划师，他为公司的全球搜索广告服务制定了度量系统，他对这个被称作“人类历史上对于注意力控制最为标准化和集中化的形式”的行业有着超前的眼界。

35岁的Williams在去年离开谷歌的时候恰逢他在牛津大学完成他的博士学位，探索有关说服性设计的伦理道德。这段经历让他开始发问，在新兴科技时代，民主是否真的存在。

他说自己的顿悟发生在几年前，当时他注意到那些围绕他的科技正在阻止他集中注意力到他想做的事情上去。他说：“这是一种自我的，真实存在的体会，让你质疑：这到底发生了什么？难道科技不应该是帮助我们高效的完成工作吗？”

当他在工作时浏览谷歌的一个仪表盘时, 这种不适更加严重。谷歌的一个仪表盘显示了该公司为了广告商占用了多少人的注意力。他回忆说: “从数据上看，我意识到我们有点像在推搡或说服上百万人去做他们不会做的事情。”

他开始了耗费数年的独立研究，其中很多都是他在谷歌做兼职时开展的。大约十八个月之后，他在谷歌看到了Harris流传的备忘录，后来两人成为盟友，并努力想从内部带来改变。

将人们带回你的产品从本质上说并不是罪恶，这只是关乎资本主义。

Williams和Harris大概在同一时间离开了公司，并共同建立了倡议组织Time Well Spent，该组织旨在寻找能改变大型公司设计想法的公众势力。Williams难以理解为什么这个问题不是“每份报纸每天的头条新闻。”

他说：“百分之八十七的人们在智能手机的陪伴下早起和入睡。”现在整个世界都通过一个新的棱镜去理解政治，Williams担心这样将带来深远的后果。

他说，同样的一股力量导致科技公司用设计技巧去吸引用户，同时鼓励那些公司用一种强迫性的，不可抗拒的眼光去描述这个世界。他说：“注意力经济激励着吸引我们注意力的科技设计，通过这样，它把冲动置于优先于目的的地位。”

这意味着煽动性的内容优于细节，这样将吸引情感，愤怒和暴行。新闻媒体开始为科技公司工作，Williams补充道，并且会在注意力经济的规则前提下行事，“为了生存而显得耸人听闻、显示诱惑性和娱乐性。”

伴随着科技崛起的特朗普: 随着互联网围绕着吸引我们的注意力进行自我设计，政治和媒体已变得越来越轰动。在特朗普令人震惊的选举胜利之后，很多人很快在Facebook里质疑所谓的“假新闻”，俄罗斯制造的Twitter机器或者像以数据为中心来定位作用的公司，像剑桥数据分析公司就曾左右选民。但是Williams认为这些因素都在预示着更深层次的问题，并不只有黑幕和无良演员才会去利用网络去改变公众的意见。

注意力经济本身就是设置成能够推动类似川普现象的发生，特朗普擅长通过利用和创造愤怒来抓住和持有公众的注意力以及保持批评家的活跃。

Williams是在总统竞选前提出的观点。在美国大选前一个月发表的一篇博客中，Williams在此问题上敲响警钟，他声称这将是一个比特朗普是否进入白宫“更重要的问题”。他说，真人秀明星的竞选预示着一个分水岭，其中“全新的，数字增压的动态注意力经济最终跨过了界限，在政治领域变得显而易见。”

Williams在几个月前的脱欧运动中看见了类似的动态，当时对于英国脱欧，注意力经济向他展示了偏向情感和身份的结果。他强调，这些动态绝不是孤立于政治权利之外的：他相信它们在其中也发挥着作用，例如左翼政治家如Bernie Sanders和Jeremy Corbyn的意外高人气以及对各种问题爆发的网络愤怒在进步分子中点燃的激情。

Williams说，所有的这一切不仅仅扭曲了我们对于政治的观点而且长久下去将会改变我们思考的方式，让我们变得缺少理性并且更加冲动。他说：“通过内化媒体动态，我们习惯了一种持久愤怒的观念风格。”

正是在这种政治背景下，Williams认为，近几年对由George Orwell虚构出的监控状态有着错误的执念。另一位英国科幻作家Aldous Huxley展现了他预见性的观察结果，他曾发出警告，认为Orwellian风格的强制措施对民主的威胁还不如心理操纵的微妙力量，“人们对于消遣总有着无尽的欲望”。

自从美国大选以来，Williams发现了如今这个全新世界的另一面。如果注意力经济削弱了我们像思考，质疑以及为自己做决定等自我管理的重要能力，那对于民主还有什么希望可言？

他说：“系统化构建的注意力经济的动态就是为了消减人们意志存在的，如果政治是人们个体和集体水平上意识的表达，那么注意力经济就是在消减民主所依赖的假设前提。”

如果苹果、Facebook、谷歌、Twitter、Instagram和Snapchat逐渐削弱我们掌控自己思想的能力，那我想请问，我们是否会走到一个时期，到那时民主已经不再起作用。

Williams回答说：“如果这一切变为现实，我们能否意识到它的发生？如果我们不能，那我们怎么知道它是否已经发生了？”

20周年的腾讯恐怕没想到，让它保持最「年轻」的产品居然是最「老」的产品—QQ。

QQ 是小孩用的，微信是大人用的。

每当看到这样的评论，才会想起多久没有登陆过自己的 QQ ，自从大学毕业后 QQ 等级就一直停留在 3 个太阳 1 个星星。

前两天人人网作价 2000 万美元把自己卖了，在人人网上成长起来的一代网友，纷纷感慨终于要和青春说再见了。其实相比起人人网， QQ 承载了更多 80 后和 90 后的青春。

在那个每天都要「挂 Q」的年代，最值得炫耀的除了有几个太阳，就是红钻绿钻粉钻黄钻各种钻石贵族，朋友间攀比的是谁开的 QQ 图标多。

偶尔翻开久违的 QQ 空间，是扑面而来的非主流气息，黑色背景加上骷髅头装饰，配上一句火星文，☆吥是挖吥ㄖ月苩，抧是挖太秇嗻っ☆，这就是 90 后的黑话，也是一段无法直视却不忍心删除的黑历史。

QQ 这个 PC 时代的遗老，虽然沉淀了一代人的青春，但却没有变成像人人网一样沦为互联网活化石，只能供人怀念。

根据腾讯今年 Q3 的财报：QQ 月活跃用户仍超过 8 亿。其中 95后、00 后已经成为 QQ 的主力用户，去年比例就超过 70%，而且年轻用户的月活账户也保持着两位数的增长。

一个属于年轻人的 QQ ，到底和以前有什么不一样？

一、属于 95后、00 后的 QQ

自从腾讯在 2011 年推出微信后，QQ 通过好友导入给微信输血，也逐渐交出了中国社交产品的第一把交椅。

不得不说 QQ 为了微信的崛起作出了巨大牺牲，但塞翁失马，焉知非福。微信对整个互联网用户的分流后，却让 QQ 用户重新年轻起来。

都说微信老气，中年人才用，95 后、00 后都用 QQ。

实际上不是微信老了，而是年轻人都长大了，而 QQ 一开始也是靠着年轻人才发展起来的，2004 年马化腾向海尔 CEO 张瑞敏推销 QQ 的时候，就表示：QQ 中 90% 用户都是 30 岁以下的年轻人。

只不过后来 QQ 打败了 MSN 等竞争对手，吸纳了对手的用户，才成了全年龄段的社交产品。微信的兴起让 QQ 重新变回了那个爱玩不怕折腾的少年。

《第一财经周刊》去年采访过一名对 QQ 重度依赖的 16 岁学生吴艾蒙，她只有在和妈妈联系的时候才会用微信，她认为微信界面单调而功能少，还不能用各种装扮和字体体现个性。

离不开它，联系朋友第一个想到的是 QQ 而不是打电话，空闲时间都在刷空间，上面有自己从到大的照片，每一年发的的说说，可以看到自己的成长。

根据企鹅智酷发布的《「95后」新生代社交&娱乐喜好报告》：95 后月均发表说说条数比 90 后多了 63.5%，装扮日均使用次数则高出 66.7%。很多 90 后因为 QQ 越来越臃肿而逃往更简洁的微信或 TIM ，但在不少 95 后 、00 后看来，这却是留在 QQ 最大的原因之一。

作为一名 00 后，怎么可以忍受一直单调的主题背景和聊天气泡？！QQ 的个性装扮就多了，虽然大部分要会员，但有些免费的也是很好看啊。

除了过去的 QQ 秀和各种钻石贵族，QQ 在 2014 年提出「年轻化战略」以来，开始新增更多个性多彩的功能和设计来满足这些年轻用户，比如厘米秀、兴趣部落、语音变声和怼图等功能。

在某一期《吐槽大会》上，1995 年出生的脱口秀演员池子说了一句「95 后都在用 QQ 厘米秀」，弹幕立马就被一大帮 95 后 00 后炸屏。

厘米秀其实就是 PC 端上的 QQ 秀 在移动端的延伸，用户可以定制不同的卡通形象，并在聊天时与好友互动，深谙二次元文化的 95 后 00后还会 YY 出各种玛丽苏情节的厘米秀小剧场。

厘米秀中还有一个「偷胶囊」的功能，就类似于当年的「农场偷菜」，无数中小学生半夜打开手机就为了看看好友的的胶囊熟了没，这个功能推出不到两个月就帮助厘米秀积累了 1 亿用户。

从 QQ 秀到厘米秀，从偷菜到偷胶囊， 95 后 00 后青睐的这些功能，似乎和 80 后 90 后没有太大差别。最大的变化或许就是 80 后 90 后玩不动了，也没时间玩了，而没有工作压力的学生党依旧乐意在 QQ 里闹腾。

对这批更加纯粹的互联网原住民来说，QQ 在他们的童年和青春占有更大的比重，即便后来因为工作原因不得不用上微信，对 QQ 的归属感依然强烈，就像一位 00 后用户说的：

QQ 是正房微信是小三这个比喻非常恰当，QQ 适合和自己的老友交流空间互动，微信适合工作用赚钱用。

当然可以逃离长辈视线也是 00 后们选择 QQ 的一大原因，不用再被父母和七大姑八大姨「监视」朋友圈，可以肆意地傲娇恶搞，这是在如今的微信难以实现的。

这和大洋彼岸的 Facebook 类似，这个全球最大的社交平台正面临年轻用户流失的情况。

有调查显示：美国青少年中使用 Facebook 的比例已经从 2014 年的 71% 跌至如今的 51%，比起 Facebook 美国年轻人更喜欢 YouTube，Instagram 和 Snapchat，有人把这些年轻人成为「Facebook Nevers」。

有人曾提出这样一个理论，每一代人成长起后，会不愿意跟长辈或者甚至只大几岁的「中老年」用同样的社交平台，而是回去找属于自己的领地，如今看来这个理论在美国和中国两大市场都得到了验证。

二、QQ 是个筐，什么都能往里装

如果你一两年都没登陆过 QQ ，可能会有一种沧海桑田的感觉。光是 QQ 一级菜单底层图标就经历过多次调整，目前 QQ 看点已经单独占据一个板块。

反观微信的迭代则要克制得多，新增的功能一般会从二级页面开始找入口，一位曾供职于 QQ 部门的员工认为这是 QQ 转型缺乏稳定战略思想的体现。

虽然 QQ 的产品迭代步伐比较大，但其实也没偏离以年轻人核心的社交生态。2016 年 QQ 正式确立了娱乐化社交的方向，将 QQ 定位为向年轻用户提供娱乐内容，自此 QQ 的内容属性就不断增强。

在 2016 年以来的三届腾讯全球合作伙伴大会上，内容都是被反复提及的话题，而这些内容最主要的载体，就是 QQ。

因此影视、娱乐、游戏、动漫等原腾讯互动娱乐事业群的众多内容，都能在 QQ 找到入口。

另外 QQ 体系下还有有 4 个直播产品，包括空间直播、NOW 直播、花样直播和企鹅电竞，短视频方面则有QQ 日迹和微视，以及 QQ 看点右下角入口、快手风格的短视频。

而 QQ 看点可以说是腾讯利用 QQ 孵化出的最成功的信息流产品了。QQ 看点 2017 年 5 月开始进入 QQ 首页，利用算法做个性化推荐。

2018 年 3 月日活突破 8000 万，两个月后破亿，这个速度已经与今日头条和百度相当，也让腾讯有了一款进入信息流「第一梯队」的产品。

在腾讯发布的 Q3 财报中，就提到腾讯主要信息流分发平台的短视频及小视频日播放次数达 70 亿，还特别强调了新闻信息流服务 QQ 看点受到欢迎。

QQ 看点之所以能快速增长，一方面是基于 QQ 8 亿 的用户基数，另一方面则是庞大的社交关系链对算法模型的优化，这也是今日头条不具备的。

而且比起微信在信息流内容频道「看一 看」上浅尝辄止，QQ 看点可以说是全面拥抱了信息流，并验证了「社交+内容」的模式。

还有一个值得注意的数据是：在 QQ 看点超过 1 亿的月活用户中，近 70% 用户是 95 后，将 QQ 看点看做一个「年轻人的今日头条」并不为过。

但并不是所有年轻人都能接受 QQ 看点推荐的内容，爱范儿采访过一位 15 岁的 QQ 用户被问及为什么，她发来了这样两张截图：

从以上几张截图能看到：新闻聚合平台中的标题党和擦边球内容同样充斥在 QQ 看点的信息流中，此外频繁的推送消息也在很大程度上影响了用户体验，虽然 QQ 看点可以选择关闭，但要找到这个关闭的入口比不容易。

由于 QQ 聚集了中国最多的年轻用户，而且数据显示 95 后对使用社交媒体购物的意愿明显更高，QQ 对于很多把重点放在年轻化的品牌来说也是一个绝佳的营销平台。

今年苹果最重要的秋季发布会上就在 QQ 看点上线了专题页面，而 iPhone XS 系列正式发售当天，QQ 用户也都收到了这款新机的闪屏视频广告。

无独有偶，小米去年为了配合小米 5X 发布在 QQ 空间商推出了《凡先生的 12 星座照相馆》系列短视频，QQ 空间会利用用户数据进行个性化的推送，比如给不同星座的用户制定不同的文案。

小米市场高级总监陈诗磊表示：小米 5X 的价格在 1500-2000 元之间，适合年轻群体，对这款产品来说 QQ 空间是最好的选择。

虽然对于很多 80 后和 90 后来说，QQ 上华而不实的功能越来越多，但像厘米秀、兴趣部落、QQ 空间和 QQ 看点等功能在商业化上已经取得了不错的效果。

在今年 9 月末腾讯启动的第三次组织架构调整中，腾讯将 QQ 、 QQ 空间与多项数字内容业务整合进全新的平台与内容事业群（PCG）中，这也意味着腾讯未来会更加强调「社交+内容」的战略，QQ 这个筐也许会被塞进更多的内容。

三、腾讯最老的 QQ 能让腾讯保持年轻吗？

作为腾讯历史最悠久的一款产品，从桌面互联网时代到移动互联网时代，QQ 并没有放弃过新陈代谢，即便在微信快速发展起来后，也没有真正沦为弃子。

在腾讯最近两次架构调整中，都涉及了对 QQ 的调整。2013 年 QQ 划归社交网络事业群，全面向移动端进行转型。而在最近这次的调整中，QQ 的的属性开始从社交向内容转移。

无论是进入移动互联网时代，还是面对信息流产品的崛起，QQ 都直接或间接帮助腾讯拿到了重要的入场券。

从这两年的变化看，未来 QQ 会越来越越不像一款社交产品，但就像魏武挥在一篇文章中指出的 ，为社交产品配上社区功能，是增加粘度和忠诚度的好办法，而一个纯社交的产品或许难逃人人网的命运。

马化腾在最近接受央视采访时表示腾讯最痛苦的时刻是养活 QQ，但是面对抖音这样同时蚕食腾讯用户时长和抢夺年轻用户的产品，如今看上去最能一战的似乎就是 QQ 了。

就像马化腾曾对用户习惯变化的总结，「其实你什么错都没有，就错在太老了。」幸运的是，腾讯还拥有 QQ 这个可以让腾讯一直「年轻」的产品。

只是有谁会想到，腾讯今年 20 岁了，最「年轻」的依然是这款最老的产品。

广告究竟是想方设法说服你买一件你不需要的东西？还是给你你所需要的？

供给缺乏的年代是前者，生产过剩、消费升级时代是后者。用户接受到的信息应该是一样的？还是应该不一样？大品牌、大媒体、大通路时代是前者，互联网、数据时代是后者。传统广告的思路是前者，数据驱动型的信息流广告是后者。

