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§本文首发于2014年6月10日，这是新闻实验室的第42篇文章

§本文是“数据能为媒体带来什么”系列之二

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还记得十年前“超女”短信投票引发的热议吗？曾有不少人激动于“超女民主”，现在回想起来，未免有些幼稚。“民主”的积极影响没怎么看到，粉丝的钱倒是确实被赚走了不少。

其实，让观众参与到节目进程当中，是媒体提高收视率、增加黏性的一种重要方法，和民主理念没有太多关系。当观众发现自己不再是纯粹的被动接收者，而是可以参与影响节目进程，这种“当家做主”的美好感觉是大部分人都难以拒绝的——尽管这并非真正的“当家做主”。

如何让为数众多的观众实时参与？在通讯不便的年代，这很难做到——如果依靠电话，安排100个接线员也来不及。手机和短信第一次让观众的大规模实时参与具备了可能性，超女正是赶上了这个时间点。不过，短信投票也有很多问题，最突出的是：因为有付费门槛，参与面其实并不算广，只有最核心的那批狂热受众才会真正参与。

现在，大数据时代让更大规模的观众实时参与有了新的可能性。

今年1月21日，美国有线电视频道Syfy开播了新的真人秀节目：《Opposite Worlds（对立的世界）》。这档节目的基本规则是：两支队伍被一堵玻璃墙隔开，一边生活在炫酷的未来世界，另一边则生活在原始的石器时代。选手的一举一动被实时监控，同时他们也能清楚地看到对方的动作。选手需要完成一系列挑战，并逐渐淘汰直至留下最后的胜利者。

这样的环境设定很有意思，但该节目的最大卖点是：观众可以通过Twitter等社交媒体参与节目，并影响选手的命运。如何参与？不是投票，不是点赞——实际上你根本不需要特别做什么，只需要跟平常一样在社交媒体上讨论这个节目就可以了。节目组会有专门的技术团队实时挖掘和分析社交媒体上的讨论，并计算出实时更新的“人气指数”。

这里面的关键是：“人气指数”不仅仅跟有多少人参与讨论有关，更会分析每一条讨论的感情好恶，区别出褒义和贬义。有十万个人在讨论选手A，并不一定表明他受欢迎，可能其中八万人都是在吐槽他；有六万人在讨论在选手B，其中95%都是正面的评价，那么B一定是在榜单上排名更靠前。

那么，如何让机器读懂人类的情感好恶？自然，这是技术的关键所在。其实，这种被称为“情绪挖掘（sentiment mining）”的技术可以追溯到1961年，并且在最近越来越热。帮助Syfy开发“人气指数”计算程序的Kalev Leetaru最近在《连线》撰文，介绍了其中的一些技术要点，比如：

——错别字。因为发言速度快、手机按键小，社交媒体上错字连天，Syfy的系统中已经有160万条识别错别字的条目。

——语法随意。一套严格的情绪分析系统，能够正确识别“我讨厌约翰，但喜欢凯特”，却不能正确识别“我讨厌约翰，也喜欢凯特”，因为后者的语法是不正确的。但在社交媒体上，语法的使用要比正式出版物随意得多。

——从一句话里面分离出元素。之前的一些系统没有办法精确地把“我喜欢X，讨厌Y，狂爱Z”里面的三重意思分离出来，而Syfy的系统可以做到。

Kalev Leetaru一共列举了16个要点。若有兴趣了解更多，可以阅读其原文：http://www.wired.com/2014/06/how-to-teach-heartless-computers-to-really-get-what-were-feeling/ 需要注意的是，他谈的是如何处理英文，中文的处理可能在有些方面更复杂，比如网络流行语的更新速度可能更快（一年前谁知道“人艰不拆”是啥意思？），暧昧的表达可能更多（“你懂的”、“泥垢了”到底是贬义还是褒义？）。

尽管在技术上仍然充满挑战，但情绪挖掘让真正大范围的受众实时参与成为现实，比起短信投票是一个飞跃式的进步，给电视节目的设计创造了新的可能性。用Kalev Leetaru的话说，“《对立的世界》是情绪挖掘技术第一次被整合进一档电视节目，并真正实时影响节目进程。它让观众真正坐上了驾驶员的位置，这是电视发明近百年来的首次。”

实际上，情绪挖掘的应用不仅仅限于真人秀节目，也不仅仅限于电视这种媒介。时事类媒体，可以用它来挖掘重要新闻事件对人们情绪的影响；财经类媒体，可以用它来测量市场信心；人物类媒体，可以用它来展现报道对象的受欢迎程度和受到的主要评价；生活服务类媒体，可以用它来衡量一款产品在消费者中的人气和评价……情绪是人类的根本属性之一，有关情绪的数据有着极为广阔的应用空间。

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