“公司新闻聚合 让多而杂的商业数据自主思考”

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金晨博士

首席技术官(首席技术官)

北京高森明朝新闻科技有限企业

日本航空公司@ GCG中国航空公司

一点思想由简单的思想组合而成，我把它多称为杂。 例如，美、感激、人、军队、宇宙等。

摘自 《人类理解论》摇滚( john locke )

在巴西的亚马逊热带雨林，数十万只行军蚂蚁( army ant )凝聚并迅速滚动前进，扫过所有路过的食物，无法马上消化的食物，也是这样的蚂蚁团缠绕，一天内足球场大小。 这些蚂蚁中没有指挥官也没有固定的分工机制，任何蚂蚁都没有视力和智慧，专门研究蚂蚁的生物学家nigel franks甚至认为一只行军的蚂蚁是已知行为最简单的生物，但这样简单的个人放在一起

同样，每只蚂蚁都非常简单，受遗传本能的驱使而寻找食物，尽管对蚁群其他蚂蚁发出的化学信号有着简单的反应，但他们集体构建的行动方法、路径规划、高复杂性的巢穴结构、应对入侵的相对有效

这让人联想到人脑和神经系统，与蚁群非常相似的是，两者都是比较简单的个人结构，通过非常有限的化学和通信规则，整体表现出高度的多样性和复杂性。 人脑中，最简单的个体被称为神经元，科学家认为神经元的活跃程度和神经元群的连接模式直接决定了感知、思考、情感、意识等重要的人脑宏观活动。 与蚁群一样，尽管每个神经元的结构简单、规则统一，但当整体信号达到一定水平时，神经元会产生非常多的干扰效果，产生协调的整体认识行为，从而思考和学习新事物 当然，很多噪声大脑的宏观活动需要越来越多的神经元，人体越密集的部位，感觉越敏感，反射速度也越快，自律意识也越多。 这样的例子还很多，包括生物免疫系统、集体经济行为、甚至网络、前两个例子惊人的细节。

网络本身是一个自组织的社会系统，任何人都无法看到互联网的全貌，在这个星球上最了解网络全貌的可能只有谷歌。 由此可见，谷歌复盖的网络也不到全景图的60%，人人都可以轻松发布或链接到网页，但许多复杂的系统都具有鲜明的结构特征。 鲜明的增长模式，乃至通过链接和传输形成的各种新闻模式体系，各搜索引擎的出现明显推动了这种协同进化的速度，到了今天，我们看到了网络从简单规则演化，整体适应了许多复杂的系统 浏览互联网上的社会交流应用( social networking software )，通过微博、社团、论坛，互联网和移动网络已经悄然进入现实生活中，触角不断涌现。 虽然这些组很多，复杂的系统在细节上不同，但是从宏观抽象的立场上可以看到很多兴趣的共性。

a .集团构建的许多庞杂行为:个人遵循比较简单的规则，不存在中央控制，许多个人的集体行为通过某种机制形成了许多庞杂、不断变化、难以预测的行为模式。

b .新闻解析:所有这些系统都完全利用来自有限内部或外部环境的新闻。 而且，这种新闻的过程是双向的，充分解决了新闻，另外，也产生了新的新闻，并得到了比较有效的传播。

c .高度适应性:这些系统都具有学习和进化的能力，适应学习和进化的过程，甚至具有为了增加生存或成功的机会而改变自己行为的能力。

因此，我们可以看到，这种共性也深刻地出现在微观经济下的公司内部。 公司往往存在中央控制，但许多执行者基于比较简单的公司执行规则，在中央控制战略之外，形成了许多复杂、不断变化、生动的业务特征。 市场上许多公司根据自己的商业目标和优势，形成了具有领域特征和鲜明市场模型、难以预测的宏观经济体系。 这种多样性和复杂性同样来自于公司对新闻的了解和掌握程度，同样依赖于公司对新闻的了解后的反馈和采取的商业战略。 这些新闻的及时性和比较有效性决定了公司所具备的学习和进化能力，以及对外部商业环境和条件变化的比较有效的应对程度、适应能力、成长能力等，这些都改变着公司生存或成功的机会。 如果有差异，迄今为止，不知道蚁群是通过什么样的新闻传播和控制策略达成整体合作的，也不知道神经元群的整体效果是如何通过重复放电和化学作用而成为意识的，但新闻传播和整合的价值在于这些 从生物角度来看，这种暴露整体性多而复杂系统的关键也是在新闻传播中，至少在如何使公司产生商业数据价值，形成军蚁群一样的自主行为和演化能力方面，新闻聚合、一一传播和比较有效的理解与传播

