用户数据分析_哈佛大学尼曼新闻实验室2017年预测

　　 个性化的路径，需要获取超越新闻机构平台边界的用户的整体数据。 ——阿里安·贝纳德

　　问题不是更多的数据。 问题是拥有正确，可操作的数据和其出处的背景。 但是出版商要经过层层 围墙 才能了解人们的喜好，他们阅读什么，观看什么，什么时间看……通常，只有观察很长一段时间或者cookie能经常性的反馈一些有意义的数据才能预测用户的喜好及行为。

　　针对用户个人提供个性化的服务，需要全面的用户数据，不能仅局限于新闻组织本身。另外，报道什么、用户的需求是什么，为解决这些问题需要做出明智的战略性选择，也离不开这些数据。

　　我想在2017年，用户数据采集方面会有更为强劲的推动力。一些从事这个行业的数据公司，还有那些能凭一己之力获取这些信息的人，都将会推动数据收集的发展。同时也有一些其他的数据来源——例如CrowdTangle和我们的Taboola——会就来自社会交通(CrowdTangle)和公开网路(Taboola)的用户行为，分享编辑的洞见。同时，出版商们还可以通过他们自己的数据库和其他大众采集网关来搜集数据，一切取决于他们自己。如何利用这些数据做出编辑策略和商业决定，培养更多的受众，同样取决于出版商。

　　2016年是假新闻如野火般席卷的一年，我们能做什么来减少这种灾难呢?对于这个问题，我们须铭记，只有不断增进优质新闻的传播才是最有意义的进步。好的用户数据是一个重要的推动者，在此方面，它的用处甚至超过了精英商业，同时为全社会牟利。

　　文 | 阿里安·贝纳德