智能技術助推短視頻產業發展的理性思考

文/陳小燕

如果說微電影是對好萊塢電影的一次沖擊的話，那短視頻則撬動了人類傳統日常生活方式的結構。短視頻依托移動手機終端，憑借強大的算法技術和智能分發技術，它不僅在時間層面上占領了我們每天的分分秒秒，更在精神層面上了占領了用戶的心智。由于短視頻的產業鏈一味追求高點擊率和用戶流量，而不考慮內容的粗俗與高雅、虛假與真實，將生產者視為沒有情感和精神價值的對象工具，隨著技術力量的逐漸強大，工具理性有凌駕于價值理性之上的趨勢。算法技術能解決一些問題，但不能解決全部的問題，所以我們有必要對智能技術進行理性的批判。

一、從移動互聯網技術來看，我國移動互聯網基礎設施的建設為短視頻帶來了數量可觀的用戶，但魯莽收割也造成了對用戶情感的傷害

在移動互聯網時代，無論是城市還是農村，人們使用智能手機獲取資訊和娛樂成為現代人閑暇時間的主要生活方式。在這樣的產業環境下，短視頻行業一路高歌猛進，一方面憑借智能算法收割了大量的手機用戶，另一方面也因為其內容制作的粗制濫造飽受世人的詬病。

與傳統的長視頻相比，短視頻對移動智能終端的依賴程度更明顯，可以說，移動互聯網基礎設施的發展是短視頻行業發展的重要驅動力。據中國互聯網信息中心CNNIC發布的第42次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》，截至2018年 8月，我國手機網民規模達7.88億，網民通過手機接入互聯網的比例高達98.3%。人們隨時隨地可以使用手機觀看短視頻，這為短視頻行業流量實現大幅增長奠定了扎實的基礎。

作為一種新的內容形式，短視頻憑借其光怪陸離的視覺奇觀，確實贏得了一大批手機用戶的青睞。數據還顯示，74.1%的網民使用短視頻應用以滿足他們的娛樂需求。但是隨著用戶新鮮勁頭的漸漸消逝，媒介素養的慢慢形成以及審美能力的提高，未來短視頻對用戶的吸引力將難以持續。

二、從智能拆條技術來看，智能軟件的普及降低了短視頻制作的技術門檻，帶來了高效率高產出的結果，但也帶來了作品的冗余度增多

過去，視頻的制作是組織傳播的行為，需要專業的設備和技術人員對信息進行集成和聚合。而在移動互聯網時代，一部手機或一臺電腦，憑借幾個智能應用軟件，就可以進行拍攝剪輯并完成字幕配音，當影像制作專業的門檻被打破，其結果是人人皆是影像生產者，理論上，有多少移動終端用戶，就會有多少短視頻的內容生產者。但現實情況是，很多短視頻內容生產者只是在做一些自娛自樂的工作，并不能真正將自己所做的工作進行商業化運作。短視頻的內容創作和剪輯目前的困擾主要來自于三個方面：一是原創動力不足導致的新鮮視頻少，新瓶裝舊酒。多數作品都是目以剪輯原有的視頻為主，但世界上哪有取之不盡用之不竭的資源呢？等到這些原有的視頻資源開發殆盡之后，短視頻的內容來源將會面臨很大的問題。二是低俗內容導致的無良內容多。目前的短視頻內容以博眼球、講段子等較為低級的內容類型為主，內容不僅低俗化，而且同質化程度非常高。面對這些視頻內容，用戶的體驗降低，他們找不到真正適合自己的內容。過多的內容對于用戶來講不再是一種必需品，而是變成了一種負累。三是智能拆條技術導致的冗余內容多。這種情況與早期我們在文字內容生產方面一樣，編輯通過對文章掐頭去尾就能獲得新的文章，現在短視頻的產業鏈也出現了一個新的職業：拆條編輯。拆條編輯就是將已經播出的節目內容拆分成時長更短的樣式進行編輯。在智媒時代，編輯已經能夠熟練使用智能拆條技術了，比如智能場景識別技術、人臉認識技術、聲音識別技術和場景轉換技術等，這些智能拆條技術的使用，為短視頻產業提供了更快的工作效率，節約了人力成本。但機器拆分得來的這些視頻，除了對搜索引擎的“爬蟲”有用，比如能夠增加網站的收錄量，對于真正的受眾來講，這些內容就是一種無用的消息。

三、從算法推薦與智能分發技術來看，使用用戶畫像，分發更高效，但是視頻內容與用戶的匹配很難合一

如何借助技術把健康優質作品分揀，然后把海量的短視頻內容分發給用戶成為短視頻發展的核心命題。交互設計之父Alan Cooper最早提出了用戶畫像這一解決方案，他認為如果對用戶的諸多信息了如指掌，就無需擔心投送無門。他指出“用戶畫像是真實用戶的虛擬代表,是建立在一系列真實數據之上的目標用戶模型”。盡管它不是一個具體的人，但它是基于真實的用戶得出的數據。企業通過收集與分析消費者的社會屬性、生活習慣、消費行為等主要信息的數據之后，可以完美地抽象出一個用戶的商業全貌。根據MobData2017年11月的報告，短視頻的用戶畫像基本情況為：（1）基本屬性：90后年輕女性為主，24歲以下占比達到六成；（2）學歷和收入情況：低學歷、低收入用戶為主；（3）設備使用情況：OPPO>VIVO>華 為>小 米>魅 族；（4）人群偏好：短視頻對戰游戲愛好者高居榜首，占比超過三成，是短視頻營銷的主要目標人群；（5）用戶所處的行業：以消費制造業為主、學生和服務業人員為主。概括來看，短視頻的用戶有這幾個特征：一是時間自由；二是對新事物的適應能力強；三是有強烈的消費需求；四是職業與快消品行業有關。用戶畫像的實質是信息和人的匹配，但人是非常復雜的動物，信息維度非常復雜，上述這些特征并不能360度反映用戶內心的真正需要。

在目前技術條件下，自然語言處理只能從高頻關鍵詞或者標簽與用戶進行相似度匹配，而無法與用戶氣質、性格、生活方式和場景等進行深層次匹配，難以滿足用戶細膩的心理需要。從邏輯上看，用戶畫像可以使產品的服務對象更加聚焦。因為每個產品都是為特定目標群的共同標準服務的，當目標群的基數越大，這個標準就越低。如果這個產品是適合每個人的，那么它其實不能服務好每一個人，按照最大公約數原則，它最終只能選擇最低服務的標準，最終，用戶得到的產品是大眾審美的平均值甚至更低。

四、結語

算法還需善法，善法還需善治。評價一項技術的應用，不僅要考慮實際的價值，還要看是否能夠有助于提升人的理性精神。算法推薦和智能拆條的技術迭代需要人本精神的價值引領，讓智能信息分發更好地體現人的主導性和價值觀，讓技術在人類可掌控的范圍內服務于人類的發展。同時，還要深刻認識到技術與流量、內容的關系，讓短視頻不再只是東拼西湊，而是能陶冶人心的精神食糧。流量至上并非終極目標，短視頻更需要回歸內容本身。流量僅僅代表了內容究竟能夠影響到多少人，它的意義不在數字本身，而是昭示了短視頻行業的責任更加龐大。內容行業的發展需要兼顧效率與內容質量，只有這樣，短視頻行業才能走得更遠。