在公司的新闻结构中，商业数据被认为是公司新闻的一种。 通常是高度精炼的新闻或集群的新闻，如按地区汇总的销售报告、按企业品牌和模式汇总的价格体系等。 新闻的概念更广泛，比如销售数据是结构化的新闻，有风格，固定的字段里记述了决定什么，出了多少钱，卖了多少钱等等。 虽然也有非结构化的新闻，但同样完善。 全景照片忠实地反映了零售店的全貌。 但是，除了携带的纬度和经度相关的新闻外，如果不仔细留意，我们几乎从照片本身中得不到。 虽然有些新闻还不完美，但很可能与顾客的称赞、顾客自身的喜好、当时的语境、当时的商业战略相关，即使专注于特定的场景和商品系列，也能得出非常有价值的结论，但一句话很明显是赞扬自己的意义和蚂蚁

上述例子的新闻可以完全统一地指向特定的话题，如市场对新产品促销的反应，以及提高促销性价比的比较有效的方法等。 这些特定的话题被认为有公司众多庞杂的商业数据的价值，但将这些新闻指向特定话题的过程和许多神经元如何释放、接受的弱电统一称为思考问题的主观意识原理也被认为很接近。 要了解众多而庞杂的商业数据可以通过什么方法形成自主的思维，首先必须了解企业作为微观经济系统，是如何通过新闻获取竞争力的(新闻收益信息产出) 蚁群传播新闻产生的自主性群体很多，和复杂性一样，直接指向使商业数据自主思考和解释的可能性。

新闻的好处有:通道( access )、先机( timing )、推荐( referrals ) :通道是指获取有价值的新闻，谁可以通过什么方式利用新闻的能力，新闻就由公司面对， 在这里，市场上的公司和顾客并不隐瞒新闻。 问题是公司与客户或公司之间连接的新闻渠道不均匀。 许多公司被自己或领域相关的新闻所吸引，遭受新闻洪水的侵袭，公司新闻消化部门能够明智地采用的新闻非常有限。 例如，市场部的经理只能解决那么多信息、战报、笔记和邮件。 在这种可以解决的新闻量限制下，新闻工作者往往会将企业与商业机会和紧迫灾害相关的决策层导向几个关键点。 此外，在许多情况下，当决策者获得这些消息时，机会和灾难变得非常接近，通过使用移动网络(如移动电话)作为新闻渠道，不仅可以更有效地处理渠道的时间长度和真实性问题，还可以应对市场变化的渠道 这就像戴近视眼镜一样，提高了视觉距离。 合理使用各种感觉可以像盲人一样敏锐。 出于同样的理由，佩戴近视眼镜后，使用各种感觉是最敏锐的方法。 这些感觉在公司数据中是二手的、非结构化的新闻，往往模糊或不准确，但却起到了信号的作用。 就像神经元细胞体的物质一样。 将化学反应转换为可测定的弱电反应的方法很重要。

统计学、统计学和计算机科学相互整合，为我们提供了优秀的工具，公司的新闻聚合手段就像神经元的细胞体一样，通过线性回归、模式识别、拷贝分解等各种手段，通道的两端直接交给决策者和一线执行者。 即使传达了客户的话，也会通过文案分解，成为模型的一部分，转换为战略和知识，自动重新注入一线神经末梢，牵引公司肌肉组织，做出最敏锐的反应，当我们的手接近火焰时，几乎不动脑，然后， 蚁群遇到沟的时候，没有某将军的号召就可以自动工作，形成由蚂蚁组成的蚂蚁桥。