它最早于 2006 年出现在国外的主流社交巨头上，随后国内的社交媒体、新闻客户端也相继推出信息流广告。它以一种十分自然的方式融入到用户所接受的信息当中。

比如，我们常看到的百度信息流、微博粉丝通广告、微信朋友圈广告，腾讯新闻、今日头条首页的原生广告都是信息流广告。

当然，在现在这些平台，知乎也是一个含金量很高的一个信息流平台。

摩天轮票务和 Soda 的苏打罐的知乎信息流广告

科大讯飞发起 Live，阿玛尼美妆、西门子中国采用了知乎原生文章等形式进行广告投放。

信息流广告

根据 2017 年 3 月官方公布的数据，Instagram 全球社区用户人数超过了 6 亿，广告主月活跃人数则已突破 100 万，而 2016 年同期的数据仅为 20 万，涨到了 5 倍！主要是信息流广告的功劳。

回到中国市场，根据艾瑞咨询的报告，2016 年移动广告市场规模达 1750 亿元，预计 2017 年会达到 2648 亿元。其中信息流广告市场规模为 325.7 亿元，处于快速发展阶段，预计 2018 年会达到 557 亿元。

移动广告常见形式

移动广告包含：原生广告、投屏广告、开屏广告、插屏广告、积分墙、搜索类广告等等。

原生广告自 2013 年被提出以来，一直是数字营销界的焦点。简单的说就是广告与内容融合在一起，把广告变成内容的一部分。

原生广告有很多种形式，信息流、视频、应用内功能植入、表情包植入、游戏关卡植入等。信息流广告是原生广告的一种，最被人们所熟知。

信息流广告特点

通过高精细的标签体系理解真实用户，包括他们的基本属性、媒体行为、用户环境、用户状态、商业兴趣、用户行为等等。

基本属性：性别、年龄、职业、学历、常住地址等

用户状态：婚姻状况、消费水平、在校学生等

用户行为：电商购物行为、APP 行为、PC 行为

用户环境：设备型号、LBS 信息、联网方式、运营商

商业兴趣：旅游、购物、奢侈品、汽车

以朋友圈广告为例，信息流广告支持按照地域、性别、年龄、手机（品牌型号、手机系统及联网环境）、婚恋情况、学历、兴趣标签（商业兴趣/APP 兴趣）、LBS、关键词定向、再营销等属性进行定向。

比如，在奔驰新车发布阶段，信息流广告可以基于浏览、搜索、关注、参与讨论等用户在线行为，获取奔驰用户人群，并通过整合第三方垂直平台的数据，获取可能对新车感兴趣的高相关人群，结合标签体系，在精准定向的信息上，比如：用户手机号、设备号等。绘制出用户“行为场景画像”。从而精准触达，形成内部转化。

此外，信息流广告支持更精准的强曝光与更广的覆盖，可以实现递进式追投，二次营销，可以针对不同决策人群，投放同一产品的不同广告，还可以对垂直行业高相关度人群触达。

信息流广告优秀案例

国外很多品牌信息流广告的案例，除了借助标签组合策略实现精准投递以外，更会添加不少有趣的互动形式。

一、在 Instagram 的信息流广告中，乐事薯片团队希望覆盖千禧一代的消费者，鼓励他们参加 Flavor Swap 活动，品尝经典风味与新推风味的乐事薯片，并为自己喜欢的风味投票。

此次营销整体目标是以更低的单次展示费用增加线下销量，在 Facebook 和 Instagram 推出 Flavor Swap 营销活动，投放 4 条 Video Ads，对比经典风味薯片和新推风味，鼓励热门投票。 相比单独投放 Facebook 广告，加入Instagram广告使覆盖人数增了 5%，单次展示费用降低了 3%，销量增加了 5%。

二、俄亥俄州主题公园 Cedar Point 在 Snapchat 上推广万圣节优惠，利用 24 小时即焚的特点，让用户集中注意力，观察快速飘过的鬼怪，成功截图即可获得丰厚奖励。这个广告吸引了超过 14 万点击，让品牌的互动率提高了 233%。

在 Snapchat 上的原生广告

当然光通过精准定向和有趣的互动内容做投放还是不够的，还要理解怎样提升转化率和降低获客成本的方法。通常情况下，我们把信息流广告效果好归结为以下两个动作的关键点：

降低获客成本：使固定的广告费用带来更多的客户人群，从而产生更多的最终交易转化。

提升转化率：让投放出去的广告费带来的客户更大比例地产生交易，实现收益的提升。

所以如何降低获客成本和提升点击率成了大多数信息流广告优化师所头疼的事情，经常出现“尝试了很多种方法、成本就是降不下来”，“落地页反复修改，转化率依然低的令人发指”，这一类的情况。

怎么做？

详细剖析这两个指标的相关因素

现在主流的信息流投放平台大都分为 cpc 计费模式和 cpm 计费模式，这里单说 cpc 计费模式：

获客成本 = 投放金额／到访量 = 单次点击价格*点击量／点击量*抵达率 = 单次点击价格／抵达率

由此我们看到，获客成本拆解下来我们能够直接调控的是点击价格和抵达率。

点击价格 = 下一名的出价*下一名的点击率／自己的点击率+0.01

抵达率 = 网站到访量／点击量

由此可得，我们可以提高网站浏览体验（速度）保证抵达率，提升广告的点击率，从而降低点击价格，从而让固定的投放获得更多的点击量，从而降低获客成本。

转化率 = 成单量／到访量 = 到访量*咨询率（留线索率）*成单率／到访量 = 咨询率（留线索率）*成单率

由此可得转化率的决定因素是销售流程上的，在线咨询率（留线索率）和成单率决定了固定的到访客户有多少能够转化为消费客户。

综上，CPC 计费模式下，点击率、在线咨询率（留线索率）、成单率决定了广告投放的效果。

综合考虑各指标的影响

很多时候，效果不好往往是各方面因素综合导致的，并不是单方面的。上面我们讲到，效果的决定指标是点击率、线索率和成单率，那这三个指标背后又存在什么样的影响指标？

点击率：流量精准度（平台、定向）、广告样式（大图、三图、小图、视频）、展现位置（考前、靠后、列表页、内容页）、文案、配图。

线索率：流量精准度（平台、定向）、文案、落地页引导。

成单率：活动、落地页、流量精准度、销售能力。

数下来少说十几个影响因素了，所以在看效果的时候要有一定的逻辑，我把点击率、线索率、成单率这三个指标称为效果的决定指标，把这三个指标下面的相关指标称为深度影响指标，在分析效果不好的原因的时候先看决定指标，再看深度影响指标。

反复 A/B 测试

在信息流广告的投放过程中，最关键的因素其实是创意，也就是文案标题、配图和样式，对如何写出好创意，唯一的方法就是试，原因在于，你觉得好的，不一定点击率高，可能你学习了大V的文案撰写方法，点击率确实不错但转化效果却奇差，那怎么办？写很多很多条创意，用很多种配图，不断进行 A/B 测试，在有一定的数据基础之后，得出比较可靠的结果，什么样的产品，用什么样的卖点切入写什么样的文案，用什么样的配图效果会好。

A/B 测试的关键在于，除了更换创意之外，保持所有其他变量（人群定向、排名、出价、着陆页等）不变，短时间内大量的投放测出一个结果，测试对比最少 10 组不同卖点，不同配图的创意。

A/B 测试之所以难运用，是因为我们大多数人很难能保证测试结果不受其他因素（竞争环境、排名）的影响，所以 A/B 测试一定要保证第一短时间内（30 钟左右），第二大量的投放（点击量1000以上）。

另外，A/B 测试并不只用于创意测试，更可用于人群、排名、落地页等方面。

改进投放方法

所以，当你做了大量的投放，做了很多次A/B测试，也找到了影响效果的原因，该如何改进投放方法呢？

点击率方面：

1、账户结构清晰的划分人群，圈定精准人群的同时，保证流量充足，选择给转化率高的人群更充足的预算和更好的广告位。

2、选择点击率高并且转化率不错的创意，按照该类卖点延伸多种写法进行投放，这里需要注意的是创意并不是点击率越高越好，不能太硬（点击率提不上去），也不能是标题党（不精准人群点击造成广告费浪费），需要有产品卖点突出再加上软性的写法。

3、出价选择保持在能接受的一个范围内不变，通过其他方面提升点击率去获得更好的排名。

4、样式和配图是影响点击率的一个重要因素，通常情况下大图的点击率会高于其他样式，但一条好的文案可以拯救样式的不足，同时，配图的技巧需要 A/B 测试得出合适的图片类型、背景色等。

结语

至此，做好信息流广告效果的基础逻辑层面大致讲述完毕，信息流的历史与趋势、信息流的广告形式、对人群定向、创意撰写方法、内容玩法与制作、A/B 测试等内容，都有涉及与分享，但是整个信息流投放不是我这一篇文章能够讲清楚，说明白的，我只是抛砖引玉，点到为止。

如今，无论是传媒从业者还是普通用户，已经没有人会轻视技术的力量。

从传统智能手机到可穿戴设备、区块链技术、标志计算机新时代的人工智能，以及即将成为主流的混合现实（Mixed Reality）……这些逐渐切近日常生活与行业变革的技术，传媒从业者应当如何把握？

本期我们精编了这份报告，以期和读者一同触碰技术与传媒业态的未来。

趋势一：人工智能

我们习惯将“人工智能（Artificial Intelligence）”当成一个总体概念，但事实上，人工智能范畴之中，包含着许多具体类别。在当下的传媒行业，那些看似生僻的技术，实则也渐渐应用于我们熟悉的领域中。

自然语言生成

（Natural Language Generation, NLG）

自然语言生成技术现今已被不少媒体与营销机构所应用，基于大规模的数据集来进行自动内容生产。NLG可实现的功能包括，集成关键词、提升SEO（Search Engine Optimization，搜索引擎优化，即利用搜索引擎的规则来提升网站的搜索排名）以及为用户批量提供个性化的内容。

这项技术有两项具体应用，我们都不陌生。

首先是将结构化的数据转化为叙事性的报道，Bloomberg、AP等媒体都在应用这项技术，来收集数据并自动写作有关足球赛事、收益报告等方面的报道，ProPublica等机构也在试验如何在公开数据中发掘报道线索。

另外，一些阅读App可以根据用户所选的阅读水平，来对词汇、语法的复杂程度进行调整。一家教育行业的初创公司Newsela就主打“阅读水平转换（reading level converter）”的产品，为用户提供个性化文本，文本来源则是与他们合作的各大新闻机构，如《华盛顿邮报》和《卫报》等。在未来，NLG还可能与智能语音等领域结合，为内容个性化提供技术基础。

Newsela界面示意，左边栏可选“Reading Level（阅读水平）”

自然语言理解

（Natural Language Understanding, NLU）

现今，我们会频繁接触到以社交媒体文本、政府企业网站公开数据等为代表的各种非结构化数据，自然语言理解技术能够帮助研究者来量化此类数据，从中抽取关键概念、梳理关系以及分析情感。在医学、法政、农业、交通、教育多种学科领域，NLU都可以帮研究者获取更深层面的洞察——传媒领域同样。

机器阅读理解

(Machine Reading Comprehension, MRC)

MRC使得系统阅读大数据、推断含义并且立即得出答案的流程成为可能。举个例子，当你搜索时，你是希望系统直接给出一个确切答案，还是提供给你一堆“欲知后事如何请看更多超链”的URL合集？前者就是MRC可以做到的事。在未来，MRC是实现强人工智能的关键性步骤之一，而近期，它则可以协助我们把技术手册、历史地图和医疗记录等各种资料转化为易于搜索的信息集合。

实时机器学习

（Real-Time Machine Learning）

机器学习指的是一种应用算法来分析数据，从而可以更好地完成各种任务的系统，并且随着时间推移，它会越来越擅长这些任务。但这种系统也面临着效率问题：系统需要停下来解析数据。而最新研究表明，实时机器学习可以随数据获取而实时调整模型。这种技术使得同声传译自动化成为可能，即便是在多种语言混杂的情况下；也可以协助对内容分发进行随时调整，从而为读者提供更具有贴近性的内容。比起刻板地使用历史数据（读者XX只喜欢体育类报道），实时偏好则能够将内容纳入推荐机制（读者XX在接下来的几天里对大选新闻的需求可能会更强烈）。

IBM的“辩论者（Project Debater）”即是真实世界的文本如何被应用于实时学习系统中的范例，它是首个能够和人类就复杂主题展开辩论的AI系统。它能够实时消化复杂信息、组织逻辑完整的主题演讲、清晰阐述并且反驳对手。这一系统将可以提供论据支撑的有力论点，并限制其中情感、偏见和谣言的影响，从而帮助人们辩论。

 IBM Project Debater的网站首页

音视频算法

（Generative Algorithms For Voice, Sound and Video）

MIT计算机科学与人工智能实验室（MIT’s CSAIL）正在研究儿童如何学习新词汇，从而将之应用到训练计算机的自动语言识别功能的开发中去。研究人员也在训练计算机在观看视频的同时，预先判断其中会出现的真实物理世界中的对应声音。比如，树叶落地是什么声音，那木条触碰到沙发呢？研究目的在于，训练系统理解真实物理环境中的物体之间是如何发生交互的。

这种算法未来可以为游戏、视频电影和电视节目自动配音与添加音效，但它也意味着，音频可能构成欺骗——当计算机能够模拟我们的声音和自然音时，会发生什么呢？2017年，华盛顿大学的研究者们就开发了一个能“展示”奥巴马总统某次演讲的模型，事实上这次演讲从未发生过。这恰恰与当今的假新闻和新闻核查不谋而合。

# 2017年“奥巴马演讲视频”的介绍 时长：01:55

图像修复

（Image Completion）

如果计算机系统接触到足够多的图片，那么它可以修补图片缺陷，如失焦、人像肤色等问题，专业摄影师和普罗大众皆可使用。但这种技术难免面临伦理争议：真实和美化的界限在哪里？多大程度上的修补是被允许的？这些问题记者都应当自问。它也可以成为执法和军事的一部分，帮助相关部门识别图像中的人或者物体。以及，考虑我们已经在机器学习和算法中发现的偏见，图像修补的未来，可能涉及设备与隐私等方面的争议。

“隔墙有AI”

（AI For Seeing Trough Walls）

MIT的计算机视觉科学家已经发现了如何通过“意外摄像头（accidental cameras）”来追踪信息。窗户、镜子、角落、绿植等许多物体都可以和AI结合，被用来追踪光线、阴影、震动等外界的细微变化，据此分析出某种条件下我们难以用感官直接捕捉的信息。举个例子，研究者们宣布他们拍摄了一株绿植，通过投射在叶片上的阴影来建立室内其他部分的三维影像，或者他们也可以将叶片转化为“视觉麦克风”，根据叶片震动来分析出室内的人正在说什么。

技术应用示意图

这样，我们可能都会拥有X光般敏锐的视觉——调查记者对此表示十分渴望。

可预测性机器视觉

（Predictive Machine Vision）

MIT的研究者们正在训练计算机，它不仅可以识别一段视频中有什么，还要推断其中的人接下来会做什么。比如说，基于YouTube平台上的视频和电视节目（例如《绝望主妇》），计算机系统现在可以预判两个人接下来是会拥抱、亲吻还是握手。有朝一日，这项技术能够帮助机器人更容易地判断人的身体语言并和人互动。

新型生成式建模技术

（New Generative Modeling Techniques）

自回归分位点网络(Autoregressive Quantile Networks for Generative Modeling, AIQN）看上去复杂，但它本质上就是一个帮助提升算法、使之更加稳定的创新理念。这种技术可以提升AI技术的进步速度，也就意味着媒体和技术领域中的机遇与革新会更快出现。

更快的深度学习

（Much Faster Deep Learning）

深度学习（Deep Learning, DL）是机器学习中相对较新的分支，也会很快无形融入到各个组织机构当中。设计者会使用较为特殊的深度学习算法，结合包括文本、图像、视频、演讲等类似内容在内的各种数据库。从概念层面上来讲，它不算新，最近更新的是计算处理能力和可用数据的数量。落实到实践，这就意味着更多的人类事务可以被计算机自动完成，比如设计软件写代码。

DL受计算机网络运行速度的制约：几年前，用ImageNet网站中的数据集来训练图像识别功能，可能要花费一个月或者更长时间；而现在，Facebook可以在一小时内实现相同的效果。随着计算机提速和硬件技术的提升，系统也会以更加“超人”的速度完成任务。

强化学习与分层强化学习

（Reinforcement Learning and Hierarchical RL）

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是处理决策型问题的强力工具，它被应用于训练AI系统，使之拥有超出常人的能力。在计算机模拟过程中，一个系统尝试、失败、学习、实验,然后再次尝试——这一系列步骤都能飞速完成，且每次试错都会对它的未来尝试有所修正。我们所熟悉的AlphaGo就是基于RL机制学习如何决定战胜人类棋手。但这项技术也存在问题：当智能体（agents）缺乏足够的监督（supervisor，简单来说监督就是设定输出值/目标，在数据中发现潜藏模式能更容易，而无监督式学习不设定输出值，下文在机器学习相关技术中出现的“监督”也是同一个概念），或是需要运行一项长时间的复杂任务时，可能会遇到困难。

