Tăng cường lượng tương tác giữa độc giả và tòa soạn mang lại lợi ích nhiều mặt cho tờ báo. Tuy nhiên, các báo không dám mở rộng hình thức này do kiểm soát không xuể nội dung của số lượng lớn bình luận (comment) của độc giả. Việc ứng dụng AI vào nghiệp vụ này đang trở thành lựa chọn tối ưu của các tờ báo.
Lợi ích nhiều mặt từ tăng lượng tương tác với độc giả
Tăng cường lượng tương tác giữa độc giả và bài viết trên báo điện tử mang lại nhiều lợi ích quan trọng cho tòa soạn báo và độc giả. Sự tương tác tích cực giữa độc giả và bài viết làm tăng cơ hội để xây dựng mối quan hệ chặt chẽ với độc giả. Điều này giúp tăng khả năng gắn kết và lòng trung thành của độc giả với tờ báo.
Lượng tương tác lớn có thể dẫn đến sự hình thành một cộng đồng trực tuyến năng động quanh tờ báo. Độc giả có thể tương tác với nhau và chia sẻ ý kiến, tạo ra một không gian trao đổi thông tin và quan điểm. Bài viết được tương tác nhiều thường thu hút sự chú ý cao hơn từ cộng đồng độc giả. Điều này có thể dẫn đến tăng cường hiệu suất, thúc đẩy sự phát triển của tờ báo và thu hút độc giả mới.
Đồng thời, những bình luận, chia sẻ và thảo luận có thể tạo ra những điểm nóng thông tin quanh các bài viết. Điều này giúp lan truyền nhanh chóng thông điệp của bài viết và tạo ra sự quan tâm từ độc giả.
Các bài viết được tương tác nhiều có thể lan truyền rộng rãi trên các nền tảng truyền thông xã hội, tăng khả năng tiếp cận đối tượng độc giả mới và thu hút sự chú ý trên các kênh khác nhau. Phản hồi và ý kiến từ độc giả giúp tòa soạn báo đánh giá chất lượng của nội dung. Thông qua tương tác, tòa soạn có thể hiểu rõ hơn về mong muốn và nhu cầu của độc giả, từ đó cải thiện nội dung của mình.
Xem thêm: Giải pháp số hóa quy trình HPT
Sự chia sẻ và thảo luận có thể tạo ra hiệu ứng tiếp thị lan truyền mạnh mẽ. Độc giả tương tác tích cực có thể trở thành đại sứ thương hiệu tự nhiên, giới thiệu tờ báo cho người khác. Đồng thời, bình luận và sự thảo luận có thể là một phương tiện hiệu quả để kiểm soát thông tin sai lệch. Cộng đồng độc giả tích cực có thể chia sẻ thông tin chính xác và đối đầu với thông tin sai lệch.
Lượng tương tác tích cực có thể tạo ra phản hồi tích cực từ độc giả, giúp xây dựng danh tiếng và uy tín cho tờ báo. Điều này là quan trọng trong quá trình xây dựng thương hiệu và tạo niềm tin từ độc giả. Nhờ đó, tờ báo có thể thu hút sự chú ý của doanh nghiệp quảng cáo, tăng cơ hội để bán quảng cáo và tạo ra doanh thu từ các chiến dịch quảng cáo trên trang web.
Kiểm soát nội dung thủ công vô cùng tốn kém và mất thời gian
Tăng cường lượng tương tác giữa độc giả và bài viết không chỉ giúp tăng cường mối quan hệ giữa tòa soạn và độc giả mà còn mang lại nhiều lợi ích khác, từ tiếp thị đến cải thiện chất lượng nội dung và xây dựng thương hiệu. Đây là một mục tiêu quan trọng mà bất cứ tờ báo nào cũng mong muốn.
Tuy nhiên, nếu bài viết thu hút nhiều sự chú ý, lượng bình luận có thể rất lớn. Duyệt và kiểm soát nội dung của hàng nghìn hoặc thậm chí hàng trăm nghìn bình luận là một công việc đòi hỏi nhiều công sức. Do đó, các tòa soạn báo mặc dù muốn nhưng vẫn không dám buông tay làm, có làm cũng chỉ ở một giới hạn nhất định.
Sẽ có không ít bình luận chứa nội dung độc hại, kỳ thị, hay phản đối có thể xuất hiện, và việc lọc ra những bình luận này đòi hỏi sự nhạy bén để đảm bảo không gian trao đổi trên trang báo là tích cực và an toàn. Tòa soạn phải cân nhắc giữa việc kiểm soát bình luận để tránh nội dung độc hại và việc bảo vệ quyền tự do ngôn luận là một thách thức. Các quyết định phải cân nhắc giữa bảo vệ sự đa dạng quan điểm và nguy cơ lạm dụng thông tin.
Đồng thời, nhiều bình luận có thể không mang lại giá trị và không tương tác tích cực. Điều này đôi khi làm mất đi sự chất lượng và ý nghĩa của không gian bình luận. Việc duyệt bình luận cũng đòi hỏi sự bảo mật và tuân thủ quyền riêng tư của người dùng. Việc lưu trữ và xử lý thông tin cá nhân cần phải tuân thủ các quy định pháp luật và chính sách quyền riêng tư.
Trong khí đó, việc sử dụng công nghệ để tự động hóa quá trình duyệt bình luận có thể gặp khó khăn khi phải đối mặt với ngôn ngữ phức tạp, nhiều ngữ cảnh, và sự đa dạng của bình luận. Đôi khi, sự hiểu biết văn hóa và ngôn ngữ đặc biệt là quan trọng để hiệu quả trong việc duyệt bình luận. Sự đa dạng ngôn ngữ và văn hóa đặt ra thách thức khi áp dụng quy tắc chung.
