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Abmelden? Das will die New York Times vorhersagen.
Diesen Monat die New York Times startete eine neue Personal-Technology-Kolumne mit dem cleveren Titel Maschinelles Lernen . Aber hinter den Kulissen betreibt die Zeitung auch echtes maschinelles Lernen, und das zu einem sehr ernsten Zweck: Sie will vorhersagen, wer sich abmelden wird, bevor es passiert.
Datengesteuert : Der Hauptsitz der New York Times Company in Manhattan.
Der Mal hat stellte den angewandten Mathematiker Chris Wiggins von der Columbia University als ersten leitenden Datenwissenschaftler ein. Wiggins, der prädiktive Computermodelle entwickelt hat, um den Ursprung von Viren zu bestimmen, wird nun eine kleine Gruppe leiten, die versucht, mithilfe von Mathematik dem 162-jährigen Verlag zu helfen, seinen Abonnentenstamm zu erhalten oder zu erweitern.
Wiggins sagt, er habe den Teilzeitjob angenommen, weil er ein großer Fan der Publikation ist und dazu beitragen möchte, dass die 1.200 Redakteure und Reporter in ihrem Job bleiben. Er glaubt, dass Data Science bei einem stark gestörten Geschäftsmodell helfen kann.
Das Problem ist, dass Werbetreibende weniger Zeitungsanzeigen kaufen. Der Umsatz mit Printanzeigen der US-Zeitungen brach von 47 Milliarden US-Dollar im Jahr 2005 auf 19 Milliarden US-Dollar im Jahr 2012 ein Pews State of the News Medienbericht . Online-Werbung hat den Rückstand bei weitem nicht wettgemacht.
Als Reaktion darauf Mal ist mehr auf Abonnements angewiesen. Es hat die Kosten für das gedruckte Papier erhöht und verkauft digitale Abonnements mit Hilfe seiner digitale Paywall , vor fast drei Jahren mit großem Erfolg auf den Markt gebracht. In der Berichterstattung sonst düstere Jahresergebnisse Im Februar dieses Jahres gab das Unternehmen bekannt, dass die Zahl der reinen Digitalabonnenten im Jahr 2013 um 19 Prozent gestiegen ist.
Marc Frons, Chief Information Officer der New York Times Company, die etwa 500 Mitarbeiter in den Bereichen IT, Technologie und Programmierung beschäftigt, sagt, dass das Unternehmen vor einem Jahr Informationen aus verschiedenen Silos zusammengetragen und eine Business-Intelligence-Gruppe gegründet hat es ausnutzen. Dies ist Teil eines umfassenderen Trends, bei dem Unternehmen Daten verwenden, um Geschäftsentscheidungen direkter zu leiten (siehe unseren Bericht Daten und Entscheidungsfindung .)
Wiggins wird ein Team von drei oder vier Personen leiten, das den Auftrag hat, zu experimentieren und festzustellen, ob die Mal “ können Geschäftsprobleme mit maschinellem Lernen gelöst werden, einer Reihe statistischer Methoden, die vorhandene Daten verwenden, um Vorhersagen über ähnliche Situationen zu treffen.
Der Mal an Daten mangelt es nicht – seine Leser besuchen seine Homepage täglich neun Millionen Mal. Aber wir brauchten wirklich jemanden, der uns Aufschluss darüber gibt, warum Leute abonnieren und wie wir sie halten können, sagt Frons. Bevor sie zum Telefonhörer greifen und sagen: „Ich möchte stornieren“, können Sie anhand der Verhaltensmuster, z.
Der Mal “ ist noch relativ bescheiden, zumindest im Vergleich zu denen der größten Web-Unternehmen. Google hat dieses Jahr 400 Millionen US-Dollar ausgegeben, um ein einziges Startup für maschinelles Lernen zu erwerben (siehe Is Google Cornering the Market on Deep Learning?)
Bemerkenswert ist, wie traditionelle Medienunternehmen aufholen. Im Oktober hat News Corp., Herausgeber der Wallstreet Journal , stellte Rachel Schutt, eine weitere Statistikerin aus Columbia, die auf Netzwerke spezialisiert ist, als Senior Vice President für Data Science ein. Das ist auch eine neu geschaffene Rolle. Schutt schrieb in einer E-Mail, dass sie eine zentrale Kraft für eine Reihe von bereits laufenden Machine-Learning- und Predictive-Modeling-Projekten sein wird.
Große Verlage wollen auch mit Medien-Startups Schritt halten, von denen einige Wiggins-Studenten einstellen. Websites wie BuzzFeed, Herausgeber einer Mischung aus albernen und ernsten Nachrichten, haben gezeigt, dass mathematische Modellierung dazu beitragen kann, die Viralität von Geschichten zu erhöhen – ein Maß dafür, wie weit der Inhalt online geteilt wird. Websites wie BuzzFeed und die Huffington Post jetzt mehr Seitenaufrufe bekommen als das New York Times , aber mit weitaus kleinerem Personal.
Die . ihrerseits Mal sagt, es geht nicht um so krasses wie mehr Seitenaufrufe. Etwas auf BuzzFeed, das viral wird und viele Klicks erhält, unterscheidet sich von der Beziehung, die die New York Times hofft und baut sein Geschäft darauf auf, sagt Wiggins. Es stellt wirklich Abonnements in den Mittelpunkt ihres Modells, anstatt dass Geschichten viral werden.