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营销:网络文案拆析:快速新闻发掘战胜对手

时间:2021-04-23 03:40:58 发布者:本站编辑来源:文芳阁软文发布平台 浏览:
导读:世界上有两种迷信。 一个是封建迷信,另一个是真的。 香港股票市场有丁蟹效应的现象。 郑少秋(他的“大时代”角色名为丁蟹)主演的电视一播出,股市就奇怪地下跌。 对这种现象的

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世界上有两种迷信。 一个是封建迷信,另一个是真的。

香港股票市场有丁蟹效应的现象。 郑少秋(他的“大时代”角色名为丁蟹)主演的电视一播出,股市就奇怪地下跌。

对这种现象的朴素解释,是大家对这种迷信是否可靠,一看到郑少秋就先选择掉袋子安全,结果是股票市场被大面积抛出。 这还有一个专业的学术名词自我实现的预言( self-fulfilling prophecy )。

网络新闻生产和解决的技术可能会迅速发展,大大增强各种预言的自我实现能力。

去年12月22日,纽约时报的复印件wall st. computers read the news,and trade on it报道,华尔街开始使用程序阅读各种信息、社论、企业网站新闻和微博。 这些程序分解其中的词汇、语法结果,甚至表情符号,一边评价通过分析得到的新闻对市场的影响,一边自动进行交易。

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在对金融这样的新闻无限贪婪的领域,谁有更快更正确的新闻获得方法,谁就能战胜对方。 正如文章的投资基金经理所说,争夺这种技术是军备竞赛。 他主张像彭博、道琼斯和汤姆森路透一样,为华尔街提供信息复制筛选服务。

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而且,这样的技术都没那么高科技。 例如,道琼斯公司使用包含3700个情感词的词典来评估一个副本的主题是正面还是负面。 当然,terribly单独出现是负面的,但terribly good是正面的。 彭博监视信息和少量拷贝,如果说某企业的拷贝数急剧变化,就通知相关的顾客。

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当然,我们有理由怀疑这些程序是否能那么正确地评价新闻的负面。 实际上,在我个人对情感分解技术的理解上,如果不限定分解行业,能得到70%-80%的准确率,就已经是好成绩了。 另外,复制分解的另一个重要指标的目标率也很难保证。 因为看起来完全不含感情词的文案很可能已经在讽刺了。 比如,如果表现书的不好,可能有人会说当时哪个树应该做家具。

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但是,如上所述,华尔街的企业存在着直接利用这些特别不可靠的技术生成的还不可靠的数据进行交易的问题。 去年5月,希腊经济危机恶化时,华尔街的电脑在相关文案上抓住深渊( abyss )一词,立即发出了出售相关金融产品的指令

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但是,为什么这样的技术也还不完美的时候,有人迫不及待地采用呢? 基本的原因有一点两个。

一、新闻瞬息万变,人力解决不了。 因为这种不成熟的技术也很强。

第二,即使你不想用,也不能保证别人不用,另外,如果这种技术和数据的左右已经能左右市场,你大概只是不可信。 如果明天tvb重播大时代,香港股东似乎也要测量。

感知是现实( perception is reality ),即使这是来自机器的感知。

我想香港的银行家们如果也利用相关技术分解信息的话,郑少秋一定会成为敏感的语言。

twitter曾经在内部会议上雄心勃勃地宣布要制作地球脉搏( the pulse of the planet )。 确实,网络能产生的大量新闻一方面时时刻刻反映现在的状态,另一方面也影响下一个时刻。 提供包括cic在内的新闻发掘和解体的企业是这个时代的老中医,为大家奠定了基础。

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