技术合作中的合作艺术

在2014年中国网球公开赛期间,球迷们发现了一种更“显专业”、更“利于吐槽”的看球方式―扫描乐视中网直播的界面上的二维码,智能终端上就马上呈现出两个对战选手的历史和实时数据,球迷们洞悉他们的态势和策略.球迷们可以将此截屏、发到社交网络、可供吐槽.

IBM与体育赛事的合作由来已久,但与新型的互联网公司合作,也不过是今年的第二遭.第一遭发生在今年巴西期间与腾讯的合作.

“与腾讯的合作开拓了IBM与新兴互联网企业合作的新模式,也开拓了与媒体行业合作模式的创新.”IBM中国区品牌战略经理杨磊介绍道.在本次合作中,腾讯报道利用IBM强大的社交大数据分析和云计算技术针对社交网络上球迷关于的广泛评论、观点、声音进行实时分析,并获得对球迷关注话题、球迷性格特点、球迷独特观点的实时掌握,从而让球迷在腾讯网上享受到一场与众不同的“足球报道盛宴”.

但凡新的模式,总是让人兴奋的.兴奋点就是对一些不确定的确定,对一些新工作方式的尝试.对IBM而言,这次合作是模式创新的探索,更使得新品牌策略中B2B2C的传播路径得以实现,“我们希望变得更感性、更接地气.”杨磊说.

抓住了“”也撞上了“大难题”

为何会选择以及腾讯?这是杨磊被问到最多的问题.

这与IBM今年6月份新品牌的发布有关.当整个市场环境、人们的消费决策行为都在发生剧烈的变化时,IBM希望自己变得越来越接地气.项目团队的终极目标,是把IBM倡议的“数据改变生活”、“科技让体育赛事更精彩”,变成真实有趣的客户体验,让市场确实地感受到IBM大数据分析技术的能耐.

“品牌传播更需要感性的驱动,这是IBM面临的首要挑战.”杨磊坦言.一百多年以来,IBM都是一家让人感觉专业、理性的B2B的技术公司,服务对象都是IT人,他们的IT采购决策是重理性的,文案也是重理性的.但时代变了,互联网整个决策都在前置,受众从原来的IT人到了比如人力资源部、营销部等部门的人,对于技术怎么参与、运用到业务中,他们越来越娴熟,于是,新的决策群出现了.但他们与传统IT人可以与“冷科技”对话不同,他们是更为感性的,接受信息的方式是不同的.因此,新品牌的传播应该是B2C2B的过程,从这一点出发,如何选择一项更为大众所喜闻乐见、所熟知接受的项目呢?

机遇来啦――当时正值六月,“”当仁不让.要将项目进行推广,就要转变推广模式,扩大受众范围.于是,如何对媒体进行考量与筛选,则是当务之急.“在对很多媒体进行估评中,发现作为全球最大的社交平台――腾讯的用户群比较年轻,加之腾讯擅长大事件营销.综合考虑受众、平台、营销能力、策划能力和技术执行能力等方面,最终选择了腾讯.”杨磊说,“如果能够给一个新兴的互联网公司提供技术,这本身就是一种很有趣的尝试.”

但难题也随之而来.

这是IBM中国团队第一次对媒体与娱乐行业,引用社交数据分析技术,IBM没有经验;这个项目原本不在品牌团队规划操作的名单里,准备周期只有球赛开踢前的短短四周,没有充分的时间准备;面对这么多的未知数,大家没有信心能走完这个项目;就连总部与其他有经验的国外团队也不看好.

随着社交网络的兴起,球迷观赛方式通常表现为一边看球一边吐槽.报道的媒体编辑可以凭借多年的经验去感知话题,但是在巨大的社交大数据里寻找信息源变成了一件非常耗时耗力的事情.所以,腾讯也期待可以用IBM的大数据分析技术找到更有特点的传播话题.IBM的合作任务之一,就是将所有中国球迷在社交媒体上的声音进行汇总分析,得出本届的实时热点,为腾讯的编辑提供报道所需的全新信息源和话题来源.

IBM有技术准备.积累了18年的文本语义分析与研究了40多年的认知计算技术,是IBM中国研究院信息分析研究部研发总监苏中博士给杨磊吃的第一颗定心丸.IBM大数据分析的做法是通过网络技术抓取球迷们的发言,通过自然语意分析来获取他们内心最真实的想法.后来我们看到,半决赛开始前,IBM已经用这种方法分析出了中国球迷对四强的支持率:德国第一、阿根廷第二、荷兰第三、巴西第四,与最终的四强排名惊人地一致.

第二颗定心丸来自朱立翌.IBM中国团队并有足球项目的合作经历,因此语料库的准备是个难题.团队需要先建立有关足球知识的语料库,训练机器学习.这里所谓的“语料”,是IBM对于体育赛事中相关运动项目专业术语转化成对应技术数据的称谓.然而,一向秉承“People make difference”理念的IBMer,这次也不例外 ――朱立翌认为,“这个项目,对于IBM的确是一次千载难逢的机会,因为它会使自己和团队成员学习与体验倍增”,于是她主动承担起这个困难.“当她把零散的语料收集回来的时候,我心里第一次有种一定可以做成的感觉.现在回想起,如果说自发、自觉性、年轻,我们团队的每个员工都会有,但是IBM特别倡导职业化精神,每一件事情或许是从没有做过的,但是IBMer们总会想尽各种办法把它做出来,而且不是那么简单,所以不是单单的一腔热情就能将事做成的.”杨磊认真地说.