这时，研究者将尝试应用分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning）——能够发现高水准的行动，有条理地克服学习困难，最终以出乎人类意料的速度掌握新的任务。RL可以提升AI系统的“智能”，来使汽车能在非常规条件下自动驾驶，或者协助军用无人机实现之前尚未实现过的复杂动作。

持续学习

（Continuous Learning）

现在，深度学习技术已经可以帮助系统学习，去以更接近人的所作所为的方式来完成复杂任务，但是这些任务仍然很具象，比如在某一项比赛中打败人类。并且它们需要遵循一个严格的程式：收集数据、设定目标、应用某一项算法。这一过程需要人工参与，也会花费不少时间，特别是需要监督式训练（supervised training）的早期阶段。持续性学习（CL）将偏重于构建提升自主学习与增量学习的技能，研究者未来还将持续扩展其能力边界。

多任务学习

（Multitask Learning）

电影《龙威小子（The Karate Kid）》里，园丁宫地先生承诺教男孩Daniel空手道，但Daniel很快厌倦了日复一日的训练。对于Daniel来说，漆栅栏、汽车、无休止的“打蜡、封蜡”……这些事情看起来都毫无用处，肯定不能帮他学会空手道。当然，最后所有的杂务都被证明与空手道有关，这样的训练也帮他成为一名空手道冠军。

提起这部电影，是因为研究者最近就在训练智能系统像Daniel这样学习。当开发者使用机器学习时，他们要尝试用这种方式解决单个特定的问题。他们会监督智能系统微调，且不断修正，直到系统的表现符合预期。但是仅仅聚焦于单个任务，经常会指向无效结果——也许有比研究者发现的机制更好的解决方案呢？于是，新的研究领域，也就是多任务学习就产生了，让系统像Daniel这样，在各种各样的相关任务中寻求联系，探寻如何更好地解决问题。

电影《龙威小子》剧照

对抗性机器学习

（Adversarial Machine Learning）

简而言之，一段对抗性内容（包括图片、视频、音频等），都包含了一个很小的“优化点”，人类通常无法察觉。科学家设计模型，给计算机训练“识别细微差异”的能力。不过，它也可能被黑客利用，用对抗性图像来误导机器学习系统。

对抗性信息可能会被有意或无意地植入到图片、多媒体报道、虚拟现实等内容之中，在假新闻广泛扩散的当今，这一点尤需谨记。对搜索引擎来说，给图像自动标记tag，实现起来也并不容易。

更加重要的环境交互

（A Bigger Role For Ambient Interfaces）

环境交互（Ambient Interfaces）也以“零界面（zero-UIs）”的概念为人所知。现代交互更像是身边环绕的音乐，更少的直接指令，却能做得更多，还能吸引我们的注意力。据悉，在现代社会，成年人平均每天要做20000多个决定，大到股市投资，小到要不要刷一下手机。新型数字助手（DAs）有望对所有需要决定的事务进行优先级排序，替我们作出委托，甚至自动应答——这一无形的决策制定过程都不需要你直接输入指令。根据梅特卡夫定律（Metcalfe’s Law），网络的价值将和使用者数量成正比。这就意味着，越多的人加入这一环境交互的信息网络中，这项技术就会越好用。

将来，数字助手会变得无处不在，会搭载于手机、耳机、汽车、冰箱，甚至藏在口袋中。MIT等高校的研究者也在尝试让我们的设备能够“听”和“看”，它们会知道我们去了哪里，见了什么人，我们的习惯喜好，等等。之后，它们就会用这些数据来满足我们的需求。不难想象，营销机构、银行、以及媒体，都会用这些技术来呈现和传递信息。

当然目前最常见的还是这些

创意型人工智能

（AI For the Creative Process）

AI能不能从事创意性工作？过去的几年里，我们已经看到了不少AI系统设计创作的音乐、服装、自行车等等作品。比如，去年罗格斯大学和Facebook AI实验室等机构的研究者就设计了以创作艺术作品为目标的AI系统。结果是，艺术批评人士无法分别AI作品与人类作品之间的区别。这种创意型应用，可以说是从弱人工智能走向强人工智能的关键一步。

机器人

（Bots）

基本意义上的机器人（Bots）是指，为自动完成某一特定任务而设计的软件应用。在媒体领域，机器人可被分为两大类：新闻型机器人（news bots）和生产力型机器人（productivity bots）。前者可以协助集合新闻信息，并自动为读者推送特定新闻事件；而生产力型机器人，则可以帮助新闻组织自动化他们的日常流程。比如说，推送一则地震警报需要几步？手动登陆美国地质调查局（USGS）的网站，获取信息，再派一位记者撰写一则简讯。或者设计一个机器人，自动抓取与写作。这种自动化可以提高简讯新闻的时效性，并且解放记者生产力，使其能从事到更复杂的任务中去。

而新闻型机器人相关的主要风险是，它们依赖于背后的程序设计，这就使一些居心不良的人可以利用它来散布虚假信息。

 还有我们所熟悉的聊天型机器人（chatbots）

AI中的偏见

（Ongoing Bias In AI）

研究者发现算法当中出现了预期之外的偏见。这一问题与训练AI的初始数据有关：系统一开始基于有限的数据集训练，而且训练程序由人设计，这就难免会反映出我们身上潜藏的偏见。随着计算机系统越来越擅长制定决策，我们可能会发现自己莫名被打上了某一类群体的标签，被判定为无资格贷款或不能享有某种医疗服务——而理由却潜藏在算法中，不那么容易发现。

AI云

（The AI Cloud）

过去一年，人工智能生态之中的领导企业，一直在争夺“人工智能云共享（AI cloudshare）”，以期成为值得信赖的AI远程服务提供者。Amazon、微软、IBM和Alphabet都在为开发人员推出新的软件服务，让AI初创公司能更容易地将自己的创意投向市场。不仅仅是提供服务器，每个公司都会提供现成的AI软件。如Amazon的SageMaker能帮开发者训练神经网络（neural nets），而Rekognition则可以检测并追踪视频中的人、运动和物体。

专有AI语言

(Proprietary, Homegrown AI Languages)

当AI开启了计算机时代的第三纪元，巨头公司都开始竞争市场份额和注意力。上文提到，微软等公司已经为开发者提供软件包，它们同时也为AI应用提供了独特的编程语言。如Uber发布了自家用Python写的编程语言，名为Pyro。这意味着未来AI生态的竞争中将更加分裂多元，而不仅仅类似现在的OSX和Android，或者早期的MAC和PC两大阵营。这提醒新闻机构也该开始为这种多元做准备，为开发者提供训练，提升从业者的能力。

AI芯片组

(AI Chipsets)

对我们来说，平常笔记本和手机上搭载的CPU性能已经在不断提升，却满足不了机器学习的要求。它们的问题在于，缺少足够的处理单元，去完成下一个计算机时代所需的连接和计算。这时就需要一组新型处理器，搭载于SoC（系统级芯片）之上。华为、Apple、IBM等企业都在试水新系统的构建和SoCs。简而言之，这意味着芯片已经可以在AI项目中发挥作用，并且有更快的速度和更精确的数据——也不难预料到，几家企业在未来即将开展竞争。

AI算法交易市场

（Marketplace For AI Algorithms）

大多数组织都无法组建一个无限期地创造、测试和提升算法的开发者团队，所以，开发者团体会在算法交易市场中提供他们的算法。Algorithmia 是现今最大的算法公共交易市场，在这里，开发者可以将他们的算法上传至云，其他人付费获取。Amazon、微软、谷歌等巨头公司也在将自家的框架和服务提供至算法交易市场。

Algorithmia网站首页

AI生态中的更多整合

（More Consolidation in AI）

AI生态中现在不乏这样的担忧：未来方向即将被掌握在少数几家公司手中。AI版图已被九家巨头占据：Alphabet、Amazon、Microsoft、IBM、Facebook和Apple，以及中国的腾讯、百度和阿里巴巴。投资方面，则由Intel Capital、Google Ventures、GE Ventures、Samsung Ventures、腾讯和In-Q-Tel等引领。对于任何技术领域来说，当少数几家公司主宰时，他们会倾向于垄断自身的创意和知识产权，也会视情况和他方展开合作。谈及AI的未来，我们应当思考整合会带来更好的前景，还是如电信和有线电视领域一样，可能带来一定的垄断和阻碍。

AI构筑无处不在的深度链接

(AI For Deep Linking Everywhere)

移动深度链接已经随着智能手机的普及而普及，通过手机应用搜索和分享数据都变得更加容易。深度链接分为三种：传统、延迟和场景。传统深度链接能够实现你从一个应用或网站直接跳转至另一个已安装应用；延迟深度链接则导向应用商店，安装链接导向但本机尚未安装的应用；情景深度链接提供更为强大的信息，实现网站向应用、应用向网站、应用向应用的跳转，并且可以提供个性化功能。比如说，当你下飞机时，你可能会发现你的航程应用为你推送了一条导向Uber的链接。随着机器学习的发展，基于独立用户习惯的应用链接应用的体验会更普及。

AI为自己代言

(Making AI Explain Itself)

有人质疑AI正在成为“黑箱”，除了领域内的研究者之外，没有人知道最新系统是怎么运作的。这不完全正确，但却呼应了一些计算机与认知科学家、记者和法律学家现在的主张：AI系统不应该如此神秘。接下来，我们会争论AI是否应当能够解释自身决策过程，并且提供更多的透明度。这一主张的障碍在于，这样的揭示可能会泄露商业机密，以及不断停下来解释，可能会影响AI工作的速度和质量。

责任与信任

(Accountability and Trust)

很快，我们会到达一个无法判断数据集是否被干预过（无论有意无意）的阶段。如果我们不再信任AI系统输出的结果，那么数十年的技术进展都将付之东流。政府、商业还是非营利组织的领导者，都必须对自己所使用的数据和算法有自信。构建信任需要展示算法工作的流程，但这又与组织希望数据保密矛盾。

建立信任的方式包括，承诺机制的透明性，不必然损害个人数据；另外，请一位伦理学家来和经理人以及开发者一起工作，也可以减少算法中可能出现的偏见。

AI的中国式繁荣

（China’s AI Boom）

现今，中国正成为无可置疑的AI强国。中国的AI初创公司现在已经占据了领域内全球投资的48%，中国研究者拥有的AI研究专利数量也是美国研究者的5倍，人口优势则为科技创新提供了足够的未来需求，BAT几家引领性科技公司也在不断加大对AI领域的投入。同时，中国所能获取的丰富数据，也为应用与从教育到零售制造业等各行各业的AI的训练提供了数据基础。

算法数据特种部队

（I-Teams For Algorithms and Data）

随着数据和算法应用于我们的日常生活，媒体中一支用来调查AI的特别行动小组出现了。《纽约时报》、《华尔街日报》、Publica和《华盛顿邮报》都开始应用采访的核心技能来调查算法。技术越发展，AI系统的不透明度就越高。且不论AI最终的结果是如何输出的，仅仅理解信息从哪里来、如何传播、以及它具有什么影响，就都需要一定特殊的技巧。

对于算法的调查，其结果的紧迫性前所未有。路透新闻研究所的报告表明，在美国，41%的被调查者认为政府应该努力抵抗在线假新闻，英国和法国则是61%，而西班牙则超过了70%。

趋势二：计算新闻学

数据和算法怎样加持新闻业？

计算机摄影

（Computational Photography）

计算机摄影是计算机视觉、计算机图形学、网络和摄影等技术的融合产物。不仅是单单依赖于光学过程，它同时应用了数字图像采集和生成技术，来捕捉真实生活。每一个智能手机用户现在都可以体验到计算机摄影。比如iPhone就使用计算机摄影来实现浅景深效果（人像模式）。

计算机摄影接下来还有许多可实现的功能：实时调节构图，产出多个角度的摄影作品；在图片中增减特定元素，调节光影效果；与此同时，MIT人工智能实验室和Google还联合开发了修饰照片和增强手机拍摄效果的自动功能。显然这会给记者带来一些伦理问题：多大程度上的修正是被允许的？而对应的，新闻从业者也应该开发一种技术，在将一张图片应用于报道之前，先看看它经过了多少修改。

一个处理过程的图示

计算新闻学

（Computational Journalism）

计算机辅助报道（CAR）是一项调查新闻应用的技术。记者寻找、清洗和挖掘公共记录与文件，处理数据并发现潜在的报道线索。在机器学习算法和AI的协助下，计算新闻学就是进化版的计算机辅助报道。

计算机新闻学技术包括多语言索引、自动写作、算法可视化、对于数据集的多维度分析和灵活的数据抓取，这些都可以帮助记者综合在数据中的发现，然后在事实、概念、关键词之间发现联系，从而找到人或组织之间的潜在关系。

此外，还包括一类技术叫做“众学”（crowdlearning）。这项技术可以从我们无意之间产生的数据当中，比如线上活动、定位和健康记录等，来挖掘到一些新的事实。初创公司Neura就是应用这项技术的一个范例。

 Neura网站

脸部标记

（Faceprints）

系统现在可以根据我们面部的独特特征——骨架结构、肤色甚至毛细血管——来识别出我们是谁。“脸部标记”现在相当于指纹。比如去年，Apple就在iPhone X中引进了人脸识别技术。英国的研究者还尝试在脸部识别时应用热感因素，日本的研究者也在用3D扫描来提升人脸识别——预期这项技术能够应用于2020年的奥运会。而这一项技术也面临着法律挑战，在获取用户的面部信息之前，应当在何种程度上得到他们的许可。

声音标记

（Voiceprints）

你的声音由许多独特特性集合而成，这种特性就是声音标记。新型机器学习技术能够通过听我们说话时的微小特征，来协助研究者识别我们是谁。这项技术可以帮助智能语音助手，为家里的每个成员定制对应的交互风格。卡内基梅隆大学的研究者甚至还发现了，如何只根据声音标记，建立起一个人面部的3D模型。

趋势三：区块链技术

区块链代表一种在一个分布式系统上分享和储存信息的方式，在这里身份和交易都被加密。它从比特币开始进化，从数字货币的边缘脱身成为主流。尽管这项技术还在发展中，它的广泛应用已经足以影响许多产业。因此，我们需要了解它与新闻业相关的关键主题。

 代币经济

（Tokenomics）

区块链技术使商业公司能够创造代币（token），Token是指商业公司创造出来，以实现机构自我运作、激励用户和对所有利益相关者进行利益分配的价值单位。代币经济能够为媒体公司变现和分配的方式带来革命性的变化。

通常媒体都是依赖于广告与订阅两者结合的盈利模式——当然报纸也证明了这种模式能多迅速地被数字竞争者冲击。区块链可以实现零交易成本的小额支付，或者能允许用户降低月度订阅费用，却可以消费更多媒体内容。

适用于智能版税和自由职业者的代币

（Tokens For Smart Royalties and Freelancers）

以Ethereum为代表的平台，能够实现对新闻或音乐等内容版权的小额支付——通过自动生效的智能合约。比如说，每当一首歌已经播放了一段时间，它就会从听众那里给歌手拨过去一小笔钱。

类似的平台的创建有两个重点：给内容创作者以最大限度的所有权，和奖励创作内容。内容创作者会很快采用这一模式，因为这能让他们得到大多数收入，而不是要把大多数收入给分发平台。同时，创作者能让自己的版权更多地控制在自己手里，且能直接与受众互动。报告预测，新闻平台会迅速跟进这一模式，但会努力激励读者转向新的平台——毕竟单个记者缺乏足够的市场影响力和关注基础。

永久新闻

（Immutable Journalism）

区块链技术可以创建一个分布式的永久性信息记录（不能被删除或者更改，本质上只能被添加）。这就使得信息的记录和分发的过程可以被所有人看见，不能被改变——除非通过大多数用户更改全部记录。一个应用区块链技术的分发渠道，会让监管和信息限制更难以施行。内容创作者会以此来保护他们的内容在通往终端读者的过程中，不被第三方修改、过滤或封锁。

TRON和Civil都是为信息资源去中心化而设计的平台。他们允许任何人自由创造并分发内容，不受监管。去中心化的信息平台会给内容发布方（包括媒体）以更多的控制权，而削弱平台在权力结构中的优势。另外，不妨把这作为一种为关键信息增加可信度的方式。

