大学生如何看待全球化 推荐的问题-大学生如何看待全球化 推荐的问题作文
冲出亚马逊对青少年思想的影响?
1. 有影响2. 主要体现在以下几个方面:首先,冲出亚马逊作为一个全球最大的在线零售商,它的广告、产品推荐和社交媒体等渠道的影响力非常大,会对青少年的购物观念和消费习惯产生影响。
其次,冲出亚马逊提供了大量的图书、电子书和音乐等文化产品,这些产品的内容和价值观会对青少年的思想产生塑造作用。
此外,冲出亚马逊还通过其亚马逊Prime会员服务提供了大量的在线视频和音乐***,这些***内容也会对青少年的思想产生影响。
总之,冲出亚马逊作为一个全球化的商业平台,其对青少年思想的影响是多方面的。
3. 青少年在使用冲出亚马逊时,应当保持理性消费和审慎思考的态度,不盲目追求消费和跟风购物。
同时,家长和教育机构也应加强对青少年的引导和教育,帮助他们正确理解和应对冲出亚马逊对思想的影响,培养健康的消费观念和思维方式。
亚马逊作为全球最大的在线商城之一,对青少年的思想影响深远。
一方面,亚马逊的商品种类繁多,可以满足青少年的各种需求,但同时也存在一些不适合青少年接触的商品。
另一方面,亚马逊的评论区和社区功能,可以让青少年接触到更广泛的思想和观点,但也需要注意培养他们的辨别能力和思考能力,以免受到误导。因此,家长和教育者需要引导青少年正确使用亚马逊,避免其对青少年思想的负面影响。
从产品角度看,如何评价新浪新闻和今日头条?
今日头条当然碾压新浪新闻。
从技术架构上,千人千面的智能兴趣推荐是今日头条发明的,头条几乎不靠人工编辑,而初期的新浪新闻还是更依靠人工。信息流也是头条带到新闻客户端里来的。
算法推荐和信息流,无疑是头条积累更深。
从产品布局来说,今日头条的产品矩阵覆盖更全面。头条现在除了新闻资讯,还有类知乎的问答,类微博的微头条,还有自媒体头条号,还有短***,还在布局全球化。无论产品类型丰富程度和国际化野心,都是新浪新闻不能相比的。
再从产品使用体验来说,今日头条虽然产品非常多,但使用起来,一点不觉得混乱,非常流畅,对各类内容创作者或者读者的引导和激励也做得很不错,这也是头条用户数和使用时长一直快速增长的根源。在体验上,头条要甩微博、知乎、其他新闻客户端好几条街!
说产品之前,先谈点别的。
现在每天一闲下来就刷头条,新浪一天最多只看一次,说明今日头条的产品更能吸引用户。但是,头条也有头条的问题,一是新闻的及时性不够,在头条里看到的往往都是旧闻,二是一大堆头条号胡说八道甚至造谣,专业度不够,很令人反感。三是不尊重原创或知识产权,将别人***作品中的片段节选过来起个标题骗读者头条也不管。当然,头条之所以能够吸引我是碎片式的知识相对多一些,绝对不是新闻。要看新闻的话,新浪更及时更客观一些。
有这些问题,还能够比新浪多出几十倍用户,可见头条的产品真做得不错。
新浪这么多年了,PC端的用户相当庞大,却一直找不到有效的变现手段,在移动端,安装率和打开率也不算高,其管理层应该好好思考问题出在哪。内容不错,从用户方考虑太少。
写着写着,中间外出了一个多小时,想好的全给忘了,编不下啦,就这样。
新浪新闻是官方新闻媒体,由媒体小编负责报道大小新闻***,每个用户看到的新闻内容基本一样,而今日头条主打的是「个性化推荐」,每个用户看到的新闻内容都是不一样的,可以说是千人千面。
今日头条严格按照时间戳来排列新闻,会根据用户这次刷新和上次刷新之间的时间间隔推荐相应的新闻条数,但这个时间戳并不是新闻发布的时间。可以看出,今日头条就是为了能让你更快速地获取资讯(至少目的就是这样,可是实际效果却不一定了,因为今日头条的内容来源于头条号作者,这些作者不一定都是媒体人,因此导致内容质量没有保证)
也就是说今日头条更重视「多」与「快」,主要以新闻为主,覆盖面广,适合偏重获取资讯,注重个性化定制。
我们都知道,智能算法推荐,个性化定制是头条的一大特点。主要靠负反馈(选择「不感兴趣」)和正反馈(收藏和点击这样的行为)来推算用户的喜好,最后根据喜好智能推荐内容。这样的机制所注重得往往就不是作者而是文章本身了,好处很明显,就是激发了刚入平台的新手菜鸟的热情,因为粉丝多的老用户和新手是在同一条水平线上的,在曝光率上是公平竞争的。
但有利就有弊,很难做到两全其美的。这样做法,导致的弊端就是让很多低质量的作者有了话语权,因为智能推荐只看数据,只分析用户习惯和内容热度,因此会出现各种标题党博取点击,以***擦边,八卦新闻为噱头的文章也就应运而生,会在一定程度上打击了优质的原创作者。
新浪新闻是根据新闻时间和最近新闻热点来排列新闻的,而且并不是每次刷新都有新的新闻内容。但因为新浪新闻的内容都是媒体人来编辑的,相对来说,内容的质量得到了相对的注重。
虽然新浪新闻能有效的保证了新闻的质量,但是也正因为这样,它也没有了头条的优势。上面也提到过,今日头条会根据用户的阅读习惯,职业,年龄等等特点,准确挖掘出用户感兴趣的资讯。那么我们试想一个情景,在上班坐地铁途中,一个有各个领域的资讯,新闻的内容基本都是固定的,而另一个却都是你感兴趣的内容,你会怎样选择呢?
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