英国读者分析数据_中国（武汉）期刊交易博览会

　　现在有一些作家和出版商害怕读者分析数据。从我在2014年春天进行第一次演讲“红莓苔子项目”的时候这一情况就已经存在，后来我还对黄果项目、黄杏项目、石榴项目以及紧接着的蜜瓜项目进行过演讲。读者分析数据变得越来越强大，已经成为了《纽约时报》和《英国卫报》的特色主题。

　　不过，最近由“The Biblioracle”(John Warner)写给芝加哥论坛报(Chicago Tribune)的一篇好辩文章又再一次的提醒了我这个问题。

　　数据成为图书出版业的一大特色已经有一些时间的。大约在15年前，数据的应用范围甚至更广，因为出版商可以通过那时候新兴的Nielsen Bookscan这类服务所提供的销售数据研究出竞争对手的经营情况。

　　一家出版商的基础功能就是对出版的内容作出决定(内容管理)。就像是风险投资商一样，一位出版商必须在众多有竞争力和有价值的内容中挑选出那些带来经济回报可能性最高的内容。很少有书能够挣回它们的预付款，而一位出版商的成功和生存境况还要依赖于少数几本超级赢家。这一点适用于风险投资商，同时也适用于图书出版商、唱片公司执行者、独立电影制作人以及好莱坞的大佬们。

　　同时，一位出版商必须把风险分布在很多书上面，因为没有人有能力预测出到底哪一本书能够成功。一位风险投资商会对新兴公司进行组合投资保证其中能有下一个“独角兽，”这是他们的叫法，比如说Uber、AirBnB、Twitter或是Facebook。同样的，一位出版商也要对很多图书进行投资，保证有下一个《达芬奇密码》、《哈利波特》、《羊毛战记》或是《格林的五十度灰》在手中。

　　同样的，并不是每一分投资都能获得相同等级的关注度。那些表现更好的书的关注度会相对更高。这就是度量起作用的地方了——表现最好，潜力最高的就成为了最值得追加投资的那一个。每一本书的营销费用以及内部(或外部)公关团队的关注度从来都不会平均分配在每一本书上，不过现在关注度和费用的分配更多的是根据衡量参与度和图书表现的数据而不是人们的直觉了。

　　这就是读者分析数据出场的时候了，因为通过它出版商可以了解哪一本书与读者产生了共鸣，能够与读者建立起真正的练习。销售数据有时候具有误导性，酒醒时单一的访问者数量可能会让科技新兴公司产生成功的错觉，因为真正重要的是参与度、用户忠诚度以及非常重要的每一位消费者的终身价值。

　　另外，每一个行业都有业内偏见，在这方面出版业也无法避免。从一方面来看，直觉反应的是人们对有效方案的真实了解程度和经验，但是直觉同样也受到非科学预感和偏见的营销，可能会模糊成因与结果从而误导我们。(这就是为什么多样性突然成为了出版业的热门话题。)读者分析数据有潜力提供一个更加精英管理式的方法，帮助出版商决定哪些元素才能真正调动读者的参与性。

　　不过，人们真正担心的可能不是数据，而是人们使用数据的方法。作家担心出版商会根据数据显示拒绝出版一本书，但是我们要知道，我们衡量的是读者参与性。人们是否享受阅读这本书，是否从中有所启发，或是收获了一些知识，难道还有别这些更客观的衡量因素吗?当然还有一些作家认为不能根据读者来决定阅读什么内容，需要参考守门人的意见。唉!你再也找不到比这更优秀的人才了!如果我想读低级的浪漫小说，那就让我读低级的浪漫小说!读者会说，这是我的生活。

　　我认为人们更多的是担心数据会让机器更有可能根据大量输入的数据，也就是严格而抽象的逻辑而非人们的情况做决定。这个世界很混乱，我们很少有数据能够真正分清对或错，黑或白。读者分析数据也是这样。它帮助我们做出更明智的决定，但是这不是什么高招。作家，作为人类，从那些有真正生活经验和知识做出明智决定的人那里寻求安慰。我们依靠其他人的同理心来理解自身的情况。

　　人们将机器看作是精密的、没有感情的逻辑学家——换句话说，不是人。它们是用铜和硅制作出来的暴君，来自于另外一个受人工智能所统治的世界，不受人类和情感进化的影响。他们是冰冷的、抽象的电路、毫无生气的东西，没有灵魂也没有情感。对我们来说，它们就是外星人。

　　因此，对数据的恐惧实际上是对我们正在迎接的这个全新世界中算法的恐惧，不仅仅是图书出版业，各行各业都是如此——从自动驾驶汽车到自动签到登记到机器手术。

　　现在是时候拿出Isaac Asimov的书了!(李慧楠编译)

业内信息

英国读者分析数据