自主身份系统

（Self-Sovereign Identity）

身份管理系统已经从政府应用逐渐向邮箱和社交平台账户转移。Google、Yahoo和Facebook等公司现在也根据用户数据建立自身的商业模式，但用户却苦于大规模信息泄露。自主身份系统的逻辑是，用户完全拥有自己的数据，并对其有绝对的控制力。数据在不同应用、设备和平台之间具备互用性和可传输性。它有两个好处，提升安全性和可控性：去中心化的身份理论上更难受攻击；个人拥有自己的数据，他就可以自行决定如何利用数据变现盈利。

对于媒体公司来说，自主身份系统也是一种趋势，可以关联付费墙、身份验证（比如解决几个用户共用一个付费帐户的问题）、创意IP和版税跟踪，以及数字广告。

共有目标的分布式计算

（Distributed Computing For a Cause）

分布式计算意味着这样的过程：大型电脑问题可以被分解，成为多个可以在许多常规电脑上运行计算的问题片段。这就使个人电脑、手机和其他电子设备的闲置时间成为有价值的资源。预计会有不少平台允许用户以此种方式变现他们的电脑闲置资源，需要计算资源的开发者也可以降低成本，增加选择的多样性。对媒体来说，这能减少数字新闻分发的消耗，促进针对社会公共事业的计算机资源的捐赠，并因此减少信息分发的经济负担，和由新闻提供者承担的分析工作。

去中心化策展

（Decentralized Curation）

加密货币和应用平台可以成为去中心化内容策展（Curation，此处可理解为对信息内容的“策展”，即收集筛选、整合编辑、传播分享等处理过程）的一种模型。这是因为平台在探索自治方式，而不是设立集体组织中一贯出现的中心权威管理者。结果就是，基于区块链和智能合约平台建立的自治和激励结构，创造出一种替代性的信息策展方式的试验场，这种信息处理方式更能根据特定利益相关者的需求而灵活变化。

Steemit是类似于Reddit的博客型社区，它建立了一种加密型分数系统，在这里创造、策展内容以及与内容互动的用户会被奖励一定分数，分数可以交换现实货币。另外，名誉值高的用户则可以在内容策展方面拥有更高的影响力，名誉值可以逐渐积累或是直接购买。

未来，用户会对平台信度的建立提出更高的要求。如Reddit之类的网站，起初内容都由用户“众包”提供，这种“众包”内容将会从以往的“大多数人决定”到“有资格的大多数人决定”结构进化。加密系统中的数字人格将会更加重要，因为此种资格会视特定个人账户/用户名之下的历史贡献而定。

趋势四：界面交互

语音交互

（Voice Interfaces）

我们已经进入了一个对话交互的时代。语音交互系统使用自然语言生成技术（NLP），结合我们的数据，来参与我们的所想所需。2019年需要考虑的一个新问题：当语音交互逐渐成为更多的网页搜索行为的接口，会发生什么呢？

对话式交互，能够模仿记者与编辑之间可能发生的谈话，这些谈话可能会与报道事实相关。IBM的人工智能程序Watson的许多应用程序接口（API），包括上文提过的Debater，以及对话和语调分析等，都可以用来协助记者工作。同时，传媒组织也该思考，如果Amazon和Google掌握了我们未来对话的方式，自身应该如何融入这个生态，并在其中取得优势呢？

基于聊天应用的内容变现

（Monetizing Chat-Based Journalism）

信息交流平台已经成为社交行为的新中心，这其中就包括信息分发和经济交易行为，且二者可以合二为一。这种渠道的中心化创造了到达读者的新机会，且读者拥有小额数字支付的功能。比如微信公众平台的“赞赏”设计。其他包括Facebook messenger、iMessage、Gmail等平台，也加入了此种使读者向作者进行个人交易的功能，这也促使记者从在新闻编辑室的工作中抽离出来，转向他们自己的追随者。

音视频叙事新形式

（New Video and Audio Story Formats）

利用视觉响应、触觉反馈和语音交互等技术，报道者正在开发非传统的新型叙事来吸引读者。已经有新闻媒体和娱乐组织开始探索创意叙事形式，其中重点在于个性化、交互与沉浸。

去年，BBC发布了可以在Amazon智能音箱Echo上播放的广播剧，听众可以通过直接与人物对话的方式来决定故事走向。同时，以RYOT为代表的公司也在尝试和主流新闻组织展开合作，比如《纽约时报》和NPR等，开发了用VR形式观看的沉浸式纪录片视频片段，观众可对其展开360°的全景探索。在网络交互剧集《那个时刻（that moment when）》中，观众则可以决定主角的行动，实时改变故事线。

《那个时刻》中的选择之一

趋势五：新闻教育与业务训练

新闻编辑室的自适应学习

（Adaptive Learning For Newsrooms）

AI加持的交互式学习方式已经应用到了商业和教育组织中，根据问题回答的正误来为个人定制课程。具体机制可以解释为：当四个人同时参与一个关于报道突发新闻的测试，一个人回答正确，另外三个人都回答错误，却分别选择了三个不同的错误答案。按照传统方式，此时回答错误的三个人会继续受到同等的训练，但自适应学习则会根据错误为受训者额外提供对应帮助。对于新闻编辑室来说，想要为记者编辑提供特定领域的训练，帮助组织在更广阔的主题领域建立专业度，这个技术将大有可为。

授予记者的纳米学位

（Nanodegrees For Journalist）

相比为期两年到四年的传统学位项目，线上授课的纳米学位（Nanodegrees）提供了一种替代选项，它涉及某个特定主题领域或行业的研究，目标是增长知识，以及获得某种资格认证。这种方式适用于那些只想获得某一领域学习认证，却不想花费过多成本、也不想获得与传统教育同等精进程度的人。

以Coursera为代表的平台即为记者提供更具体的课程，比如由宾夕法尼亚大学开设的“记者专业外语”。Udacity是最受欢迎的纳米学位平台之一，一般6~12个月可以结业，按学期或按月付费都可以，主题包括成为数据科学家、学习开发者技能以及数字营销等。纳米学位在未来面临的重要障碍之一则是，HR和招聘团队对这种资格的认知与认可程度。

Udacity网站中的一些课程项目

趋势六：出版与分发

Web 3.0

就像云计算革命性地改变了商业管理和储存信息的方式一样，区块链技术也将带给信息技术和数据库一波创新浪潮。分布式账本能够鼓励大规模的公共参与，并开启Web 3.0 的新时代。在Web 3.0时代，合作和分散创作都能够加速发展的原因有二：基于数据挖掘、自然语言生成（NLP）和文本解析等技术，收集、挖掘与理解非结构化数据都变得更容易；通过AI和机器学习，机器能够直接彼此合作。最终，机器将能够互相训练。

已经有类似的项目在进行中。在媒体领域，Otoy通过创立一个合作者组成的去中心化分布式网络，共享空闲的处理资源，降低视觉设计效果的生产成本。另外，在Web3.0时代，媒体也能够建立微型支付系统，或者使用户能对自己的隐私和数据拥有更多的控制力。

Otoy网站首页

接近性新闻

（Proximity News and Information）

不仅仅是我们的设备能够推送和接受信息，新技术使得身体也具备这一功能，这就把我们纳入一个永远运转的信息网络当中。具体技术机制是围绕“信标（Beacon）”发生的。基于低功耗蓝牙技术的信标就是一个能够广播信号、并且根据地理上的接近性来触发行动的微型设备。Target就已经在数百家商店配置了信标，这些信标将跟踪消费者在商店不同区域间的移动 。

蓝牙技术之外，内容生产者现在可以在手机应用中内置地址围栏（Geofence）功能，来根据用户位置推送通知。比如说，受过CRP心肺复苏训练的人，现在就可以在PulsePoint应用上收到提醒——附近有人需要帮助。这也意味着媒体可能实现基于消费者地理位置的精准投放。

数字化脆弱

（Digital Frailty）

过去三年，我们目睹了无数广泛传播的重要新闻报道从网上被抹去的例子，因为媒体兼并或因为网站不再维护。“数字化脆弱”指的是，新闻网站发布的数字资料难以永久保留、易于损坏的现象。

当2015年Peter Barbey收购杂志《村声（Village Voice）》时，他信誓旦旦地说“它会活下来，并且蓬勃发展”。但两年之后，Barbey取消纸版，2018年，《村声》被彻底关停。也没有任何备案来保存它的数字记载，这就意味着那些仅仅在线上发行的内容永远地消失了。而这个案例，只是无数不再存在的新闻组织之一而已。

 《村声》在纽约的总部

彻底透明化

（The Case For Radical Transparency）

在未来，打击不实信息的唯一方式就是让信息收集过程完全透明化。就像读者想看内容署名一样，他们很快就会想知道内容写作的过程，确认内容的可信度。而使用智能系统的记者，也应该说明他们所使用的工具和数据。同时，由计算机自动写作内容的报道，也应该标明算法负责的是内容的哪些部分。

罗格斯大学教授Ahmed Elganmmal 开发了一种算法，能够寻找绘画作品中的创新性，并分析哪些艺术家对此产生了影响。他的研究激励别人去使用类似的网络分析、历史数据和机器学习等技术，来寻找在文学和新闻中的相似性。类似的系统可以被用来寻找新闻报道中的潜在影响因素。

闪现式新闻编辑室与限期新闻产品

（Pop-Up Newsrooms and Limited-Edition News Products）

一些组织已经开始实验“闪现式新闻编辑室（Pop-Up newsroom）”，主要为了打造特别主题的报道和一些短期产品：限期发送的新闻信、只播出几集的播客等，仅仅在专项活动发生时报道。比如，瑞典2018年选举时，一百多个记者组成了Riksdagsvalet——一个用来在选举期间抑制不实信息的短期新闻编辑室。

同时，新闻组织也在创造限期新闻产品（Limited-Edition News Products），不需要太多人力和工作流程。将来也会有更多的新闻组织做出尝试，专为某些特定活动打造短期播客、新闻信和聊天机器人。由于这种指向性，它们也适用于数据收集和精准投放广告，对媒体来说是提升收入和读者参与度的好机会。

“一对少”出版

（One-To-Few Publishing）

新闻信、播客和细分网络，都是利用小众化的吸引力来获取巨额回报，下一步就要扩展到更细分的受众群体。此外，一些平台也会为内容创作者提供构建小众付费订阅模式的机会，比如Revue和Substack就提供了上线一项付费新闻信服务的工具：软件、分析、首款服务和模板。

我们已经看到了不少独立播客和新闻信的细分尝试，但同时也期待更多的混合现实应用等创新形式。对于所有想要通过细分受众来获取收益的媒体公司来说，这个领域都潜藏着机会。

通知的滥用

（Abusing the Notification Layer）

通知显示碎片信息，包括即时更新、提醒和朋友发来的信息。它们会在手机、可穿戴设备以及其他连接设备的锁屏界面上弹出。

推送通知对新闻组织来说一直很有吸引力，因为它们能在我们专注程度最薄弱的时候捕获我们的注意力。利用我们的错失恐惧心理（FOMO，Fear of Missing Out），让我们看向屏幕并点击内容。

但问题在于，现在通知简直无处不在——从政府预警、天气预报应用、游戏、社交平台、播客……无穷无尽。新闻组织需要开发新的策略，来确保他们的通知不会对这种杂乱状况助纣为虐，避免推送把读者推得更远。

服务型新闻

Journalism as a Service（Jaas）

在传统新闻产品之外，新闻组织现在也在提供新闻服务。这种转向使得媒体能充分实现其内容价值。新闻服务主要面向从事知识领域工作的群体，包括大学、法律初创公司、数据科学公司、商业、医院甚至科技巨头等。媒体积累的内容实际上是能够被结构化、清洗，从而被多种组织运用的数据资源。

作为服务的新闻包含多个部分：新闻报道；API；编辑部和付费第三方均可使用的数据库；与新闻事件结合的日历插件；使用媒体组织积累的内容和数据库来自动生成报告的系统等。服务可以脱离社交媒体平台而提供，减少新闻组织对外的利润分成，使其提供的服务可以充分变现。

度量透明

（Transparency in Metrics）

媒体现在希望社交网络返还给它们的数据能够具有更多的透明性。对于在内容公司工作的许多人来说，数据度量标准既不容易被发现，又不容易被理解。之前，Facebook为视频播放数据有误而向广告主和媒体道歉，并且表示这种不正确的机制已经持续了两年。无疑，数据测量会影响内容生产和商业决策，也会影响公众对一则报道的流行程度的感知。现在多数大型机构都雇佣了专门的受众参与度分析经理人，来充当一种中间人的角色。

Chartbeat是新闻组织中比较流行的度量工具

平台度量标准的有效性会被媒体和广告商质疑，是因为这个标准很难被验证。同时，希望新闻能够开发出更具透明度的数据模型，也为内部员工提供有参照意义的指标。

实时信息核查

（Real-Time Fact Checking）

面对假新闻的挑战，由人和算法合作进行的实时信息核查，将会成为记者优先选择的方法。2016年，Google在其新闻服务中引入了事实核查标签，读者就能在热门报道旁边直接看到核查结果。

在以后几年，AI系统能够实现更多复杂的事实核查：揭示信息是否脱离背景、夸大或低估其重要性。很快，AR系统也能够提供协助，比如在演讲过程中，AR应用可以实时展示演讲者的资助者等利益相关情况。而基于社交媒体数据和媒体自身文章数据库的实时信息核查，在将来也能同时提升公众关注和品牌美誉度。

离线连接

（Offline Connections）

随着用户转向移动设备，开发者们也应当确保自家APP能够离线使用。Netflix、Youtube和Amazon Prime现在都在打造离线浏览功能，允许用户缓存视频，稍后观看。新闻内容聚合应用，如Google、Smartnews和Apple，同样想要尽可能地利用用户时间，哪怕在wifi信号很弱的时候。《华盛顿邮报》的渐进式网络应用（Progressive Web App，可以理解为类似微信小程序，但它是基于Web浏览器运行）就将移动网页的加载时间从4秒缩短到了80毫秒，使用户在离线状态下也能阅读新闻。

Netflix的视频离线缓存功能

音频搜索引擎

（Audio Search Engine）

随着新闻机构在播客形式上的探索，新的搜索工具需要实现媒体和用户对于纯音频内容的内容搜索。Spotify近期实现了这一功能，用户对语音助手说出他们的搜索需求，就能立刻跳转到他们尝试回忆起来的播客、重播他们在车上听到的新闻报告，或是获取特定主题相关的音频片段。

然而，我们也看到了很多对语音识别AI展开的新型攻击行为。这种攻击会欺骗语音识别系统，使其转而识别合成语音、人耳不易察觉的声音甚至家中常见的环境噪声。这些音频提示，都可能触发智能系统执行用户本来并不想要的操作，比如进行购买，或者将音量调到最大。日益依赖音频搜索的用户更需要警惕个中漏洞。

趋势七：混合现实与视频

美国成年人每天花费将近一小时线上视频，并且越来越多地使用移动端。而皮尤中心的报告显示，更多美国人偏好看新闻视频（46%），而非阅读（35%）或者听新闻（17%）。可见这一媒介形态之重要。而混合现实（VR、AR、全景视频和全息图等），也正在成为视觉形态的有力加持。

流媒体

（Streamers）

2017年的第四季度，见证了50万名消费者抛弃了他们的有线和卫星电视服务。而用户持续为电视付费的两大原因在于，电视能够观看直播，和价格优惠的互联网与有线服务套餐。——显然这两个理由都不大像传统有线电视能持续的优势。未来预期会看到Amazon Fire Stick、Google Chromecast和Roku等更多流媒体设备的份额增长，和有线卫星电视订阅的稳定消退。而流媒体服务则会侵蚀本地广播新闻市场，也会使较长时长的电视新闻节目陷入劣势。

联网电视

（Connected TVs） 

可以联网的电视已经不是什么新鲜概念，而新发生的改变是它在家庭中的平均渗透率，和绕过各大有线公共频道而直接使用的流媒体应用，比如Amazon Prime Video、Roku、Youtube、Hulu、Netflix等。媒介组织应当主动利用这一技术，提供更为丰富的内容，赢得观众。

网页实时通信

（WebRTC）

WebRTC是由Google、Mozilla和Opera提供支持的实时通信技术。Google Hangouts就是基于此技术开发的应用。网页实时通信技术可以将你在电脑上阅读的文章传送到移动端，并对呈现部分进行调整以提供更好的用户体验。这一技术能够实现设备之间的无障碍沟通，这意味着媒体不再需要第三方应用，比如Skype，来为用户直播新闻，并且视频播放会更加流畅。

流媒体社交视频

（Streaming Social Video）

很多人都通过Facebook Live、Twitter、Youtube等社交平台观看过突发事件的直播。而彭博社上线TicToc这款24小时新闻产品不到一个月，就收获了超出75万的日常观众。随着人们更加倾向于通过手机和电脑屏幕观看内容，他们对直播内容的需求也就更高。

