211service.com
Afmelden? De New York Times wil dat voorspellen.
Deze maand de New York Times lanceerde een nieuwe rubriek over persoonlijke technologie met de slimme titel Machinaal leren . Maar achter de schermen doet de krant ook aan machine learning, en wel met een heel serieus doel: ze willen voorspellen wie zich gaat afmelden voordat het gebeurt.
Data-gedreven : Het hoofdkantoor van de New York Times Company in Manhattan.
De Keer heeft heeft de toegepaste wiskundige Chris Wiggins van Columbia University ingehuurd als eerste hoofd datawetenschapper. Wiggins, die voorspellende computermodellen heeft gebouwd om de oorsprong van virussen te bepalen, zal nu een kleine groep leiden die wiskunde probeert te gebruiken om de 162 jaar oude uitgever te helpen zijn abonneebestand te behouden of uit te breiden.
Wiggins zegt dat hij de deeltijdbaan heeft aangenomen omdat hij een grote fan is van de publicatie en wil helpen de 1200 redacteuren en verslaggevers in hun baan te houden. Hij denkt dat data science kan helpen bij een businessmodel dat ernstig verstoord is.
Het probleem is dat adverteerders minder krantenadvertenties kopen. De verkoop van gedrukte advertenties in Amerikaanse kranten is gedaald van 47 miljard dollar in 2005 tot 19 miljard dollar in 2012. Pew's State of the News Media-rapport . Online adverteren komt niet in de buurt van het compenseren van het tekort.
Als reactie hierop heeft de Keer is meer afhankelijk van abonnementen. Het heeft de kosten van het gedrukte papier verhoogd en verkoopt digitale abonnementen met behulp van zijn digitale betaalmuur , bijna drie jaar geleden gelanceerd met aanzienlijk succes. in rapportage anders sombere jaarresultaten in februari zei het bedrijf dat het in 2013 een stijging van 19 procent had gezien in abonnees die alleen digitaal waren.
Marc Frons, chief information officer van de New York Times Company, die ongeveer 500 mensen in dienst heeft op het gebied van IT, technologie en programmering, zegt dat het bedrijf een jaar geleden informatie verzamelde die zich in verschillende silo's bevond en een business intelligence-groep vormde om te beginnen het uitbuiten. Het maakt deel uit van een bredere trend waarin bedrijven data gebruiken om zakelijke beslissingen directer te sturen (zie ons rapport Data and Decision Making .)
Wiggins zal een team van drie of vier mensen leiden met een mandaat om te experimenteren en te bepalen of de Keer ’ zakelijke problemen kunnen worden opgelost met machine learning, een reeks statistische methoden die bestaande gegevens gebruiken om voorspellingen te doen over vergelijkbare situaties.
De Keer heeft geen gebrek aan gegevens: de lezers bezoeken dagelijks negen miljoen bezoeken aan de startpagina. Maar we hadden echt iemand nodig die ons inzicht gaf in waarom mensen zich abonneren en hoe ze te behouden, zegt Frons. Voordat ze de telefoon opnemen en zeggen: 'Ik wil annuleren', zou je kunnen voorspellen aan de hand van de patronen van hun gedrag, zoals niet zo vaak inloggen, dat ze dat zouden doen.
De Keer ’-inspanning is nog steeds relatief bescheiden van omvang, althans vergeleken met die van de grootste webbedrijven. Google heeft dit jaar $ 400 miljoen uitgegeven om een enkele machine-learning startup te verwerven (zie Is Google Cornering the Market on Deep Learning?), En Amazon adverteert momenteel posities voor 40 machine-learning wetenschappers, naast de scores die het al in dienst heeft.
Wat opvalt, is hoe traditionele mediaorganisaties hun achterstand inlopen. In oktober publiceerde News Corp., uitgever van de Wall Street Journal , nam Rachel Schutt, een andere statisticus van Columbia die gespecialiseerd is in netwerken, aan als senior vice-president voor datawetenschap. Dat is ook een nieuw gecreëerde rol. Schutt schreef in een e-mail dat ze een centraliserende kracht gaat worden voor een aantal machine learning en voorspellende modelleringsprojecten die al aan de gang waren.
Grote uitgevers willen ook gelijke tred houden met media-startups, waarvan sommige Wiggins-studenten hebben aangenomen. Websites zoals BuzzFeed, uitgever van een mix van dwaas en serieus nieuws, hebben aangetoond dat wiskundige modellen kunnen helpen de viraliteit van verhalen te vergroten - een maatstaf voor hoe wijdverbreid de inhoud online wordt gedeeld. Sites zoals BuzzFeed en de Huffington Post nu meer paginaweergaven krijgen dan de New York Times , maar met veel kleinere staven.
Van zijn kant, de Keer zegt dat het niet zo grof is als meer paginaweergaven. Iets op BuzzFeed dat viraal gaat en veel klikken krijgt, is anders dan de relatie die de New York Times hoopt op en bouwt zijn bedrijf rond, zegt Wiggins. Het plaatst abonnementen, in plaats van verhalen die viraal gaan, in het midden van hun model.