你發的微博能火嗎？新的算法將告訴你

能火嗎？這是每個網友在發微博時希望知道的答案。

加州大學洛杉磯分校電氣工程專業的女博士生Roja Bandari開發了一種算法，預測新聞能否在Twitter上流行，或者在社交網站上引發熱烈討論。據稱這一算法的準確率達到84%。

Bandari此前曾在惠普實習。她在設計這一算法時也得到了惠普實驗室兩名研究員的幫助，相關論文則發表在今年6月的2012年國際人工智能發展協會大會上。

通過人工智能方法，Bandari和惠普兩名研究員分析了與超過4萬條新聞有關的數百萬條Twitter消息。在4/5的情況下，如果算法將新聞打上“熱門”標籤，那麼相關的Twitter消息數量將超過100條，而對於非熱門新聞，相關的Twitter消息通常少於20條。

這一算法能解決多方面的問題，而Bandari目前正專注於探索新聞如何實現病毒式傳播。她正在加州大學洛杉磯分校與Vwani Roychowdhury教授共同研究這一課題。

2010年時，他們研究了在2009年伊朗街頭遊行中，信息在Twitter上的傳播方式。這促使Bandari對新聞在Twitter上的熱門程度做進一步研究。她分析了每一篇新聞中的多個變數，發現影響新聞熱門程度的最重要因素是新聞的發布機構。一些機構的新聞會更多地連接至Twitter消息，無論是被讀者還是新聞作者。

例如，《基督教科學箴言報》的每條新聞平均帶來16條Twitter消息，其中一些新聞完全沒有出現在Twitter上。與之相比，知名科技博客Mashable的每條新聞平均帶來超過1000條Twitter消息，而最冷門的新聞甚至也帶來了360條消息。

“我們發現，新聞來源是影響熱門程度的最關鍵因素。”Bandari表示，“在Twitter上，成功的消息源可能與其他地方有所不同，Mashable的新聞比CNN更流行。《基督教科學箴言報》可能是谷歌上最重要的新聞來源之一，但在Twitter上几乎不存在。”與TechCrunch、Mashable和赫芬頓郵報相比，《紐約時報》、《洛杉磯時報》和路透社等傳統新聞巨頭在Twitter上並不是那麼受歡迎。

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Bandari等人還設計了名為“主觀分類器”的機制，衡量新聞是否採用帶偏見，或情緒性很強的語言。研究人員將脫口秀節目主持人的談話實錄作為高度主觀性語言，同時將CSPAN作為客觀性語言。令Bandari感到驚訝的是，主觀性語言這一指標不會對新聞熱門程度生太大影響。無論是平淡的陳述還是激情的話語，都不會影響新聞熱門程度。

Bandari表示：“新聞行業有一種觀念，即一些新聞被炒熱是因為煽動了讀者感情，但實際上並非如此。如果希望使用過激的語言來增加曝光度，那麼完全行不通。”

此外，話題與新聞熱門程度也沒有太大關係。在Twitter上，科技類新聞最流行，但由於每一篇新聞都可以被歸入不止一個門類，因此準確預測很難。而盡管外界普遍認為涉及名人和知名企業的新聞將會引起更多關注，但實際結果也非如此。

Bandari希望，自己的研究有助於增加記者和博客編輯所撰寫文章的轉發量。她表示：“如果你是一名科技新聞的自由撰稿人，那麼不會想要給《基督教科學箴言報》寫文章。如果你來自傳統的大型媒體，那麼現在情況已變。你需要與新興媒體競爭。此外人們對內容更感興趣，而不是你文章中的語氣。誇張的語言無法帶來更多曝光。

(李瑋)