同时，我们也进入了有史以来第一个不需要任何技术基础和特殊装备就能生产新闻的时代，因此得以通过社交媒体见到了许多未经过滤的新闻事实。这也引出了一个问题，出于公共利益，是否所有内容都应该被呈现？这就需要媒体建立一个框架，来决定是否可以在社交视频中，复现一场谋杀或其他暴力行为。

全景视频

（360-Degree Video）

《纽约时报》、CNN、《华盛顿邮报》等多家新闻机构都开始使用全景视频，我们有望看到沉浸式新闻的持续发展。全景视频让用户可以捕捉到正在发生的新闻事件的全貌，而不是被迫接受镜头背后那个人选择的视角；在长视频中，全景视频也能使观众成为一个积极互动的侦探，寻找事件的蛛丝马迹。这样，全景视频就可以让观众长时间专注于作品，尤其是在这样一个注意力短缺的时代。

全息图

（Holograms）

由于其高成本和相对有限的应用，全息设备应该不会先普及到个人用户，而是先出现于较为专业的情境中。这种情况下，媒介组织可以考虑尝试为全息平台定制内容，目前来看，这一形式更适用于娱乐领域，如初创公司Eyellusion使用全息技术制作了巡回演唱会的全息版本。

虚拟现实

（Virtual Reality） 

虚拟现实是一种计算机模拟环境。佩戴VR眼镜或者将手机嵌入特定设备，即可获得身临其境的体验。目前，VR市场还没有成熟到可以投入广泛应用，毕竟VR内容生产需要搭建一整个虚拟环境，对于新闻机构来说，投入产出比显得不够理想。VR未来发展可能需要娱乐和游戏方面来驱动。

另外，VR对品牌来说意味着宣传层面的新商机——通过沉浸式体验，来直接对消费者的认知产生影响。比如，宝马和沃尔沃都为想要买车的顾客推出了VR试驾的体验APP，想象一下，比起一个喋喋不休的汽车销售人员，在蓝天白云之下开阔路面上驾驶的交互体验，很容易将你的心锁定在那辆车的驾驶座位上——这也被形容为VR带来的观念偏好（belief biases）。

这位女士正通过三星VR设备来试驾一辆BMWi汽车

增强现实

（Augmented Reality）

AR并不像VR那样要模拟整个新环境，而只是在你的自然视野里放置几个数字元素。我们熟悉的游戏Pokémon Go就是AR在移动设备上的应用。不久的将来，AR会为新闻机构开启新的市场，媒体可以通过用户视野中的可识别元素，来丰富实时内容的传递。

AR在媒体中的应用还有不少。比如类似于Snapchat脸部贴纸的AR功能，可以隐藏信源的身份。另外，AR可以为报纸印刷版增加交互亮点，作为吸引读者的一种方式。内容方面，AR公司Blippar可以为之补充只能用智能手机解锁的动画或图像。广告投放方面，用户可以使用AR来扫描他们喜欢的东西，浏览数字商品信息界面，直接通过手机购买。AR的这种加成意味着媒体与广告主之间的双赢。

美妆公司Max Factor和Blippar联合推出的识别商品的功能

混合现实体验馆

（Mixed Reality Arcades）

就像上个世纪80年代的电子游戏一样，游戏形式日渐流行，但大多数人并不能负担设备费用，所以如同当年的游戏厅，混合现实体验馆应运而生。新成立的“虚拟世界体验馆”即提供一种无限VR体验时间的会员资格。这种生意能够持续的原因还在于，随着技术发展，游戏愈加沉浸化，玩家不时需要更新设备——这就没有购买会员资格来得划算。

趋势八：可穿戴设备

可穿戴设备（Wearables）如今已成趋势。对媒体来说，一方面，它是需要为之定制内容来抵达特定读者的新媒介形式；另一方面，也是可以从读者一方收集反馈信息的方式。比如，视线、心率、睡眠模式乃至身处的天气情况，都可以及时传递给企业，反馈用户行为，实现高度定向化的内容分发。

智能眼镜

（Smart Glasses）

这是开发者开始尝试智能眼镜Magic Leap的一年。Magic Leap直接投影到用户眼中，看到的数字影像就好像存在于现实世界当中一样。目前来看，智能眼镜还在探索其市场方向。

智能收听设备

（Hearables/Earables）

智能收听设备集成了语音指令、生物识别跟踪、选择性降噪、音乐和数据存储以及软件集成等功能，本质上是功能更高级的耳机。Apple旗下无线耳机Earpods将来可能可以监控运动时的体温、出汗、心率等情况，同时也可以仅仅通过感应头部动作来控制手机等设备。耳机Bragi Dash配合智能语音助手，响应语言与动作指令。媒体现在也可以尝试为听觉设备的交互场景设计音频应用了。

头戴式显示器

（Head Mounted Displays）

头戴式显示器（HMD）是目前VR、游戏和其它沉浸体验中最多应用的设备。虽然由于佩戴不适感和眩晕等原因，此种设备尚未普及至家用用户，但HTC Vive和Oculus等设备品牌还是展示了引领游戏与专业使用者细分市场的潜力。目前，新闻与之结合的主要机会还是通过360°全景视频。

触觉交互

（Haptics）

在可穿戴设备的情境中，触觉交互（Haptics）代表着设备与用户通过肢体感知来沟通的手段，比如智能手表的震动提醒。随着可穿戴设备进步，触觉交互的机制和应用都会变得更复杂。Facebook甚至测试过佩戴在前臂上的设备，该设备可以将一定单词词汇转化成一系列模式化表意的震动。这项技术离普及应用还比较遥远，不过也提醒媒体可以利用触觉交互，在没有视听界面的情境下，向读者传递新闻标题或一些简短推送。

思考式设备

（Thinkables） 

思考式设备（Thinkables）是指在技术和人脑之间建立交互的可穿戴设备，使用户用想法去控制指定设备。公司4DForce制造了一种头戴设备，可以将脑电波转化为电脑能够理解的信号，搭载于游戏、健康和娱乐等应用之中。Facebook也在尝试开发一种设备，可以读取脑电波，推断人所想的词语。

植入式设备

（Embedables）

植入式设备是可穿戴设备的极端趋势。一些技术狂热者寻求将技术直接植入自己的身体，植入物包括装饰性LED灯，嵌入手臂皮肤之下的RFID芯片（用来解锁电子门）等。这种趋势过于小众，对于新闻机构而来，尽管有一种流行做法是在耳朵中植入磁铁代替耳机，可能会促进音频媒体消费，但由于健康风险，预计不太可能在短期内成为主流。

智能手表

（Smartwatches）

考虑Apple watch和Samsung Gear等产品的普及，智能手表和智能手环可能是可穿戴设备中最亲民的一种了。目前它们仍然作为手机的辅助性角色出现，但随着发展，基于位置服务、动作感应和解放双手等特色，以及开发者不断为其定制应用与功能，它也会渐渐独立。智能手表前景不错，新闻机构可以考虑怎样定制内容，从而在可穿戴设备领域占据一席之地。

趋势九：硬件

微型卫星

（Cubesats）

接下来的三年里，企业会尝试制造和发射数以千计的低成本、高价值的卫星。这些卫星很小，能够彼此联系，无间断地拍摄地球表面每一寸土地的影像。

微型卫星，直译是“立方体卫星”。其拍摄的图片经过图像分析软件，可以提示沃尔玛等大型零售商，停车场里现在停了多少辆车，并且观察不同时段的变化规律。美国联邦航空管理局计划在2018-2020年间发射“前所未有的数量”的微型卫星。记者、公司、政府和公民个人都可以出于各种目的来获取其拍摄的图像和工具，但也意味着一定的国防安全问题。

无人机物流

（Drone Delivery）

2016年底，商用无人机运输开始运行。美国公司Zipline用其无人机运输系统向卢旺达地区供应血液，UPS、亚马逊、DHL等也在测试自己的无人机。预计2019-2020年，航空管理当局会开始行动，商用无人机也最终进入正式运行阶段。这意味着会出现更多的新闻报道选题，也很有可能代表着人工投递报纸时代的终结。

一只帮7-11送货的无人机

上升的无人机专利数量和对新法规的呼吁

（Increasing Patents and Calls For New Regulation）

无人机运输服务能否发展，很大程度上取决于立法和企业的发展。2017年底，特朗普政府宣布授权一项项目，来测试“创新区”不同条件下的无人机飞行。在欧洲，欧盟暂时批准相关法规，目前仍在等待成员国的确认。加拿大、英国和国际民用航空组织都在制定新的法规。这些结果都将影响2020年及之后无人机的发展。

无人机交通

（Drone Lanes）

业余无人机驾驶员一直在给商业和私人航空飞行员带来麻烦。目前，美国联邦航空局（FAA）规定，禁止无人机在机场空域飞行。NASA和美国联邦航空局正在制定计划，以提供全国范围内无人机交通管理的解决方案。这也为从事基础设施管理和基于AI云的监控项目的公司提供了机遇。

自主检测与避障技术

（Sense and Avoid Technology）

利用神经网络和人工智能的机器人能够依据程序设计做出推论和决策。“自主检测与避障技术”是其原理。今年，无人机将可以沿着GPS定位点的路径飞行，它们会在空中策划最佳路线，决定何时避开建筑物、树木和山峰或者其他无人机。

应用于极端领域的无人机

（Microdrones and Drones Used In Dangerous/ Hard-To-Reach Areas）

工业领域开始应用AI驱动的迷你无人机来进入难以到达的危险空间，比如地下矿井和核设施的内部。这样一来可以降低人类生命危险，缩短无人机停机时间，从而节省成本。Facebook推出了一款提供网络信号的无人机，加上AT&T开发的蜂窝网络信号无人机的成功运行，证明了无人机可以给缺乏基础设施的欠发展地区提供基本服务。

无人机群

（Drone Swarms）

几百台微型无人机可以同时部署，作为一个有机技术整体在空中移动，速度可以快到相机难以实时捕捉。这项技术由军方开发，被应用于迪斯尼公园和超级碗半场表演期间的灯光秀。不过，在2018年，据称由叙利亚叛乱分子控制的无人机群袭击了两个俄罗斯军事基地。

Intel无人机灯光秀（gif）

物联网搜索

（Searching The Internet of Physical Things）

物联网正在以相当可观的速度发展，可能会有数以亿计的实体设备被关联到网络当中，那要如何搜索它们呢？Shodan和Thingful是两款针对物联网设备的搜索引擎，它是一款用来帮助IT人员定位物联网设备的追踪工具——但与此同时，黑客也发现他们可以用此来远程连接婴儿的摄像头或车库的门。在不远的将来，也许不难看到世界上所有的东西都成为分布式网络中可搜索的一份子。黑客行为也提醒着我们需要匹配一个核实搜索结果的新系统。

 搜索引擎shodan的主页

智能摄影机

（Intelligent Cameras）

搭载AI功能的智能摄影机能够自动听声音和观看所拍摄的影像，然后根据获取的信息做出拍摄决定。比如记录一段谈话，或者追踪一个小偷。2017年，亚马逊云服务（AWS）上线了一种名为DeepLens的AI摄影机，包含图像和物体识别功能。智能摄影机可以协助公司远程统计和监控仓库中的货物。华盛顿大学也开发了一种可以追踪人体移动的智能相机网络系统。

 DeepLens

将来，智能摄像机会和其它物联网设备联合，进行自主决策，比如什么时候应当锁门——以及最后一块派应该分给哪一位室友。

速度更快的5G网络

（Faster Connected With 5G）

5G是第五代无线技术，现在正在全世界范围内建设当中。5G会大幅度地提升连接速度，我们将可以在云端加载高清和3D视频，甚至使用VR，下载速度预计可以达到10Gb/s左右，这将对新闻组织的视频内容分发产生极大的帮助。不仅仅是手机可以使用5G网络，无人驾驶汽车、智能电网和智慧城市也都可以。

趋势十：媒介经营

媒介整合

（Media Consolidation）

在美国，数字用户日渐增加，传统媒体公司利润持续下降，基于广告的收入模式很难维持，尤其是对于本地媒体来说，形势更加艰难。美国联邦通信委员会（FCC）的去管制化政策也为大型媒体集团的收购合并与垂直整合铺平了道路。

广告拦截

（Ad Blockers）

拦截技术继续发展，威胁媒体的商业模式，正在被媒体联合起来共同抵制。媒体所采用的更好的广告形式和移动体验似乎已经生效了。研究发现，广告拦截率已经趋于稳定，但给媒体造成的收入流失依然是一个重要问题。

媒体用来拦截广告的拦截软件的策略有两种，提升广告质量和用户体验的“曲线救国”法，和更直接地检测拦截软件、禁用其脚本的方法。也有一些网站在检测到广告拦截软件时，要求用户将其加入白名单。广告之外，媒体还在探索其它替代性的内容变现方式，但进展缓慢。Google 2014年上线了Google Contributor，作为读者来对媒体进行小额付费的方式，具体视他们访问的频率而定。

趋势十一：政策规制

互联网巴尔干化

（Splinternets）

二十年前，互联网作为一个信息自由的全球性空间诞生。而现在，互联网应当如何被规制，被谁规制，每一个人都有不同的观点。不远的将来，我们即将抵达一个分裂的巴尔干化的互联网时代。2018年的GDPR法案使得数以百计的合法新闻机构被封锁，我们可以看出不同地理环境中的网络状况有多么不同。

由于缺乏协调努力，互联网的分裂趋势未来几年会继续扩散。这可能会使世界范围内的优质新闻传播更加困难。它也可能会给面向全球读者分发内容的新闻机构带来大麻烦。

泄密

（Leaking）

2018年同样见证了大量的泄密事件的发生，泄密涉及政治和社会领域。但需要记住的是，如果政府信息不向媒体披露，那么政府将有效控制公众了解到的信息。问题在于如何确立哪种信息可以披露的标准，比如事件完全出于政治的或违反道德的原因。以及，在泄露信息可以被快速散布的情境下，应该做些什么来保护特殊信息。

数字时代的第一修正案

The First Amendment in a Digital Age

虽然美国宪法第一修正案制定已经很久了，但今天一如既往，它还在设计和开发的领域发挥着建设性的作用，为技术创造者和用户提供着法律保护。

然而，宪法第一修正案反对的只是政府对于自由言论的压制，不包括私人企业。如果Facebook或者Twitter决定封锁所有政治倾向言论，只因其无法摆脱虚假消息的嫌疑，他们也仅仅只是做出商业决策，而并不违反第一修正案，收紧信息规则对他们来说有着绝对的正当性。

数字时代，第一修正案的问题还在于，AI的言论是否应当被赋予同样的权利，以及技术、算法和代码的开发者，应当负何种程度上的义务。

趋势十二：安全与隐私

如今，再怎么强调隐私安全的重要性也不为过。科技巨头、政府管理者乃至每个公民都被卷入了各种问题当中：从个性化到隐私，从信息安全到监管，从透明度到国家安全。相对较大的新闻组织拥有解决安全和隐私问题的资源，但小型新闻编辑室则面临着保全自身和用户数据的安全挑战。网络环境下，信息产业面临着堪称影响生死存亡的危机，是继续现在的商业模式，还是开始建立更能保护用户数据的新模式，全看他们的选择。

合规方面的挑战和不切实际的预算

（Compliance Challenges and Unrealistic Budgets）

安全与隐私之间由来已久的张力，在未来将产生更多挑战。用户每天都在产生更多的数据，每天都有更多的连接设备进入市场，也就使得可用数据激增。而那些掌握用户数据的组织，尚未做好未来备案——但相关规章制度又作出了要求。管理者将需要持续更新他们的安全策略，并使个中细节透明化。大多数组织并没有投入足够的预算来保护他们的数据和设备，但这意味着承担后果。比如，没有为物联网安全制定足够预算的企业，会发现自己将要处理大量的召回、问题补救和诉讼纠纷。

差分隐私

（Differential Privacy）

差分隐私原本是一个数学概念，近期，它被Apple和Google等公司运用，作为一种分析总体数据、但不会泄露个人信息的方式。差分隐私是通过在数据集中策略性地注入随机噪音而实现的。差分隐私很适合用来研究低敏感度的简单问题，比如分析iPhone用户中最流行的emoji，谷歌地图中的交通模式等，同时可以保护个人用户的匿名状态。

差分隐私能做的相对有限，即使很多科技巨头都提供了各自的成功经验。这一机制生效仍然取决于具体的应用和数据集，在多种变量相关时，差分隐私也很难维持其效果。

勒索软件

（Ransomware As A Service）

在英国，一款名为WannaCry的勒索软件关闭了80家医疗中心的电脑，迫使20000多个预约被取消。黑客应用恶意工具来劫持数据，锁定系统和设备，直到要求的费用被支付为止。考虑现金和网银支付容易被追踪，比特币成为他们新的选择。区块链和加密货币的出现使得勒索软件转而成为一种可以盈利的生意。现在，简单的数据备份可能也不够为我们带来实质性的保护了，因为研究者发现，黑客不单单满足于扣留你的数据，而是威胁要将它们悉数公布在网上，供所有人观看。

