검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

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모모모 모모모모 모모 : http://www.youtube.com/watch?v=AXhT5x2D00c 2014.10.02-10.10 모모모

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오늘 선형이론을 가르치고 검색 알고리즘을 뿌리뽑는 시간아니다. 다만, 페이지링크에서 엣지랭크로 이동한 검색은 무엇이 달라진 것인지? 이런 변화에서 관계를 추천하는 민주적 가치 사회적가치가 검색 기술로 달성된것인지? 그렇다면 언론이 숭고하게 지켜야할 가치는 어떤 알고리즘으로 견고하게 가져갈지? 엣지 랭크에 변수처럼 우린 언론 가치 변수로 무엇을 넣는 것을 상상할지? 가치와 의미 부재의 시대에 상실도 것들을 그리워하며....

TRANSCRIPT

Page 1: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

모바일 미디어론

인용 : http://www.youtube.com/watch?v=AXhT5x2D00c

2014.10.02-10.10

강장묵

Page 2: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

지난 주 정리

Page 3: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

먼저 , 상상해보기 .

인용 : http://nms.sagepub.com/content/14/7/1164.short

Page 4: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

10 년 전후로 돌아가 , 페이스북을 기획 / 설계한다면 ?

Page 5: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

레이아웃 : 첫 화면의 구성은 어떻게 할까 ?싸이월드는 왜 몰락했는가 ?

Page 6: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

페이스북의 홈을 보고 알 수 있는 것은 ?

Page 7: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

유명인의 뉴스피딩의 추천 방식은 ?

결과를 알고 설명하지 말고싸이월드가 왕왕하던 시절 ,

수십억의 생돈을 투자한다는 심정으로…

Page 8: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

관계란 검색인가 ? 검색이란 도구인가 ?

Page 9: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

Social Media- 새로운 매개 , 매개체란 무엇인가 ?

www.jpgmag.com참조 : 마셜 매클루언 (2011), 미디어의 이해 , 커뮤니케이션북스http://ss.textcube.com/blog/7/73204/attach/XLDaUgxM4s.jpg ( 검색일 :2011.07.08)

유튜브미디어 채널

미디어란 ?, 인간의 확장미디어 간 융합과 전환

www.videojug.com

소셜 미디어와 소셜 네트워크 서비스는 무엇이 다르단 말인가 ?소셜 미디어와 소셜 커머스는 어떤 개념의 차이가 있는가 ?

Page 10: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

FaceBook vs. Cyworld- 관계의 시선은 ?

Page 11: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

뉴스피딩 ? 피딩이란 ? 피드란 ? RSS/ATOM 부터

인용 : facebook.com/dtdigital dtdigital.com.au twitter.com/dtdigital

Page 12: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

엣지랭크

인용 : facebook.com/dtdigital dtdigital.com.au twitter.com/dtdigital

Page 13: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

인용 : facebook.com/dtdigital dtdigital.com.au twitter.com/dtdigital

Page 14: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

The News Feed is further divided into two different versions, the default ‘Top News’ and the ‘Most Recent’ feed. According to the Facebook help centre, the difference between the two is that ‘Top News aggregates the most interesting content that your friends are posting, while the Most Recent filter shows you all the actions your friends are making in real-time’ (Facebook, 2011, emphasis added). Akin to the algorithmic logic of search engines, Facebook deploys an automated and predetermined selection mechanism to establish relevancy (here conceptualized as most interesting), ultimately demarcating the field of visibility for that media space. As Kincaid (2010) explains, every item that shows up in your News Feed is considered an ‘Object’ (i.e. status update, uploaded picture). Every interaction with the Object, for instance through a ‘Like’ or a Comment, creates what Facebook calls an ‘Edge’.

Taina Bucher, “Want to be on the top? Algorithmic power and the threat of invisibility on Facebook,” New Media & Society, 14(7), 2012, p. 1167.

Page 15: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

EdgeRank, the algorithmic editorial voice of Facebook, determines what is shown on users’ Top News by drawing on different factors relating to the Edges. At least three different components are key to determining the rank of an Edge:

(1)Affinity. This pertains to the nature of the relationship between the viewing user and the item’s creator. Here the amount and nature of the interaction between two users is measured. Sending a friend a private message or checking out his or her profile on a frequent basis heightens the users’ affinity score to that particular friend.

Taina Bucher, “Want to be on the top? Algorithmic power and the threat of invisibility on Facebook,” New Media & Society, 14(7), 2012, p. 1167.

Page 16: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

(2) Weight. Each Edge is given a specific ‘weight’ depending on how popular orimportant Facebook considers it to be. Therefore, not every Edge gets weightedthe same. Some types of interactions are considered more important than others.Arguably, a Comment has more importance than a Like.

(3) Time decay. Probably the most intuitive component relates to the recency orfreshness of the Edge. Older Edges are thus considered less important than newones.

Taina Bucher, “Want to be on the top? Algorithmic power and the threat of invisibility on Facebook,” New Media & Society, 14(7), 2012, p. 1167.

Page 17: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

type of content 는 무엇이 있는가 ?

(e.g. photo, video, or status update).. 얼굴책

당신이 개발하고 설계하고 기획하고 장사하고 공공성을 확장하고 사회에 기여하고 싶은 **** 책에는어떤 타입의 콘텐츠를 넣을 것인가 ? 그 순위 즉 weigh 는 ?

토론하자 .

Page 18: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

이거 외워서 뭐하게요 ? 뉴미디어에서 미디어 엣지랭크의 변수에 대해

지금부터 토론합시다 .

Taina Bucher, “Want to be on the top? Algorithmic power and the threat of invisibility on Facebook,” New Media & Society, 14(7), 2012, p. 1167.

Page 19: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

Taina Bucher, “Want to be on the top? Algorithmic power and the threat of invisibility on Facebook,” New Media & Society, 14(7), 2012, p. 1167.

News Feed settings

Page 20: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

얼굴책 보고 배운 것

마지막 토론다음주로 이어갈 수 있음

도대체 ,페북의 뉴스피딩 추천 알고리즘으로관계의 민주주의가 이루어졌는가 ?

그렇다면 이유는 ?모바일 미디어에서 검색 알고리즘으로

그 무슨 언론의 가치를 지켜볼까 ?언론의 가치와 검색 알고리즘은 따로 국밥인가 ?

Page 21: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

자 그럼 쉬어가는 시간에 MIT 미디어랩 동영상 한 편

인용 : http://www.youtube.com/watch?v=Y7fEhJ_kqDY

Page 22: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

금일 권장 도서

Page 23: 검색/추천 알고리즘으로 언론의 가치를 확장할 수 있는가?

다음주

웨어러블 or아마존과 평판 시스템

질문은[email protected]