2012年8月7 日消息，加州大學(xué)洛杉磯分校電氣工程專業(yè)的女博士生Roj a Bandari開發(fā)了一種算法，預(yù)測(cè)新聞能否在Twit ter上流行，或者在社交網(wǎng)站上引發(fā)熱烈討論。據(jù)稱這一算法的準(zhǔn)確率達(dá)到84%。

Bandar i此前曾在惠普實(shí)習(xí)。她在設(shè)計(jì)這一算法時(shí)也得到了惠普實(shí)驗(yàn)室兩名研究員的幫助，相關(guān)論文則發(fā)表在今年6月的2012年國(guó)際人工智能發(fā)展協(xié)會(huì)大會(huì)上。

通過人工智能方法，Bandari和惠普兩名研究員分析了與超過4萬條新聞?dòng)嘘P(guān)的數(shù)百萬條Twitt er消息。在4/5的情況下，如果算法將新聞打上“熱門”標(biāo)簽，那么相關(guān)的Twit ter消息數(shù)量將超過100條，而對(duì)于非熱門新聞，相關(guān)的Twit ter消息通常少于20條。

這一算法能解決多方面的問題，而Bandari目前正專注于探索新聞如何實(shí)現(xiàn)病毒式傳播。她正在加州大學(xué)洛杉磯分校與Vwani Roychowdhury教授共同研究這一課題。

2010年時(shí)，他們研究了在2009年伊朗街頭游行中，信息在Twit ter上的傳播方式。這促使Bandar i對(duì)新聞在Twit t er上的熱門程度做進(jìn)一步研究。她分析了每一篇新聞中的多個(gè)變量，發(fā)現(xiàn)影響新聞熱門程度的最重要因素是新聞的發(fā)布機(jī)構(gòu)。一些機(jī)構(gòu)的新聞會(huì)更多地連接至Twit ter消息，無論是被讀者還是新聞作者。

例如，《基督教科學(xué)箴言報(bào)》的每條新聞平均帶來16條Twit t er消息，其中一些新聞完全沒有出現(xiàn)在Twitt er上。與之相比，知名科技博客Mashabl e的每條新聞平均帶來超過1000條Twitt er消息，而最冷門的新聞甚至也帶來了360條消息。

“我們發(fā)現(xiàn)，新聞來源是影響熱門程度的最關(guān)鍵因素。”Bandar i表示，“在Twitt er上，成功的消息源可能與其他地方有所不同，Mashabl e的新聞比CNN更流行?！痘浇炭茖W(xué)箴言報(bào)》可能是谷歌上最重要的新聞來源之一，但在Twitt er上幾乎不存在?！迸cTechCr unch、Mashabl e和赫芬頓郵報(bào)相比，《紐約時(shí)報(bào)》、《洛杉磯時(shí)報(bào)》和路透社等傳統(tǒng)新聞巨頭在Twit ter上并不是那么受歡迎。

Bandar i等人還設(shè)計(jì)了名為“主觀分類器”的機(jī)制，衡量新聞是否采用帶偏見，或情緒性很強(qiáng)的語言。研究人員將脫口秀節(jié)目主持人的談話實(shí)錄作為高度主觀性語言，同時(shí)將CSPAN作為客觀性語言。令Bandar i感到驚訝的是，主觀性語言這一指標(biāo)不會(huì)對(duì)新聞熱門程度產(chǎn)生太大影響。無論是平淡的陳述還是激情的話語，都不會(huì)影響新聞熱門程度。

Bandari表示：“新聞行業(yè)有一種觀念，即一些新聞被炒熱是因?yàn)樯縿?dòng)了讀者感情，但實(shí)際上并非如此。如果希望使用過激的語言來增加曝光度，那么完全行不通?！?/p>

Twit ter以及一切微博服務(wù)的核心就是"轉(zhuǎn)發(fā)"

此外，話題與新聞熱門程度也沒有太大關(guān)系。在Twit t er上，科技類新聞最流行，但由于每一篇新聞都可以被歸入不止一個(gè)門類，因此準(zhǔn)確預(yù)測(cè)很難。而盡管外界普遍認(rèn)為涉及名人和知名企業(yè)的新聞將會(huì)引起更多關(guān)注，但實(shí)際結(jié)果也非如此。

Bandar i希望，自己的研究有助于增加記者和博客編輯所撰寫文章的轉(zhuǎn)發(fā)量。她表示：“如果你是一名科技新聞的自由撰稿人，那么不會(huì)想要給《基督教科學(xué)箴言報(bào)》寫文章。如果你來自傳統(tǒng)的大型媒體，那么現(xiàn)在情況已變。你需要與新興媒體競(jìng)爭(zhēng)。此外人們對(duì)內(nèi)容更感興趣，而不是你文章中的語氣?？鋸埖恼Z言無法帶來更多曝光。