黑客行为增长

（Hacktivism On The Rise）

由黑客转型而来的激进分子（Hackers-turned-activists）近几年很忙碌——为了信仰。他们对政府、组织和银行发起了DDoS攻击，渗透美国大选。包含维基解密在内的黑客组织，已将自身视为推动变革的持续性力量。这一类黑客将继续用他们的技能来帮助重塑政治和商业实践。

针对语音助手的定向攻击

（Targeted Attacks on Digital Assistants）

Alexa、Siri、Cortana等语音助手已经成为主流应用，我们也就不难预料到随之而来的定向攻击——无论攻击者针对的是语音助手还是它们的硬件。这也需要被纳入媒体公司的考虑范围之内。

计算机“小故障”频发

（Strange Computer Glitches Will Keep happening）

小故障（Glitches）指的是那种不会产生即时的、显著的影响，但可能导致毁灭性结果的问题。比如，英特尔就被一位谷歌工程师发现其芯片设计的巨大漏洞，后招致了许多批评；摩根大通等银行遇到技术故障，导致用户无法访问其账户信息，也没办法存钱或者取钱；或者语音助手Alexa错误地把一对夫妻在厨房中的谈话发给了他们的朋友，这也属于系统小故障的范畴。“小故障”通常与网络连接和带宽需求计算中存在的问题有关。

加密货币协助，暗网扩散

（Proliferation of Darknets, Aided By Cryptocurrencies）

暗网一般是指为违法活动提供匿名性保证的网络空间。人们可能会在这里出售枪支，或者兜售被黑客窃取的数据。而可以保证交易活动基本不受追踪的加密货币，刺激了暗网的活动。浏览暗网并不违法，但也不像你在网上搜索你高中的暗恋对象一样随意，还是需要具备特定软件和一定的技术知识。不过也有少数好的事情在暗网之中发生，比如异见者在这里寻求庇护，有些调查记者也会在这里寻找新闻线索。

政府和执法部门会接受如何探测暗网的技术培训，但其挑战在于，培训是静态的，而暗网掌握在其开发者的手中。

新型开源应用的脆弱性

（New Open Source App Vulnerabilities）

2017年，一位数据科学家发现了一种能够感染OpenAI Gym的新型恶意软件——OpenAI Gym是一种用于机器学习算法的开源工具。这只是恶意程序利用开源应用程序漏洞的案例之一，这种恶意程序的市场还在不断扩展。随着AI生态的发展，势必需要更多的开源代码和社区构建的工具，所以提前发现问题就显得尤为重要。而使用开源工具的组织以后也需要每日例行检查，来保障安全。

窃听与被窃听的权利

（The Right To Eavesdrop/Be Eavesdropped On）

随着我们越来越多地使用接入物联网的设备（手机、汽车、咖啡机等等），这些设备之间、设备和开发公司之间都在随时交换信息——关于用户的信息，设备在“窃听”、彼此“交谈”和研究用户，但用户却被排除在这一过程之外。关于用户权益的争论点就在于，用户是否应当拥有这样的权利，去了解设备传递了自身哪些信息、以及背后是谁在窃听这些信息呢？

匿名

（Anonymity）

匿名性是如今的技术趋势之一。世界需要匿名性，它可以保护泄密者，还有那些可能因自己的信仰而遭到迫害的人们。数字匿名性允许我们在需要的时候联合起来，进行善意募捐，或是与不正义作斗争。然而，匿名性也助长了泄露隐私信息、攻击其他社交用户和发表诽谤性言论等线上行为。我们对于匿名发表内容的希望不会消退，但同时，我们对于核实查证的需求也更强烈了。

网络喷子

（Trolls）

喷子（Trolls）代表的是一种特定类型的网络暴力，通常包括垃圾邮件、仇恨言论、人肉搜索和其他形式的骚扰。抑制喷子行为往往迫使许多媒体必须要在言论自由和审查两种立场之间抉择。过去一年，Twitter、Facebook和Instagram都提升了平台对于仇恨言论的限值标准。Facebook在2016年首次应用人工智能算法DeepText，来减少Instagram和Messenger中冒犯性的言论。

媒体机构，尤其是新闻网站，在调节线上言论的过程中，都在努力保持一种客观无偏见的立场。Google开发的Perspective API通过使用机器学习和人工智能技术，帮助其他平台和媒体提升其网站的评论审核能力，其中就包括维基百科、《纽约时报》、《卫报》、《经济学人》等。

真实性

（Authenticity）

内容真实性问题已经不只出在虚假新闻，现在还扩展到了一种新型的虚构媒体：视频。Deepfakes就是一例，由计算机生成“换脸”视频。这一趋势起初发端于Reddit，并在关闭之前积累了超过80000名订阅者。真实性核查公司Trupic已经拿到了超过1000万美元的种子投资，致力于打击被操纵的图片或视频。

数据保留

（Data Retention）

欧盟通用数据保护条例（GDPR）给全球媒体组织都敲醒了警钟，提供了数据保存政策所急需的标准。随着科技巨头随之更新数据政策以符合监管，依赖报告和分析的小型媒体组织也感受到了压力。YouTube宣布，从2018年7月开始，它会在60天之后删除数据分析报告。

所有权

（Ownership）

法律意义上来讲，数据所有权一般指的是IP或者版权数据。随着可穿戴设备和物联网的兴起，人们也意识到他们自身的健康数据和线上活动是如何被大型公司收集并利用的。近期Facebook、Apple和Amazon又都上线了面部识别功能和相关产品。我们已经进入了一个设备生来智能且永远处于连接之中的时代，但数据使用的监管和所有权却尚未明晰。

加密管理

（Encryption Management）

过去两年发生了许多大型攻击事件，但至今，拥有我们数据的组织要么不使用加密手段，要么使用过时的工具。黑客自然也知道这一点，所以我们接下来有望看到更多攻击。不过，加密数据可以阻挡黑客侵入，但也会使员工和消费者合法使用数据变得更难。未来，企业总需要投入大量资源来建设数字安全——或者在被攻击时花上数百万美元善后。

语音监控

（Constant Audio Surveillance）

有了新型智能音箱技术和更先进的机器学习系统，公共区域成为监控的主要场所。2018年，沃尔玛申请了一项专利，用于监听客人和员工之间的互动，以及货物上架下架产生的噪声，还有我们使用移动设备发出的咔哒声。所有这些数据都可以收集起来做进一步的分析，但这无疑也带来了隐私问题。

数据泄露

（Leaky Data）

用户越来越讨厌所谓的“开源”网站，尤其是那些使用他们数据的网站。一家开源家谱网站GEDmatch允许用户自愿免费分享他们的基因档案，作为寻找亲人与追踪家谱的一种方式。GEDmatch也被执法部门使用，成功追踪并逮捕了连环杀手Joseph James DeAngelo，他自己没有提供过生物样本，但显然某个和他有亲缘关系的人这么做过。这个案例表明，如果你认识的人——或者和你有某种联系的人——将自己的信息上传至开源网站，就很有可能由此追溯到你。

总之，这份报告不仅描摹了技术革新为行业带来的美好愿景，也暴露了种种伦理规范尚未匹配之时的问题。最后不妨也引用FTI创始人Amy Webb在报告前言中的话：“无论技术怎样变化，我们都要有能力创造自己喜欢的未来。”

今天00后和90后甚至95后，都是所谓的移动互联网原住民，他们的社交属性到底有什么不同呢？00后社交如何吸引资本的频频关注？

被资本市场雪藏了好几年的社交产品，最近突然回温了！据说，最近有大概20多家社交APP都拿到了不同量级的融资。

大致看了一下这波备受追捧的社交APP：强调精神交流的Soul、心情漂流瓶一罐、兴趣社区flow、个人主页Soda、还有实时视频聊天Tiki……虽然在类别上都能找到可对标的“老前辈”，但内容全部是00后的社交语言。

不光风景这边独好，在美国，主打00后视频社交的Monkey，其风头也超越了SnapChat和Facebook，吸引了苹果CEO库克和众多好莱坞明星的关注。商业的聚光灯永远都会追随年轻人的身影，中年危机80后和佛系秃头90后，已经无法吸引资本倾巢出动了。

可是，当我们停下来思考：如果说智能手机普及前后，80后与90的代际鸿沟还比较明显，那么今天00后和90后甚至95后，都是所谓的移动互联网原住民，他们的社交属性到底有什么不同呢？

如果没有，那么这把火又是如何烧上资本心头的呢？

00后社交，真的特别吗？

在回答这个问题之前，我把几个明星00后社交APP都试用了一下。Emmm，画风确实令人头秃。

• “为什么你说的情话，无论多离谱，我都深信不疑”
• “cqy+nss+养火+唠嗑+快手互粉 cdx快加我~qwq”

可说是无处不中二，足以让老年人望而生畏：

但要说与当年炒作的90后、95后社交有什么本质上的不同，似乎也有点想当然。

不难发现：十年过去了，青少年的社交圈，工具型产品如作业帮、小猿搜题、作业互助组等依然屹立不倒，微信、QQ、贴吧、空间甚至淘宝，还是“铁打的营盘”，聚合了流水般的年轻人。

即便是余下不多的无比强调代际差异的泛娱乐产品，核心锚点依然高度相似。比如都是聚焦在青春期一些特殊的心理需求上：像是喜欢幻想，内心比较孤独，渴望被聆听，在自我表达上有些极端等等。

只不过80后选择QQ交友、论坛灌水，90后奔向贴吧、二次元、cos，而00后则用“扩列”“处q友”“跟随灵魂找到你”之类来表达。

这，不是每个年代的青春期少年都有的“中二病”吗？

在满足青少年扩大关系链这类需求的同时，提供比较好的陌生人破冰及互动方式，就能让产品迅速引爆。80后熟悉的豆瓣，通过兴趣小组提供了一个高度粘合性的“文青”社交环境，不相熟的人也可以通过共同话题像朋友一样交流。而到了00后这里，预先设定一个场景也非常重要。

美国网红产品Monkey，就为用户设定了一个非常短暂的交流时间，视频时间一到，用户可以选择继续交谈或者直接切掉。这么严格的限制下，谁还顾得上尴尬啊！

甚至众多《00后社交报告》归纳出的种种特质，“00后爱追星”“偏爱直播短视频”“二次元、游戏”“孤独而个性”，换成90后、95后似乎也一样成立。

最终的结果是：这些青春期的特征都会随着年龄增大而消失。

当00后开始走入大学、走进职场，有了更庞大的熟人社会关系网，早晚还是会流向微信、脉脉这样的“中老年”社交工具。

既然代际之间的特殊性都是速朽的，那么资本用真金白银硬造出一个“社交的春天”，到底图啥？

流水的年轻人和铁打的泡沫

疯狂追捧00后社交的背后，隐藏着一个真实存在的状况：狂热的资本、媒体掮客以及越来越严苛的经济环境，正在让“年轻”这个词无可遏制地走向疯狂。90后、95后刚进入社会的时候，就受到了社会和媒体的集体追捧与讨好。打开网络，所有人都在讲年轻人的故事。

投资人朱啸虎声称“只投八零九零后”，投资女王徐新也说《90后，让夜总会小姐都失业了》，吴晓波更是不无忧虑地危言大义：“90后正在干掉60后”。

创业节目要是没有点90后创始人与60后投资人battle的桥段，还怎么上热搜和头条？

做市场营销的给甲方报方案，不提点“品牌年轻化”“90后沟通语言”“95后消费趋势报告”，绝对会被认为不懂行。

风水轮流转，这两年00后成为了造神运动的新主角。

不少创业家沙龙的主题变成了“聚焦00后”，雷军公开表示“世界未来一定属于00后”，还有专家在行业大会上倾情科普，什么是“zqsg”“饭圈”和“2.5次元”。

依然是熟悉的配方，熟悉的味道。

历史之所以总是惊人地相似，原因无非两点：（1）创造历史的人还是原来那一波

90后出道时，移动互联网方兴未艾，社会的话语权大多掌握在60、70后手里，面对这些年龄相差比较多的小辈，自然地给予了保护。现在00后开始出道，社会的话语权还是掌握在那一批人手里，对这个自己孩子辈的群体自然有着更多的宽容和支持。

（2）资本的逐利性

决定了最有市场价值的年轻人永远不缺商业吹捧。尤其是以流量为生的注意力经济时代，生育率持续下降，将直接带来上游没水的商业恐慌。目前00后人数约为8339万，05后约为8106万，远低于70后、80后、90后少年期的水平。

而00后在新技术、新事物的接受度上，确实有着无可比拟的优势。尤其是新事物的迭代速度越来越快，几天不上网，梗都看不懂，斗图都斗不过别人了，自然更会觉得走在潮流尖端的00后们很厉害。

日渐稀薄的人口红利，与成年人对新事物的无力感，让每一个年轻人都显得弥足珍贵。套用一句老话，如果非要说年轻人经济有泡沫，那么这个泡沫也是铁打的。

因此，尽管绝大多数00后连经济独立都没有实现，也不妨碍媒体与资本积极鼓吹“00后社交”的商业价值，成为新一场“击鼓传花”中被争抢的头号标的。

00后社交究竟有哪些不同？

00后社交正在以超乎想象的速度蔚然成风，同时，资本的疯狂也吸引了不少投机者进来分一杯羹。想要保持整个生态环境良性发展，等来真实收获商业价值的那一天，冷静与客观都是必不可少的。

因此，我们可能有必要了解一下，除了人性与年龄带来的共性之外，有哪些是时代赋予00后社交的特别之处？

我们认为，00后最大的不同在于：要用最快的速度、最直接的方式释放自己的社交需求。

因此，无论是视频、连麦、直播、游戏，传统1对多的单向交互已经无法满足00后了，交互的互动性和干预深度，决定了最终的参与度和社交效率。

号称“中国版Monkey”的Tiki ，在“00后使用最多的App排行榜”中排名就很靠前。用户在Tiki视频时，会有一个60秒的倒计时不断提醒他，如果不能快速打动对方，就会被无情地“切掉”。美颜、送礼物、动态效果和贴图，都是被经常用到的吸引对方的手段。

另外，00后与其他代际之间文化meme的差距，正在变得前所未有地大。90后爱用的火星语只是对汉字进行萌化，其他人连蒙带猜也能懂个大概。而00户的Teenagers language（社交黑话），破解难度就高了好几个级别。

像是“扩列cqy，ky别来，日常养火，随时nss，别blx，nbcs”这样的阅读理解长难句，就成为理解00后最大的挑战之一。

这种烦恼美国人民也无法避免。宝洁公司就向美国专利局申请注册了“LOL”的商标。注意，不是英雄联盟的缩写，而是“laughing out loud”！莫名还有点期待名叫LOL的洗发水呢。

不得不说，00后对于守住自己的社交自留地，是不吝于设置重重门槛阻拦路人的。

甚至还出现了“一星保护”这种令开发者啼笑皆非的骚操作，就是在应用商店里给喜欢的APP一星差评，避免它“出圈”被太多人发现……

而且，00后对权威的解构更加彻底。各种知识类、兴趣类平台，都成为他们搜集信息并形成观点的渠道。即使得到专家的答案，他们也不会轻易相信，会通过网络去寻找和表达自己的看法。

所以当未老先秃的90后社畜开始追求“沙雕”的时候，反而有不少深刻的00后涌入了知乎，还孵化出了不少高赞博主呢。

总而言之，00后是在全新技术体系和教育理念下成长的一代人，有着一整套独属于本代际的话语体系。表面化的模仿和迎合，并不会让他们觉得很酷，反而会像硬凹网络流行语的春晚小品一样引来群嘲。

说的残酷一点，未来也许只有00后能挣到00后的钱了。

围猎00后的另一种可能性

如果我们试着去理解80后、90后、00后的社交逻辑，会发现每一代年轻人的情感与渴望都是相似的，只是在不同的技术环境下推陈出新。这也是为什么QQ和贴吧能够逆生长；为什么美图秀秀和美颜相机能承包三代人的脸；为什么众多视频平台会把AI提上日程。