即将到来,IBM团队枕戈待旦.

“变压器”与她的小伙伴们

如果说,Phoebus Apollo带给了人类第一缕光明,那么,黎明前的守望,着实让IBM项目团队深刻地品味一番.

五月下旬起项目团队开始疯狂上马,从无到有地建立了有关足球知识的语料库、训练机器辨识与分析微博上每天针对足球赛超过八亿条的帖文、搭建SoftLayer公有云环境、根据腾讯编辑团队的需求,使用界面、和腾讯的页面进行数据对接等,这些繁杂等工作,都必须在四周内完成,才能保证IBM Blue Pulse社交数据分析解决方案,在整个比赛期间能正常运转. 而在此期间,技术、客户、市场三方又需要有一个人来从中联系与协同.朱立翌来了.原本在IBM品牌部负责通过收集社交媒体信息,对IBM品牌与市场营销团队提供social listening洞察,所以就把这个项目的设计、与客户的沟通协调工作交给了她.

一方面要对苏中等技术人员根据相关语料做出的、存放在Blue pulse平台的数据进行分析,从中选择腾讯编辑所需要的话题与内容,将之转换为编辑能够接受的语言;另一方面,要将腾讯编辑的相关诉求转化为技术数据,准确地传递到IBM的苏中技术团队.于是,朱立翌的小伙伴们形象地称她为“变压器”.

“变压”场景1,数据标注.在项目中,有着三个关键技术:首先是球迷画像,即通过对期间的球迷在社交媒体上的谈论、评论等相关内容进行数据分析,做出相应的“兴趣模型”,将之转化为这个球星的球迷有什么特质.这一技术对于客户分群是非常重要的;其次是深度情感分析,通过数据区分可以迅速准确地将球迷热论的主题分辨出来,为腾讯的网编实时地提供素材;最后则是实体分析,即分析一篇文章或微博等文字中所谈及的时间、地点、人物、事件之间的关系是什么,进而真正理解话题内容,“所以这三个技术构成系统的关键部分,提供非常智能的搜索,并且对趋势进行分析、主题进行挖掘,所以,这三项技术是整个系统中很大亮点.”苏绍.

但在项目之初,因为部分开发人员不看球、不懂球,看到相关的球星以后很难辨认出这是谁.此外,在社交媒体的热论中,每个球员都有很多昵称,很多俚语或者很多有意思的组合,对于这些应如何标注,也是较为难做的事情.在“变压器”的协助帮忙下,不仅如上述语料库快速地建立了起来,还带来了很多志愿者来进行数据标注.

“变压”场景2,选题挖掘压力.在和腾讯的编辑团队沟通后,发现腾讯需要IBM从数据中找到并提炼出主题或观点,才能去编写成吸引读者的故事,创造新闻价值.客户的反馈促使朱立翌必须转换自己在项目中的角色,开始亲自使用Blue Pulse.“每天,我需要把在社交数据中看到的洞察,以文本、信息图甚至是漫画插图的形式,与腾讯的编辑充分沟通,从理性的思维到感性的呈现,这是前所未有的体验.”朱立翌很享受这过程.此外,团队内部的沟通,也有了与以往不同的变化――建立起群.大家利用、微信等社交媒体进行即时地沟通,不仅使沟通更为顺畅便捷,更重要的是,赢得了速度,赢得了时间.原来技术博士们都有着很可爱的昵称,并且在工作的群中,还时常卖萌以调剂高速的工作模式.

“变压”场景3,7*24小时的节奏.高速的互联网响应速度,如何?IBM 必须要在第一时间提炼出相应的话题,以响应互联网公司的速度.据朱立翌回忆,当时,在腾讯网页上装有对支持率的变化的系统,她要时常地查看实时支持率的变化,而苏中团队则负责监控整体系统的稳定性.当比赛尚未开始,如果系统一切正常,便可以小憩一下;球赛开始时,则必须继续进行监控;球赛进行中,如果系统依旧正常,可暂舒一口气;但当比赛结束,就必须立刻响应了:对数据进行分析,辨析在相关的时段有何关键点、提出并写下,这一切基本需要几个小时,在九、十点钟时,发给腾讯网编,然后商讨下午要出的选题,就这样7天×24小时周而复始,直至结束.“我们跟腾讯的合作不仅仅是文字,还有一些其他的选题,比如说视频节目,也需要给他们素材与选题,有时候下午就要帮他们做那些选题.所以,没有特别的休息时间,思维经常是从感性理性随时转换,加之‘球迷画像’,需要理性的科学性格分析,于是要跟设计师不停地开会,记得有一天开着开着睡着了,第二天早上起来才明白过来.”


就这样,期间,球迷关注着球赛;IBM项目团队,关注着球迷.

在回忆这次与腾讯合作项目的新鲜尝试中,杨磊认为,在跨界与不尽的探索下,将积累的技术融入到新商业模式之中,去探求新的价值与新的经验,这或许就是一个企业能够不断进化上升的动力之源.

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