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¿Por qué las marcas pierden su frialdad? ¿Cómo los robots, algoritmos, y los seres humanos pueden trabajar juntos en las redes sociales



Nota del Editor, Tricia Wang: El cuarto contribuyente a la Co-diseñar máquinas con la edición es Molly Templeton (@mollymeme), experto digital y medios sociales, Director de Medios de Comunicación Social en Todo el mundo a la vez, y una de las primeras estrellas de YouTube de ruptura de la Internet. Su pieza insta estrategia de medios sociales marcas de mirar más allá de los números cuando se trabaja en la industria del entretenimiento y marketing digital. Molly da ejemplos concretos en los algoritmos no saben cómo analizar los tweets por los seres humanos que están codificados con múltiples capas de significado emocional y cultural. Ella ofrece a la industria una nueva forma de equilibrar el trabajo emocional en la gestión de audiencia con el análisis de datos. Sus artículos se basa en su trabajo en Todo el mundo a la vez, una consultora que se especializa en el desarrollo de la audiencia y la estrategia social para los medios, entretenimiento, y deportes.

@Tacobell Pasó una hora de enviar este mismo gif a decenas de personas. La cuenta es, probablemente, a cargo de los seres humanos (la mayoría de las presencias de medios sociales hoy en día son). Y que estaban siguiendo las mejores prácticas por "comportamiento de la comunidad replicante," es decir, hablando como la gente normal se comuniquen entre sí (un ventilador de taco Bell humana sin duda enviar un gif). Pero cuando @tacobell solamente envía los mismos gifs a cabo una y otra vez, es extraña. Se está tirando de las respuestas correctas del libro de jugadas, pero a la frecuencia equivocada.

¿Por qué las marcas pierden su frialdad?

Creo que las marcas pierden su frialdad cuando no permiten su desarrollo social directores de los medios de ejercicio de empatía. Las mejores marcas en las redes sociales equilibrar el beneficio de la interacción con el riesgo de errores humanos – gerentes se preocupan constantemente con agobiar a la organización, o la audiencia, y, finalmente, tratar de complacer a ambos grupos de personas reales. Golpear objetivos de la campaña y la maximización de la eficiencia son importantes, pero los administradores de redes sociales tienen que llevar a la humanidad a su trabajo. Tienen que entender los estados de ánimo de la audiencia y de dónde vienen desde, y tienen que ejercer la empatía en todos los niveles: servicio al cliente, la información y el intercambio de contenidos, gestión comunitaria, llamada a la acción, campañas de participación, la gestión de crisis y el abuso. Esa es una gran cantidad de trabajo emocional.

Con la reciente charla sobre los robots de chat en la plataforma de mensajería de Facebook, mucha gente está pensando acerca de cómo los robots pueden hacerse cargo de las funciones de comunicación de los seres humanos. He estado pensando mucho acerca de lo opuesto: ¿cómo pueden ayudar a las personas a manejar las máquinas el trabajo emocional de trabajar con el público? ¿Pueden los robots cada vez ayudar con la difícil, y una tarea muy humana de gestionar con empatía?

Los medios sociales son una empresa de empatía

Las conexiones emocionales medios de unidades sociales. Cuando la gente se reúne en torno a las cosas que se sienten apasiona, que crean energía. Es a causa de resonancia límbica - la profundidad, los seres humanos tienen respuesta neurológica a las emociones de otras personas. Como dice mi colega Kenyatta queso, es que la energía que hace participar como un ventilador en las redes sociales se sienten tan eléctrico como lo hace cuando usted es parte de una multitud física. Leer más… ¿Por qué las marcas pierden su frialdad? ¿Cómo los robots, algoritmos, y los seres humanos pueden trabajar juntos en las redes sociales

