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鏡傳媒新媒體實驗室
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新聞推薦系統
新聞推薦系統
推薦系統,這個在機器學習領域好像一直是熱門議題。當然在電子商務上更是幾乎被視為是標準配備。而在媒體圈,卻因為近來備受爭議的「臉書演算法」,而有點被視為同溫層的始做俑者。可是回頭來研究使用者習慣,準確的推薦系統確實可以助長使用者的停留時間。
簡信昌
Mar 11, 2018
親愛的,這一次我們沒有要逼你生小孩
親愛的,這一次我們沒有要逼你生小孩
我們趕在農曆年前推出了少子化專題,不知道大家看過了嗎?為了趕上線,辛苦同事們的支援,可能有很多忙中有錯的地方,歡迎大家持續報錯、多指教了。
zoelee
Feb 21, 2018
關於專題的那些數據
關於專題的那些數據
印象中應該是前年紐時的分享,有概略性的討論了專題頁面裡,使用者行為的一些數字觀察。例如大多數的使用者都偏好直接 scroll 勝於 click 之類,而其實這些相關的行為分析,也大致在不少台灣相關進行互動式專題的朋友中獲得了某些程度的「印證」。
簡信昌
Jan 16, 2018
摸索、嘗試,視覺化政治獻金資料
摸索、嘗試,視覺化政治獻金資料
首先,感謝團隊花時間把這份政治獻金資料從監察院帶出來,而且還花了不少手工處理成程式可以讀取的格式,以及中研院李宗榮老師對於營利事業捐贈資料處理上的許多建議,在製作查找政商關係工具時能夠有更多的想像。
kwh
Nov 30, 2017
解密政治獻金資料
解密政治獻金資料
好啦,終於要來解密我們自己 (?) 了。
zoelee
Nov 17, 2017
寫在政治獻金之後
寫在政治獻金之後
在上一篇提到我們在這個專題做了一個實驗。清理完資料之後,就把資料釋出,並在隨時有進度時同步更新報導內容。同時,讀者也可以透過訂閱電子報來追蹤專題的最新發展。昨天,我們把第一階段的幾篇統計做完之後先暫時告一段落,正好趁這個時候,來聊聊這次實驗的觀察跟心得。
簡信昌
Nov 16, 2017
新聞專題製作的學習
新聞專題製作的學習
延續上一篇,這篇也是上週六(11/3)在 Hack/Hackers Taipei 的短講中的其中一部分,至於當天最後一段,關於新的新聞實驗應該暫時就先不另文介紹,所以這篇大概也就是最後一篇了。
簡信昌
Nov 6, 2017
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