算法也有“不靠谱”的时候，人工编辑再度占领

虽然算法可以在某种程度上帮助社交媒体公司和门户网站提高信息推送的准确度和更新速度，但算法永远无法像人工编辑一样理解用户的心理，并根据用户的心理来筛选相应推送内容。

为了争夺用户和市场份额，社交应用公司们纷纷把目光投向人工编辑，希望通过人工编辑筛选内容来实现信息推送的个性化服务。

Twitter和Moments

在过去的半年多时间里，Twitter因为使用的算法无法读懂年轻人所使用的标签的含义而遭到投资人质疑其用户增速减缓。为了挽救这一局面，董事会邀请早前被炒掉的Jack Dorsey回归Twitter。

而Jack Dorsey在出任CEO后做的第一件事情就是在Twitter上推出了一个新功能——Moments。

新推出的Moments实质上是一个新闻聚合功能插件。与以往借助算法筛选信息的方式不同，Moments通过人工编辑对信息进行筛选、整合，形成当天热点事件的整合推送。除此之外，Moments还将与某一件事情相关的推文、图片、视频等资源整合到一起，让用户以一种全新的方式来了解“世界在发生什么”。

虽然Moments与微博的热门话题功能有很多相似之处，但在具体运作过程中，Moments与微博的“热门话题”之间却有着非常大的差别：

首先，Moments推送的内容是经由专门的编辑进行筛选、组织后产生的。为了提高筛选内容的精确度，Twitter在启用自家编辑的同时，还联合了华盛顿邮报、BuzzFeed、纽约时报、Vogue等多家合作伙伴。

其次在表现形式方面，Moments也具备更好的用户体验。Moments功能以闪电图标的形式出现在Twitter操作界面的底端。用户在点击进入Moments后会自动进入全屏模式以达到最佳的沉浸式体验。

Moments在APP底部以闪电图标出现

在选择某一事件后，用户可以滑动屏幕浏览跟这个事件相关的所有内容，包括不同用户针对此事件发布的各种推文、视频、Vines 短视频等多种媒体形式。值得一提的是，针对不同事件，Moments会根据事件的特性采取不同的呈现形式，既为用户提供了丰富的感官体验，也保证用户可以通过最佳的形式了解某一事件。

虽然Moments目前只在美国开放使用，但Twitter方面对于这个新功能寄予非常高的期望。Moments功能的项目经理马德步·穆斯库瓦表示，Moments将帮助他们攻破那些并不非常热爱Twitter的轻度使用用户。

关于Moments是否能够帮助Twitter一扫当下的颓势我们目前并不能给出结论，但Moments的出现，无疑是对人工编辑在信息筛选方面能力的肯定。

知乎和读读日报

作为当前国内最优质的网络问答社区，知乎从来不用担心缺乏优质的内容。但知乎的用户体验却做得差强人意。且不说知乎的站内搜索引擎有多么让人不敢恭维，单是在消息推送方面，知乎就很难将优质内容进行主动、有效地输出。

知乎并没有根据话题和用户兴趣来关联回答内容，而是根据用户所关注的用户来关联问答内容。这样的消息推送方式让用户很难在最短的时间里找到自己需要的信息。

为了解决这一问题，知乎进行了大量尝试，其中就包括知乎日报。

尽管早期的知乎日报通过人工编辑筛选内容迅速地网罗了1500多万名用户，但随着用户基数的扩张和推送内容的增多，知乎日报的用户粘度渐渐开始呈现出下降的趋势。更重要的问题在于：每天20篇左右的精选文章，并不能从根本上解决内容有效归纳并输出给需要的人这个困境。

读读日报，就是知乎日报为解决这一问题而进行的转型。

与通过算法进行信息筛选、推荐的今日头条不同，读读日报在沿袭了知乎日报人工推荐模式的同时，新增了了“人人都是主编”的UGC（用户生成内容）模式。在这一模式下，每个用户都可以根据自己的兴趣创立自己的主题日报，并对其中的内容进行筛选填充，以供其他用户关注阅读。

这种信息推荐模式使得信息的传播由以往的单向传播变成了双向传播。知乎编辑在为用户进行内容筛选推荐的同时，也可以从用户筛选的内容中获取有效信息，既加强了用户粘度，也能在一定程度上提高编辑的工作效率。

总结

除了Twitter和读读日报，Snapchat、Instagram、Facebook和YouTube等以往通过算法进行内容推送的社交媒体也分别于近日宣布增加新的管理功能：依靠人类从已经筛选过的大规模内容中选择最好的内容进行推荐。

虽然利用算法推送可以关注庞大用户群体的个性化阅读习惯且拥有较高的准确性，但算法推送只能单纯地依靠以往的阅读习惯进行推荐，却无法满足实时性的推送需求,也无法保证推送内容的质量。

而人工编辑则可以利用他们对新闻的敏感性来判断新闻是否具有价值，根据社会环境和自然环境的变化决定当下用户最关注的新闻内容，从而确保用户可以准确地获取有价值的信息。

在这个信息爆炸的时代，想要做好内容的推送，不是单凭算法或是人工编辑就能完成的。只有将算法推荐和人工编辑的优势结合起来，才能够实现个性、精准、有质量的推送服务。