Co-diseño con máquinas: ir más allá de la máquina binaria / humana



web-7525squareCarta del Editor: Estoy feliz de anunciar el El Co-Proyectos con la edición Máquinas. Como alguien con un pie en organizaciones de la industria rediseño que florezca en un mundo rico en datos y otro pie en la investigación, Estoy constantemente tratando de tener una vista aérea sobre los logros técnicos. Últimamente, He estado obsesionado con el futuro del diseño en un mundo cada vez más rico en datos alimentado por la inteligencia artificial y sus algoritmos. Lo que comenzó durante una conversación cocina con mi colega, Che-Wei Wang (colaborador de esta edición) sobre el diseño generativo y los algoritmos genéticos se convirtieron en una gran parte de mi hablar en el diseño de interacción 2016 en Helsinki, Finlandia. Ese trozo entonces ocupaba más de un espacio de mi cerebro y ampliado en esta edición de Espacio para la Etnografía, Co-diseño con máquinas. En el post de introducción de esta edición, Comparto una manera más productiva para enmarcar la colaboración humana y la máquina: como un sistema en red. Entonces me persiguió por nueve personas que están a la vanguardia de esta transformación para compartir sus puntos de vista con nosotros. Alicia Dudek de Deloitte se iniciará el próximo post con una ficción especulativa sobre si los robots de AI pueden realizar cualquier parte del trabajo de campo cualitativo. Janet Vertesi cerrará esta edición nos da un adelanto de su próximo libro con un artículo sobre la colaboración humana y la máquina en las expediciones de la NASA Mars Rover. Y entre Alicia y Janet son siete colaboradores provienen de la comercialización de la máquina de aprendizaje con los artículos súper reflexivos. Gracias por unirse a la carrera! Y si usted encuentra que esto sea atractiva, tenemos una Una mala en la que podemos continuar con las conversaciones y conocer a otras personas humanocentrista. Únete a nuestro @ethnomatters Twitter para las actualizaciones. Gracias. @ Triciawang

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¿Quién está ganando la batalla entre humanos y ordenadores? Si usted lee los titulares sobre Inteligencia Artificial de Google (AI), DeepMind, batiendo el jugador de go-campeón del mundo, se podría pensar las máquinas están ganando. el artículo de la CNN sobre proclama DeepMind, "En la última batalla del hombre contra la máquina, los seres humanos se están ejecutando en segundo lugar. "Si, por otra parte, usted lee los titulares acerca de Facebook Tendencia de la sección Noticias y Asistente personal, M, que podría estar convencido de que las máquinas son menos puro y perfecto de lo que hemos hecho creer. A medida que la Borde titular pone, “Facebook admite su algoritmo de noticias de tendencias necesita mucha ayuda humana.”

Los titulares de ambos lados se basan en una falsa, tropo obsoleta: El binario de los seres humanos frente a los ordenadores. Estamos rodeados de argumentos similares en películas populares, ciencia ficción, y las noticias. A veces, las computadoras son intelectualmente superiores a los humanos, a veces son moralmente superior y libre de prejuicios humana. DeepMind de Google está ganando un juego de suma cero. algoritmos de Facebook de alguna manera están fallando al confiar en la ayuda humana, como si la colaboración entre humanos y ordenadores de esta batalla épica es de alguna manera vergonzosa.

El hecho es que los humanos y los ordenadores han sido siempre colaboradores. El ser humano / ordenador vista binario es perjudicial. Nos está restringiendo se acerquen a las innovaciones de IA más cuidadosamente. Se enmascara la cantidad de nos inclinamos a creer que las máquinas no producen resultados sesgados. Se permite a las empresas evitar asumir la responsabilidad por sus prácticas discriminatorias diciendo, "se salió a la superficie por un algoritmo ". Además, nos está impidiendo que inventar formas nuevas y significativas para integrar la inteligencia y la máquina de la inteligencia humana para producir mejores sistemas.

giphyA medida que las computadoras se vuelven más humanos, tenemos que trabajar aún más duro para resistir el binario de los ordenadores frente a los humanos. Tenemos que reconocer que los seres humanos y máquinas siempre han interactuado como un sistema simbiótico. Desde los albores de nuestra especie, hemos cambiado herramientas tanto como herramientas nos han cambiado. Hasta hace poco, las formas en que nuestros cerebros y nuestras herramientas cambiaron estaban limitados a la cantidad de entrada de datos, almacenamiento, y procesar tanto podía manejar. Pero ahora, hemos roto la ley de Moore y estamos sentados en más datos de lo que es capaz de procesar. Para realizar el siguiente salto para obtener el valor social completa de la información que hemos recopilado, tenemos que hacer un salto en la forma en que concebimos nuestra relación con las máquinas. Tenemos que vernos como una sola red, no como dos campos separados. Ya no podemos darnos el lujo de ver a nosotros mismos en una posición de confrontación con los ordenadores.

Para aprovechar la enorme cantidad de datos que hemos recogido de una manera que tenga sentido para los seres humanos, tenemos que abrazar la inteligencia humana y la máquina como un sistema holístico. A pesar de los llamativos titulares juego de suma cero, esta es la verdad detrás de cómo DeepMind dominado Go. Mientras que la prensa interpretó el éxito de DeepMind como dote independiente del juicio humano, que no era el caso en absoluto. Leer más… Co-diseño con máquinas: ir más allá de la máquina binaria / humana