所以，当资本野心勃勃试图用社交围堵00后的时候，除了扶植“00后CEO”、打造“00后企业文化”，也许，技术能够提供另一种解题思路。

比如这几年社交巨头们都试图吸引青少年的“VR/AR+社交”，就彻底打破了时空和次元的界限。

不仅Pokémon Go虚拟寻宝大获成功，Snapchat推出了基于面部识别的各种饰品，比如小狗面具。

Facebook也将AR应用于相机和直播，用户可以在相机里戴上宇航员的头盔或者眼镜，或者是在直播时戴上MSQRD的自拍面具。

在视频领域，为了激发00后的社交热情，企业们也需要有打出技术组合拳的牌面。

最近流行的“在线尬舞”，就需要AI+AR的结合。比如QQ率先推出的“高能舞室”，就是基于腾讯AI Lab 计算机视觉中心的“肢体动作追踪”技术，监测人体的22个关键点，保证摄像头能够顺利识别出单个或多个人物，并且通过AR挂件和双视来增加视频的趣味性。

AI+VR也为社交类游戏带来了新体验的可能性。

比如通过人脸追踪技术，让摄像头识别并提取人脸的特征，从而让虚拟形象实时展现出真人表情，再加上VR营造高度的沉浸感，可以让狼人杀之类的RPG游戏变得更加生动。

此外，00后所喜欢的高清晰度游戏、高互动直播等产品，都需要较强的图像运算处理能力，如何释放手机的算力、解决人机交互的卡顿问题，也需要手机厂商在软硬件上给出更高效的解决方案。

目前，已经有华为通过EMUI的AI优化系统+麒麟AI芯片+GPU Turbo涡轮增压技术，来提升手机处理图像的速度和精度。这或许也解释了：为什么华为并没有强调专为00后做手机，却在00后最喜爱的手机品牌中，以56.5%的比率位居第一吧。

说了这么多，00后社交的价值或许正在于，它不能以资本的力量换取规模，也不是单凭年龄优势就可以撬动整个行业。在社交体验革新的背后，单个技术的进步、多元技术之间的协同、内容与技术的耦合、甚至是硬件生产端的支撑，都不可或缺。想要打动00后，光听懂他们的黑话还不够，还必须拿出点硬桥硬马的真功夫。

吹泡泡也是个技术活，希望那些想要围猎00后的投机分子，不要被技术的黑洞“反围猎”了。

截止到 2018 年，App Store 上架的 App 已经超过两万款，App 市场占有率的竞争非常激烈。实际上，对于 App 发行商来说，真正竞争的是能否在受众脑海中留下印象，因而需要花费大量的资源来赢得潜在用户的时间和注意力。

这便是内容营销大显身手的时刻了。内容营销协会的调查显示，相比于 Outbound 营销，内容营销在花费上要少 62%，带来的营销线索却是其三倍多。因此，有多达 86% 的 B2C 营销人员都选择内容营销作为其销售策略的一环。

言归正传，接下来我们将为您带来一份 App 内容营销的终极指南。

1、确定您的受众与目标

所有内容营销都有两大必要因素：明确的受众与商业目标。而头脑风暴则是开始内容营销的第一步。

在作出决策之前，可以先考虑这些问题：

• 您的 App 受众是谁？
• 怎样才能找到他们？
• 他们的年龄段是什么？
• 他们还有什么其他的兴趣？
• 他们会怎样使用您的 App？
• 他们为什么会使用您的 App？
• 最初上市三个月的目标下载量是多少？
• 理想的留存率是多少？

这些问题的答案是整个内容营销策划的基础。并且在后期还可以继续帮助您衡量内容营销的表现。从一开始就确定好目标受众可以为内容提供明确的方向。

2、应用商店优化（ASO）

每一个应用发行商都面对一项艰巨的挑战：需要让 App 在应用商店中数百万个 App 中脱颖而出。ASO 便是从排行、浏览、分享、评分、评价和下载量全方位入手，整体优化 App 的一种途径。

尽管在应用商店中能够展示内容的空间十分有限，但可以并且应该尽可能地利用网站、博客或者落地页等其他在线平台上的内容，提升 App 的知名度从而驱动 App 下载。

3、创造优秀的内容

有了完善的内容营销计划，下一步就是要创造内容了。“内容”是一个很宽泛的概念，涵盖了博客文章、社交媒体推文、落地页、电子书、白皮书、案例研究、客户证言、新闻通讯、邮件、以及视频等。

内容营销协会所提供的数据显示，最受 B2C 品牌营销人员推崇的内容表现形式是社交媒体推文和博客，但也不要仅限于此，要大胆创新，尝试其他形式。

这里有几条小技巧可以帮助您创造出优质的内容：

1）较长的文章表现更好

长文章之所以表现得更出色，是因为其有价值、与读者的相关性高、并提供了独到的见解。利用内容来推广为 App 时，一定要确保内容能够具体地和 App 的用途联系起来，这样用户才能自然的从阅读内容到点击 CTA。

2）连贯性是关键性因素

更新博客要规律且连贯，这意味着要实时关注产业最新动向和热点话题，并提供人人都愿意分享的高品质、权威性内容。

3）互动性内容

互动性内容能够给用户带来一种传统静态文字所没有的参与感与娱乐性，因而表现颇佳。也正是因为这个原因，超过 80% 参与调查的内容营销人员都表示互动性内容能够更好地吸引用户。同时，互动性内容不仅可以刺激 App下载，也可以让用户在下载 App 后持续使用。小测试、游戏、调查、信息图、以及计算器都是能吸引受众互动的方式。

4、传播内容

App 内容营销有三种关键渠道：

1）社交媒体：社交媒体平台，如 Facebook，Instagram 和 Snapchat，都是消费者与品牌互动的主要渠道。95% 的消费者会在网络上关注品牌账号。目前全球有 25.6 亿的社交媒体手机用户，因而社交媒体无疑是内容传播的优先选择。同时无论是自然覆盖还是付费覆盖，社交媒体都是一个绝佳的平台，而且只要通过在品牌社交媒体账户上发帖和推广即可。注意，记得留下一个明确有效的 CTA，下载 App 或是跳转到落地页均可。

2）内容发现：相比搜索引擎或社交媒体，内容发现的浏览量更高而跳出率更低，因而是一种更为有效的内容传播渠道。当消费者进入“发现模式”时，他们主要意在寻找与他们的需求和兴趣相关、有趣且有用的内容。内容发现平台帮助广告主在恰当的时间把合适的题材推送给感兴趣的用户，从而使用户更容易被内容吸引并下载 App。

3）原生广告：今年，原生广告的投入超过了展示广告。网络用户点击付费内容的可能性是点击展示广告的二倍。毫无疑问，原生广告已经成为内容营销策略中不可缺少的一环。应用发行商可以针对特定受众及渠道，利用原生广告平台传播优质内容，从而推广 App。

5、评估效果

内容营销进行一段时间后，就可以开始分析数据，并与 KPI 进行比对。并据此对内容进行或大或小的调整，优化营销效果。

许多复杂的工具可以帮助您对 App 营销的表现进行分析。比如说，移动归因可以帮助您追踪到每一次 App 下载，并将这些数据归因到营销活动上，计算转化率。这些关键性数据可以帮助您优化 App 营销活动。

简而言之，尽管内容营销是一种复杂的商业模式，但却是一个可以一步步完成的、有逻辑性且可评估的过程。内容营销的关键是认清您的受众、创造出连贯的内容、找到一系列传播渠道、并且对数据进行分析总结，据此优化内容并开始下一个循环。

App 内容营销免不了实验与失误。但只要有先进技术的协助，有条理并且不断调整，就可以在公平的竞争环境下为您的 App 赢得成功。

广告究竟是想方设法说服你买一件你不需要的东西？还是给你你所需要的？

供给缺乏的年代是前者，生产过剩、消费升级时代是后者。用户接受到的信息应该是一样的？还是应该不一样？大品牌、大媒体、大通路时代是前者，互联网、数据时代是后者。传统广告的思路是前者，数据驱动型的信息流广告是后者。

它最早于2006年出现在国外的主流社交巨头上，随后国内的社交媒体、新闻客户端也相继推出信息流广告。它以一种十分自然的方式融入到用户所接受的信息当中。

比如，我们常看到的百度信息流、微博粉丝通广告、微信朋友圈广告，腾讯新闻、今日头条首页的原生广告都是信息流广告。

当然，在现在这些平台，知乎也是一个含金量很高的一个信息流平台。

摩天轮票务和Soda的苏打罐的知乎信息流广告

科大讯飞发起Live，阿玛尼美妆、西门子中国采用了知乎原生文章等形式进行广告投放。

根据2017年3月官方公布的数据，Instagram全球社区用户人数超过了 6 亿，广告主月活跃人数则已突破 100 万，而2016年同期的数据仅为 20 万，涨到了5倍！主要是信息流广告的功劳。

回到中国市场，根据艾瑞咨询的报告，2016年移动广告市场规模达1750亿元，预计2017年会达到2648亿元。其中信息流广告市场规模为325.7亿元，处于快速发展阶段，预计2018年会达到557亿元。

那么移动广告都包含哪些常见的形式呢？

移动广告包含：原生广告、投屏广告、开屏广告、插屏广告、积分墙、搜索类广告等等。

原生广告自2013年被提出以来，一直是数字营销界的焦点。简单的说就是广告与内容融合在一起，把广告变成内容的一部分。

原生广告有很多种形式，信息流、视频、应用内功能植入、表情包植入、游戏关卡植入等。信息流广告是原生广告的一种，最被人们所熟知。

那么信息流广告的特点有哪些呢？

通过高精细的标签体系理解真实用户，包括他们的基本属性、媒体行为、用户环境、用户状态、商业兴趣、用户行为等等。

基本属性：性别、年龄、职业、学历、常住地址等

用户状态：婚姻状况、消费水平、在校学生等等

用户行为：电商购物行为、APP行为、PC行为

用户环境：设备型号、LBS信息、联网方式、运营商

商业兴趣：旅游、购物、奢侈品、汽车

以朋友圈广告为例，信息流广告支持按照地域、性别、年龄、手机（品牌型号、手机系统及联网环境）、婚恋情况、学历、兴趣标签（商业兴趣/APP兴趣）、LBS、关键词定向、再营销等属性进行定向。

比如，在奔驰新车发布阶段，信息流广告可以基于浏览、搜索、关注、参与讨论等用户在线行为，获取奔驰用户人群，并通过整合第三方垂直平台的数据，获取可能对新车感兴趣的高相关人群，结合标签体系，在精准定向的信息上，比如：用户手机号、设备号等。绘制出用户“行为场景画像”。从而精准触达，形成内部转化。

此外，信息流广告支持更精准的强曝光与更广的覆盖，可以实现递进式追投，二次营销，可以针对不同决策人群，投放同一产品的不同广告，还可以对垂直行业高相关度人群触达。

举两个信息流广告优秀案例

国外很多品牌信息流广告的案例，除了借助标签组合策略实现精准投递以外，更会添加不少有趣的互动形式。

1、在Instagram的信息流广告中，乐事薯片团队希望覆盖千禧一代的消费者，鼓励他们参加 Flavor Swap 活动，品尝经典风味与新推风味的乐事薯片，并为自己喜欢的风味投票。

此次营销整体目标是以更低的单次展示费用增加线下销量，在Facebook和Instagram推出Flavor Swap营销活动，投放4条Video Ads，对比经典风味薯片和新推风味，鼓励热门投票。 相比单独投放Facebook广告，加入Instagram广告使覆盖人数增了5%，单次展示费用降低了3%，销量增加了5%。

2、俄亥俄州主题公园Cedar Point在Snapchat上推广万圣节优惠，利用24小时即焚的特点，让用户集中注意力，观察快速飘过的鬼怪，成功截图即可获得丰厚奖励。这个广告吸引了超过14万点击，让品牌的互动率提高了233%。

在Snapchat上的原生广告

当然光通过精准定向和有趣的互动内容做投放还是不够的，还要理解怎样提升转化率和降低获客成本的方法。通常情况下，我们把信息流广告效果好归结为以下两个动作的关键点：

降低获客成本：使固定的广告费用带来更多的客户人群，从而产生更多的最终交易转化。

提升转化率：让投放出去的广告费带来的客户更大比例地产生交易，实现收益的提升。

所以如何降低获客成本和提升点击率成了大多数信息流广告优化师所头疼的事情，经常出现“尝试了很多种方法、成本就是降不下来”，“落地页反复修改，转化率依然低的令人发指”，这一类的情况。

那么，到底该怎么做？

1、详细剖析这两个指标的相关因素

现在主流的信息流投放平台大都分为cpc计费模式和cpm计费模式，这里单说cpc计费模式：

获客成本 = 投放金额／到访量 = 单次点击价格*点击量／点击量*抵达率 = 单次点击价格／抵达率

由此我们看到，获客成本拆解下来我们能够直接调控的是点击价格和抵达率

点击价格 = 下一名的出价*下一名的点击率／自己的点击率+0.01

抵达率 = 网站到访量／点击量

由此可得，我们可以提高网站浏览体验（速度）保证抵达率，提升广告的点击率，从而降低点击价格，从而让固定的投放获得更多的点击量，从而降低获客成本。

转化率 = 成单量／到访量 = 到访量*咨询率（留线索率）*成单率／到访量 = 咨询率（留线索率）*成单率

由此可得转化率的决定因素是销售流程上的，在线咨询率（留线索率）和成单率决定了固定的到访客户有多少能够转化为消费客户。

综上，CPC计费模式下，点击率、在线咨询率（留线索率）、成单率决定了广告投放的效果

2、综合考虑各指标的影响

很多时候，效果不好往往是各方面因素综合导致的，并不是单方面的。上面我们讲到，效果的决定指标是点击率、线索率和成单率，那这三个指标背后又存在什么样的影响指标？

点击率：流量精准度（平台、定向）、广告样式（大图、三图、小图、视频）、展现位置（考前、靠后、列表页、内容页）、文案、配图

线索率：流量精准度（平台、定向）、文案、落地页引导

成单率：活动、落地页、流量精准度、销售能力

数下来少说十几个影响因素了，所以在看效果的时候要有一定的逻辑，我把点击率、线索率、成单率这三个指标称为效果的决定指标，把这三个指标下面的相关指标称为深度影响指标，在分析效果不好的原因的时候先看决定指标，再看深度影响指标。

3、反复A/B测试

在信息流广告的投放过程中，最关键的因素其实是创意，也就是文案标题、配图和样式，对如何写出好创意，唯一的方法就是试，原因在于，你觉得好的，不一定点击率高，可能你学习了大V的文案撰写方法，点击率确实不错但转化效果却奇差，那怎么办？写很多很多条创意，用很多种配图，不断进行A/B测试，在有一定的数据基础之后，得出比较可靠的结果，什么样的产品，用什么样的卖点切入写什么样的文案，用什么样的配图效果会好。

 A/B测试的关键在于，除了更换创意之外，保持所有其他变量（人群定向、排名、出价、着陆页等）不变，短时间内大量的投放测出一个结果，测试对比最少10组不同卖点，不同配图的创意。

A/B测试之所以难运用，是因为我们大多数人很难能保证测试结果不受其他因素（竞争环境、排名）的影响，所以A/B测试一定要保证第一短时间内（30钟左右），第二大量的投放（点击量1000以上）

另外，A/B测试并不只用于创意测试，更可用于人群、排名、落地页等方面。

4、改进投放方法

所以，当你做了大量的投放，做了很多次A/B测试，也找到了影响效果的原因，该如何改进投放方法呢？

点击率方面：

1）账户结构清晰的划分人群，圈定精准人群的同时，保证流量充足，选择给转化率高的人群更充足的预算和更好的广告位。

2）选择点击率高并且转化率不错的创意，按照该类卖点延伸多种写法进行投放，这里需要注意的是创意并不是点击率越高越好，不能太硬（点击率提不上去），也不能是标题党（不精准人群点击造成广告费浪费），需要有产品卖点突出再加上软性的写法。

3）出价选择保持在能接受的一个范围内不变，通过其他方面提升点击率去获得更好的排名。

4）样式和配图是影响点击率的一个重要因素，通常情况下大图的点击率会高于其他样式，但一条好的文案可以拯救样式的不足，同时，配图的技巧需要A/B测试得出合适的图片类型、背景色等。

至此，做好信息流广告效果的基础逻辑层面大致讲述完毕，信息流的历史与趋势、信息流的广告形式、对人群定向、创意撰写方法、内容玩法与制作、A/B测试等内容，都有涉及与分享，但是整个信息流投放不是我这一篇文章能够讲清楚，说明白的，我只是抛砖引玉，点到为止。

Facebook正在内测一款音乐短视频应用，产品形式类似TikTok（抖音海外版）；这次Facebook剑指TikTok，事件背后，不但折射出全世界范围内，年轻用户从向新的社交平台迁移的趋势已经形成，更加说明了短视频社交应用打破了国家和文化的壁垒。