先机是公司新闻价值的重要优势之一，个人新闻传播的行为(来自公司内部或外部的传播)多由新闻的个人接触决定于知会的早晚，公司内部新闻传播成为一条漫长的链条，新闻的丢失和传播误区 正如你知道市场同类产品的价格会崩溃一样，发现自己产品的价格波动低于价格允许范围是另一回事。 了解客户的喜好指向特定产品的促销战略是另一回事，了解现有战略如何变化以适应市场又是另一回事。 切断新闻先机和反应是否迅速密切相关，但比较有效地提高新闻先机的能力，无非是扩大新闻来源的范围，缩小新闻导向的具体话题。 就好像行军蚂蚁群中，大范围的行军蚂蚁形成了蚂蚁团，各行军蚂蚁在特定的感觉上十分敏锐。 使企业不同领域的触角具有广泛的市场反馈能力，如在移动网络上收集各种新闻等，在企业新闻网上传播新闻，从不同维度指向特定话题，使新闻迅速惠及整个企业 通过线性回归、模式识别、拷贝分解等各种学术手段，过滤、诱惑、聚合、一一传播新闻。 例如，来自数万名一线促销员的竞品价格波动新闻，通过顾客反应、历史数据、地区、经济新闻的综合评价，向公司市场部回答了我们的价格应该如何调整？ 问题，你回答了销售部门我们制定了什么样的促销政策吗？ 问题是，我们向产品部门宣传的产品的价格和设计是如何妥协的？ 问题等。 这些来自数万末梢神经元的新闻，通过新闻聚合手段，迅速成为上述问题的答案，与出差、神秘访客等方法收集新闻的对方相比，公司获得了最大化的新闻领袖。

从某种意义上说，互联网只不过是一个物流学问题( logistics problem )，当然也只是新闻物流( information logistics )，都只出现在有限的时间内。 正如许多一流的跨国公司通过移动网络和新闻聚合手段所主张的，在当今时代，快速适应市场和时代的变化，快速推进企业变革是企业的核心竞争力。

推荐是广泛的离散新闻价值，对任何公司来说，顾客和媒体都在适当的时间、适当的地点提到公司对销售品的评价和名字，价值和机会出现在公司面前，甚至新闻引擎，往往扩大了整个市场的第三类人， 想想我们经常在招募中听到的话。 我不认识他自己，但有几个可靠的朋友评价他。 想想我们经常在零售终端听到的话。 这个奶粉没有别的品牌。 我们的朋友们还在推荐别的品牌，这个看起来很便宜。 公司通过各种比较或普遍的推荐新闻获得对市场和顾客的认识机会。 各促销者可能会根据经验说出他们遇到的顾客的广泛认识。 另外，各顾客也许可以举出可靠的例子说明他们的评价，但公司的决策者仍然认为这是偏见和可疑的新闻来源。 尽管来自顾客协会和市场调查企业的评价相同，但显然具有很大的可信度，两个来源的区别实际上只是通过新闻来源的广度和聚合手段分解众数的结论。

关于如何传播各周围神经元的新闻，其具有可靠的推荐价值和大脑凭什么用神经元细胞进行评价是一个理由。 首先必须有足够数量的细胞进行可靠的工作其次，汇集新闻的比较有效的手段需要进行合理可靠的评价。 在现有技术条件下，第一部分完全依赖移动网络处理方案，可以将推荐新闻的收集纳入各一线周围神经感知客户的前沿和第一时间，第二部分通过线性回归、模式识别、拷贝分解等各种技术手段，形成比较推荐的分解模型。 如果我们把公司当作社会经济文明中最简单的细胞体，公司的新闻化手段类似于生化反应和弱电反应的基本形态，公司的新闻化从纸质文件走向网络，再走向移动网络的过程也是细胞中新闻传播方法的进化，这种进化是细胞自身物质(介质， 公司的商业数据现在像早期生物的大脑一样，主要受到重要的刺激，不具备主观意识和伴随外界变化的自主适应能力。 新闻聚合手段才是这种物质(媒体)变化带来的最大飞跃，通过公司新闻的聚合效应结合物质(媒体)的变化，使各一线人士成为公司的神经末梢(新闻广泛通道)。 通过神经元细胞(公司新闻聚合手段)分解建模，指向确定的结论(新闻的先机)，整合各种感官来源(包括推荐新闻的非结构化整合)，形成完美的意识，指导条件反射性的适应力，形成自我进化和知识生成的基础。

最后，为了回答公司在移动网络时代的新闻化中应该做什么，让我们引用亚里士多德的《动物史》中的名言。 世界将会把没有生命的东西变成有生命的东西，之间的界线是无法区分的。 至少明确了移动网络领域的应用和公司新闻聚合理论是这条尚不清晰界线的主要组成部分。