▌演讲嘉宾沈浩 中国传媒大学教授
本次大会的主题是“阅读X”，在数学当中X不仅代表着未知，也是数学公式里面的自变量、预测变量。当阅读遇上大数据，我们就将用这些阅读领域的X来预测出更多的Y，Y代表了未来。今天将要和大家分享的就是阅读领域或者内容数据和大数据应用之间的关联。
大数据和人工智能是一系列科技工具发展的应用结果。有了云计算的基础架构之后，各个行业的大数据应用得以深度发展，而大数据遇到了深度学习技术，新的算法得以产生；再加物联网的深入发展，使得我们看到了人工智能应用的广阔前景。而人工智能又会对阅读和出版业产生什么影响呢？比如本次大会使用的讯飞语音技术，声音已经可以直接转换成文字，而且准确率也越来越高。这样的技术已经可以在内容转化、有声书等方面得到越来越多的应用。人工智能能够做事情越来越多，美国的《纽约客》杂志曾经使用这样一期封面：未来人类可能向机器乞讨，其实就是在讲AI的影响是方方面面的。
大数据在零售书店的应用可能
现在零售行业广泛谈及的“新零售”，包含了线上与线下，以及从线上到线下转移的过程，实体书店也将融入这样的新的模式。这里将向大家分享一个关于亚马逊线下零售店的视频，不过我们不谈“新零售”，而是说说人工智能在这样一个书店里能够做什么呢？
通过图像分析的深度学习技术，我们可以通过摄像头捕捉每个人购物的过程，识别每一位顾客、每一本书出现的场景。通过这样的分析方法，我们可能了解什么样的消费者来到了书店，他拿起了哪一本书？又产生了哪些后续的行为？这在以往的分析是不可想象的。现在的人工智能已经可以处理图像、视频、声音、语言和文字，因此未来的图书发行将可以利用更多可以被感知到的大数据——在巨量数据当中，进行信息获取和分析的速度将大大超过人工可以达到的水平。
大数据在内容分析和推荐方面的应用
再来看另外两个案例在内容领域的分析应用。
首先，我们输入一份长篇幅的数字文本（比如《罗密欧与朱丽叶》这本电子书），我们可以用文本识别的技术找到其中的关键词，作为其内容筛选的基础。可以提炼其中的人物、地名，进而研究图书当中的人物之间的关系、情节的演进等。
再看一个针对图像进行深度学习的案例。通过把一定数量的电影海报作为输入，进行卷积神经网络的学习，可以形成这样一个应用。只要任意输入一个编码，就能快速找到和这个海报最为类似的其他海报。图书封面当然也可以做类似的研究，对图书封面进行大数据建模之后，当消费者选择了一本图书，就可以在海量图书当中快速找到与其类似的图书封面。如下就是针对开卷提供的2017年上万本畅销书进行相关性推荐的结果。
当然，还可以将上述基于文本的分析和基于图像的分析结合起来，提炼出一本书更多的特征，这些特征就可以用于图书商品的推荐。而在这当中，如果我们再结合更多消费者的行为信息，还可以让这个过程更加精准。
大数据与信息传播
我曾经为《爆发》一书写了如下的推荐语：这是一个令人兴奋的时代，也是一个大数据的时代，数据科学让我们越来越多的从数据中观察到人类社会的复杂行为模式以数据为基础的技术决定着我们的未来，但并不是数据本身，而是我们从数据中拥有更多的可用知识的增加。
这不是危言耸听，而是大数据技术支持产生了大量基于个人的信息记录，而机器学习让以往很多不可快速计算和分析的信息获得了被快速识别的可能。比如，在微博来临的时候，一个人微博就可以告诉我们很多信息——比如你的性格，你的品牌爱好，你的消费习惯、你生活方式，甚至你的价值观。因此，人类行为的93%是可预知的。在图书行业，大数据最大的特点就是可以分析我们的读者。下面是一份基于特普朗的TWITTER进行分析的案例，其中包括特朗普在TWITTER上表现出的社会关系、经常谈论的话题等等。
虽然展示了这么多，但是大数据和人工智能能够实现的，远远不止这么多。当阅读遇上大数据，我们还在面临着巨大的未知。软件定义一切，数据驱动未来，算法统治世界。特别是今天在移动互联网时代，算法更多的在重构我们的分发渠道，数据更多的在驱动我们的商业行为。未来不远，未来已经发生，所以我们应该去拥抱大数据，拥抱人工智能。当阅读遇到大数据时，首先改变的应该是我们工作、生活和思维方式，畅想未来无限的X。
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