在视频社交领域，东西方互联网行业终于在短视频产品上形成了共识。

根据美国科技媒体Techcrunch报道：Facebook正在内测一款音乐短视频应用，产品形式类似TikTok（抖音海外版）。

PC互联网年代，当中国用户还满足于qq和论坛、社区的文字交流时，Facebook已借助照片比拼在年轻人群体大行其道。而进入移动互联网时代，微信以文字和语音切入，Instagram又以图片分享切入社交场景。

2017年在美国崛起的视频社交产品Houseparty和Monkey，在中国的模仿品集体遭遇滑铁卢。

历史经验似乎在暗示，内向保守的东方文化，在社交产品上更倾向于文字而非图像形式。哪怕是在国内比美国受欢迎的直播产品，出镜的也只是主播一个人而已，本质上还是文字社交产品。

短视频比图文产品创作门槛更高，看似更加不适合内敛的东方用户。所以，当短视频产品在全球各国攻城略地，当美国巨头开始破天荒copy from China，中西方文化差异在这个领域失效了，这里起作用的，一定是别的规律。

我们可以换个角度来观察这一现象。

短视频产品真正抓住用户的点，在于全世界的年轻人都一样，喜欢炫酷、有个性、有趣的产品。这一点与东西方文化无关，只关乎年轻。

在国内，腾讯在短视频领域很早就布局了微视，后来又投资了快手，截止到这个月，腾讯排出长达十二个的产品名单，希望在短视频领域扳回一局。

而Snapchat崛起之际，Facebook先后试水了Poke、Slingshot、Rooms、Riff等对标产品，最终还是靠Instagram叠加了类Stories的视频功能，才从S家抢回了大量用户。

但是，Facebook一开始并没有意识到短视频会是一个划时代的产品形态。

Techcrunch称：Facebook在2016年调研过Musical.ly，得出了“这产品不会成气候”的结论。

在2018年，以TikTok/抖音、Musical.ly（现已并入TikTok）为代表的产品攻城略地圈走大量年轻用户后，FB才恍然大悟，开始布局自己的短视频产品。

根据App Annie的统计数据，10月28日当天，在141个产品上架的国家（不含中国）中，TikTok在32个国家进入AppStore总榜下载前十名，在120个国家进入“摄影与摄像”产品类下载前十名。

于是，我们很自然地考虑到，Facebook这次是否可以通过叠加短视频功能在主产品或者Instagram上，来扳回一城。

然而事情没那么简单，2016年来，Instagram和Facebook上已有视频功能模块上线，如同微信也可以添加小视频模块一样。

然而，以抖音/TikTok为代表的独立短视频产品，从分发逻辑、内容质量、产品运营模式、社交发现等多角度迎合了年轻用户的需求，并非简单在现有图文社交产品的基础上叠加短视频。重做一款专门服务于短视频和年轻人的产品，看起来确实是Facebook的必然选择。

这次Facebook剑指TikTok，事件背后，不但折射出全世界范围内，年轻用户从向新的社交平台迁移的趋势已经形成，更加说明了短视频社交应用打破了国家和文化的壁垒。

2017年初我写过一篇文章，指出年轻人所喜欢的、新一代社交产品的关键特性是“骚浪贱”。所谓“骚”，是指产品及产品提供的场景吸引人；所谓“浪”，是指产品有利于用户张扬个性，有存在感；所谓“贱”，是指产品好玩、有趣。短视频产品，完美吻合这三个标准。

在当下，大家大多只看到了短视频产品在娱乐内容方面的分发潜力；然而，即使不考虑短视频内容社区对于社交的间接促进作用，在年轻人社交的语境中，全面、立体地展示自己，是区别于图文这种单薄形式的有力手段。

“用视频，认识我”在国内最早是陌陌喊出的口号，但真正运用短视频武装用户的资料页而成为视频社交的，在老产品上难以实现，还是需要新的产品结构和运营思路支持。诺基亚再怎么修补，也是无法变成苹果的。

并且，短视频加音乐，长度和形式都非常适合广泛传播，且容易突破不同文化、语言的隔阂，这一点在今年抖音/TikTok出海的过程中尤为明显。

抖音将重庆打造成了网红城市，内容被搬运到youtube后，吸引了很多海外游客。这种高效的文化交流及输出，在传统的图文时代难以想象，但在短视频“内容产品合二为一，自带传播能力”的属性下，非常自然地发生了。

总之，当年微信都没能让Facebook如此紧张，TikTok却做到了。这次Facebook加入短视频战局，意味着短视频时代的全面到来。至于会给这一产品领域带来怎样的变化，大家不妨拭目以待。

作者：判官，授权青瓜传媒发布。

来源：判官（panguansays）

早安，朋友们，一起来看今天的早报

一、头条：新财富不雅饭局当事人处理结果出炉

1.新财富不雅饭局当事人处理结果出炉：马军被方正证券降级降薪

10月17日，有消息称，方正证券已经下发此前酒局事件处理结果，对方正证券研究所所长助理兼通信行业首席分析师马军的职级进行降级，从ED（Executive Director）降为SVP（Senior Vice President）。方正证券的知情人士确认了上述消息，并且表示，方正证券对马军有降薪处理，扣12个月绩效奖金。 （澎湃）

二、国内新闻

2.传腾讯前高管开发两款社交软件，欲挑战微信主导地位

The Information报道，消息人士称，帮助开发微信的两位前腾讯高管创办了针对中国市场的新社交网络，分别名为Echo和Pop，欲挑战微信在中国的主导地位。其中，Pop是一款类似Snapchat的应用，得到贝塔斯曼亚洲投资基金的支持；Echo目前处于测试状态，得到了高榕资本的支持，估值4000万美元。（新浪财经）

3.锤子科技：11月6日将在成都办新品发布会

10月17日，锤子科技在微博宣布：11月6日将在成都举行新品发布会，具体地点、售票方式待定。此前，有微博用户发布消息称，锤子科技解散成都分公司。但锤子科技表示，公司经营状况良好，各项业务正常开展。

4.古驰因顾虑假货不愿与中国电商合作

意大利奢侈品牌古驰(Gucci)的首席执行官表示，因假货泛滥，该公司不愿在中国与阿里巴巴、京东运营的中国电商平台合作。周一，在BoF时装商业评论于上海举办的一场会议上，古驰CEO马尔科•比扎里表示：“坦率地说，多数平台上都存在大量假货，我不想因为我在这些平台上的存在而给假货认证。”（FT中文网）

5.明年起英国伯明翰大学接受中国高考成绩，高考分数达总分80%可申请

近日，英国伯明翰大学宣布，将从2019年开始接受中国高考成绩。要求为高考总分达到600分、高中学业水平测试成绩达到85%。此外，根据所申请专业不同，雅思成绩最低要求为6.0-7.0。如条件符合，将免除预科直接录取。此前，高中生本科留学通常需要在开课前进行一年或半年的预科学习。

6.2018第四届汇桔杯南粤知识产权创新创业大赛火热启幕，打造中国知识产权事业年度盛宴

2018年10月18日，第四届汇桔杯南粤知识产权创新创业大赛，在广州知商谷众创空间火爆开幕。本届大赛是由广东省知识产权局发起，世界知识产权组织中国办事处、国家知识产权局专利管理司指导，汇桔网承办的隆重赛事，是当下中国知识产权事业和企业服务的一大盛事。

据悉，汇桔杯南粤知识产权创新创业大赛历时四届，已成为国内外创新资源对接的桥梁和重要平台，有力推动了全球技术转移与创新成果转化，此外，也吸引了众多时代创业明星团队和项目参赛，涵盖新技术、新能源、新材料、大数据、人工智能等全领域明星项目，获得超高人气，为中国知识产权事业发展和科技创新发掘和孵化了大批骨干力量。

7.万达拟将剩余几个文旅项目售予融创，但非全盘退出

记者从消息人士处获悉，继此前将13个文旅项目卖给融创、将长白山文旅项目转让予大连一方后，万达拟将剩余几个大型文旅项目的资产和运营均转给融创。不过这并不意味万达将全盘退出文旅产业，除上述大型文旅项目之外，万达还拥有一些其他文旅资产，今后是否会从这些资产退出尚无定论。(财联社）

8.恒大法拉第陷员工合同纠纷，贾跃亭造车恐止步PPT

近日，恒大法拉第陷入员工合同纠纷中。一名与贾跃亭公司洽谈过合作的汽车行业咨询公司负责人甚至直言，贾跃亭在中国汽车市场已没戏，其造车将搁浅在PPT上。此前，造车新势力中的蔚来汽车创始人李斌、小鹏汽车创始人何小鹏纷纷与贾跃亭PPT造车划清界限，李斌在接受采访时曾表明他不是走与贾跃亭一样的造车之路。（一财）

9.网易云音乐推出全新音乐直播产品LOOK直播

近日，网易云音乐全新音乐直播产品“LOOK直播”正式上线，作为独立APP在Android端和iOS端全面发布。LOOK直播致力打造最适合音乐表演的线上平台，产品向音乐人倾斜各类推广资源，并拥有多项契合音乐直播需要的特色功能。目前众多网易音乐人及歌手、音乐达人正陆续入驻LOOK直播。

10.阿里集全生态力量助脱贫，淘宝大学培训人次超3万

去年12月1日，阿里巴巴脱贫基金成立，计划5年投入100亿脱贫攻坚，上半年已有超千名员工投入脱贫业务。通过农村菜鸟物流体系，今年年底日均到村包裹预计将突破100万单；3万多个服务站累计带动了6万余名青年就业。村淘之后，阿里巴巴还陆续推出淘香甜、兴农扶贫、淘宝大学多个举措——淘宝大学至今已在全国建设培训基地17个，总培训人次超3.5万。

11.台媒：郭台铭为冲销量打价格战，让百年夏普沦为便宜货

据中国台湾地区媒体报道，日本夏普在2016年8月由鸿海集团入主后，由于鸿海想借助夏普品牌，让鸿海集团脱离对专业电子代工依赖，反而造成在中国大陆市场的低价战略中，使夏普品牌蒙受其害，直接被贴上“便宜货”标签。（新浪科技）

12.圆通推出独立品牌“承诺达”

昨日，在圆通速递总部的乔迁仪式上，圆通正式向市场推出独立品牌“承诺达”。“承诺达”的实际运营方是圆硕供应链管理有限公司，不属于上市公司，是独立于圆通速递之外的一套运营体系，拥有独立的团队、收派体系和集散中心，采用的是直营的模式，这也是长期依靠加盟商的“通达系“第一次发展直营业务。（腾讯一线）

13.特斯拉成功摘得上海临港用地，投资额至少140.72亿元

10月17日，特斯拉(上海)有限公司成功摘得上海临港装备产业区Q01-05地块工业用地，并已正式签订土地出让合同。出让文件显示，该地块的报价从今天开始，截止时间为10月26日，截至今日，上海土地市场官网上显示该土地只有一个竞买申请人；该地块要求平均每亩土地的投资金额不低于1085万元，以此计算该项目的总投资金额至少需要140.72亿元人民币。（新京报）

14.恒大与FF战事再升级，一员工因“拒交印章”被开除

10月16日，FF中国一员工因遭到“开除”而起诉恒大，要求道歉索赔。有消息表示，该员工曾是乐视控股员工，并“直接听从于贾跃亭司机”。因其拒绝向恒大法拉第未来中国集团职能部门移交印章及档案，“不遵守《印章管理制度》，严重影响公司正常运营，在多次劝说无效后，恒大法拉第未来依照公司规定对其予以开除。”

15.苏宁备战双十一：9000家门店率先参加

10月17日，在“1026双十一提前抢，主场在苏宁”启动仪式上，上海苏宁总经理徐海澜表示，今年苏宁易购将实行双十一线下先行，全国近9000家门店率先打响双十一的第一枪。（界面）

16.我爱我家发布三季报：1至9月营收84亿元，同比增长797.10%

我爱我家发布2018年第三季报财报：2018年1至9月，公司累计实现营业收入840,974.28万元，较去年同期增长797.10%；实现归属母公司所有者的净利润50,217.01万元，较去年同期增长986.29%。

三、国际新闻

17.Facebook 投资者提议废除扎克伯格董事长职位

据华尔街日报报道，包括纽约养老基金在内的几家持有 Facebook 股份的公共基金支持股东提议，将首席执行官扎克伯格从 Facebook董事长职位上撤下来。分析认为，这一声明对扎克伯格及其CEO兼董事长的职位没有实际影响，因为扎克伯格持有 Facebook 大部分具有超级投票权的股票，他在 Facebook 投资者中的投票权份额为59.9%。

18.对于Apple ID被盗事件 苹果终向用户道歉

近日，苹果表示已针对Apple ID被盗而引出盗刷一事展开了调查，发现少量用户的帐号在未启用双重认证的情况下遭遇钓鱼攻击，也发现以虚假及欺诈性退款申请企图牟利的情况增加。该公司已采取多种措施来保障用户，也防止相当数量的欺诈交易，例如通过审查购买请求而拒绝高风险的订单。

苹果指出，目前正主动识别可疑活动，并联系受影响的用户，同时强烈建议所有用户启用双重认证，以防止未经授权的访问。

19.450名亚马逊员工致信CEO，要求停止向警方销售面部识别软件

一名不愿透露姓名的亚马逊员工称，有超过450名亚马逊员工联合致信CEO贝索斯，要求该公司停止向警方销售面部识别软件Rekognition，但是迄今为止尚未得到任何回复。这名员工称，这封信函要求亚马逊将软件公司Palantir从其AWS云服务中撤下，声称该公司参与了美国移民和海关执法局推行的遣返和跟踪计划。（BI中文站）

20.新一代亚马逊电子书阅读器Kindle Paperwhite全球同步上市

10月17日，亚马逊宣布推出全新经典版Kindle Paperwhite电子书阅读器。这款新品采用全新纯平设计，更为轻薄，以及IPX8级防水设计，具备防水溅特性；提供8GB和32GB两款内存容量选择，即日起全球同步开启预售。此外，亚马逊还与故宫文化和敦煌研究院再度携手，专为中国用户推出与二者的联名礼盒。

21.爱尔兰正调查Facebook漏洞门，欧盟启动最严数据法案

昨日晚间，爱尔兰数据保护委员会工作人员确认，Facebook9月遭遇的安全入侵事件中，3000万受到影响的用户有10%来自于欧盟，且委员会正在对此事进行法定调查。GDRP也被称为最严格的数据安全保护法规，此次安全事件预计将成为欧盟GDRP于今年5月25日生效以来的首个重大测试，而受影响的欧洲用户数量将有助于确定对该公司惩罚的力度。（新京报）

22.特斯拉生产副总裁离职

据知情人士透露，特斯拉生产副总裁帕辛已离开了该公司。特斯拉和帕辛均未对此发表声明。根据帕辛在职业社交网站LinkedIn的个人页面显示，他现在还在这家他工作了大约9年时间的公司。“特斯拉的人才流失达到了令人难以置信的程度。”特斯拉一名前工程师说。（腾讯科技）

23.戴尔不顾激进投资者反对仍坚持上市

据外媒报道，戴尔周二称，它会坚持通过回购跟踪股票重新上市，尽管前一天激进投资者伊坎还公开反对这种做法。在今年7月，戴尔宣布以217亿美元现金和股票回购其旗下软件公司VMware的跟踪股票。“戴尔仍然相信回购VMware跟踪股票是公平公正的，而且最符合VMware股东的利益。”戴尔发言人说。（腾讯科技）

24.应对反垄断调查，戴姆勒与宝马就共享业务合并做出让步

据路透社报道，欧盟委员会10月16日表示，德国豪华车品牌戴姆勒及宝马此前曾宣布要合并旗下汽车共享业务，但为解决欧盟反垄断调查，双方决定做出让步。欧盟反垄断组织网站显示，戴姆勒与宝马于10月15日表示将做出让步，但没有提供具体细节。（盖世汽车）

25.菲律宾监管机构对Uber和Grab处以罚款

菲律宾反垄断监管机构周三称，对网约车公司Uber和Grab Inc．处以总计1600万比索（合297210美元）罚款，原因是两家公司在该监管机构审查双方业务合并计划期间违反了相关限制规定。这是两家公司自3月份达成协议以来第二次被东南亚国家监管机构以违规为由处以罚款。（新浪财经）

26.苹果东京涩谷直营店将于10月26日全新启幕

苹果更新日本官网直营店信息称，经过11月个月的重新装潢，位于东京涩谷的Apple Shibuya直营店将于10月26日全新开张。苹果零售业务高级副总Angela Ahrendts在今年3月份接受《亚洲日经评论》的采访时曾表示，苹果已经制定了一项重新投资日本的「五年计划」。从今年开始，未来5年苹果将在日本开设和翻新多家直营店。（MacX）

今日思想

我们创业者沉下心来，不要把命运寄托在一次炒作上，也不要把命运寄托在一个点子上。今天的企业拼的是一点一滴市场上的努力。

——周鸿祎