Do đó, duyệt bình luận một cách chất lượng đòi hỏi nhiều thời gian và nguồn nhân lực. Điều này đặt ra thách thức cho các tòa soạn báo với nguồn lực hạn chế. Quyết định duyệt bình luận có thể gây ra sự không hài lòng từ cộng đồng độc giả và tạo ra tranh cãi. Điều này đặt ra thách thức trong việc quản lý phản hồi và duy trì sự minh bạch.
Ứng dụng AI là lựa chọn tối ưu để kiểm soát nội dung tương tác
Để vượt qua những khó khăn này, các tòa soạn báo thường kết hợp sự hiện đại hóa và tự động hóa với sự can thiệp con người thông thái để duyệt và quản lý bình luận một cách hiệu quả. Các tòa soạn báo chí thường sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân biệt giữa các bình luận độc hại và bình luận lành mạnh.
Sử dụng mô hình học máy để phân loại bình luận dựa trên dữ liệu đã được gắn nhãn trước đó. Mô hình này có thể được đào tạo trên dữ liệu lớn chứa cả các ví dụ về bình luận độc hại và lành mạnh. Ứng dụng các kiến trúc mô hình như Recurrent Neural Networks (RNNs) hoặc Transformer để hiểu ngữ cảnh và sự phụ thuộc giữa các từ trong bình luận.
AI sẽ tự động áp dụng công nghệ phân tích ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu ý nghĩa chính của từng câu và cụm từ trong bình luận. AI tự động xác định các thuật ngữ, ngữ cảnh, và mô hình ngôn ngữ mà thường xuất hiện trong các bình luận độc hại.
Tòa soạn phải kích thích chế độ học tập liên tục của AI để mô hình có thể cập nhật chính nó khi gặp phải dữ liệu mới và xu hướng ngôn ngữ mới. Nó sẽ tự động xem xét ngữ cảnh xung quanh bình luận để đảm bảo rằng mô hình đánh giá bình luận không chỉ dựa trên nội dung của câu mà còn xem xét ngữ cảnh bao quanh. Hệ thống tự học để xử lý khả năng biến đổi ngôn ngữ và thay đổi cách diễn đạt của cộng đồng trực tuyến để duy trì hiệu suất của mô hình.
Ngoài ra, tòa soạn có thể xây dựng hệ thống tự động phản hồi để mô hình có thể tự động điều chỉnh dựa trên phản hồi từ người giám sát và từ người sử dụng. Tờ báo cũng phải đảm bảo rằng mọi xử lý dữ liệu và triển khai mô hình AI đều tuân thủ các chuẩn bảo mật và quyền riêng tư.
Việc kết hợp nhiều phương pháp và mô hình khác nhau để tạo ra một hệ thống phân loại mạnh mẽ và linh hoạt. Các giải pháp trên thường yêu cầu sự cộng tác chặt chẽ giữa các chuyên gia AI, nhà nghiên cứu ngôn ngữ tự nhiên, và biên tập viên. Đồng thời, quy trình này cần được theo dõi và cập nhật liên tục để đảm bảo khả năng phân loại hiệu quả trước sự biến động của ngôn ngữ và nhu cầu người đọc.
Cải thiện hoạt động tương tác với độc giả nhờ AI
Trong khi nhiều cơ quan báo chí loại bỏ các bình luận (comment) vì khâu duyệt quá khó khăn, Washington Post và The New York Times đã làm ngược lại. Các báo này đã ứng dụng AI trong lĩnh vực kiểm soát nội dung tương tác giúp cải thiện hoạt động này một cách đáng kể.
Washington Post dùng AI để phân loại và hạn chế số lượng 1 triệu bình luận trong 1 tháng. Đội ngũ kỹ thuật của Washington Post phát triển một “ModBot” để phân loại các bình luận căn cứ vào lịch sử các quyết định do nhân viên của báo đưa ra trong suốt thời gian trước đó. ModBot chia các bình luận theo từng loại tương ứng và sau đó lưu lại các dữ liệu để cập nhật cho chính sách thảo luận của Washington Post.
The New York Times cũng sử dụng AI để phân biệt các bình luận độc hại với bình luận lành mạnh khi dùng ứng dụng có tên Perspective, dựa trên thuật toán của Jigsaw, để sàng lọc các bình luận. Ứng dụng này cho phép các biên tập viên nâng tỷ lệ số tin, bài được phép bình luận từ 10% lên 25%, trong tương lai 80% lượng tin, bài sẽ được để ngỏ cho bình luận.
Một ví dụ khác về sử dụng AI trong công tác biên tập tại văn phòng. Ở Anh, Công ty truyền thông GiveMeSport sử dụng AI để giúp các tác giả cập nhật diễn biến trong lĩnh vực họ phụ trách để có các bài viết cho báo cũng như các bài đăng trên mạng xã hội.
GiveMeSport sử dụng công cụ phân tích ngôn ngữ tự nhiên do chủ sở hữu mới của trang mạng là Breaking Data phát triển để quét Twitter mỗi giây, xem xét các dòng tweet dựa trên các cụm từ cho trước, như đội bóng, cầu thủ, câu lạc bộ, liên đoàn hay sân vận động. Công cụ này lọc, hiệu đính và tập hợp các thông tin vào các nhóm như “sự kiện quan trọng”, “tin tức liên quan”, hay “tin nóng”. Cuối cùng, công cụ này gửi thông tin dưới dạng thông báo tới các nhà báo.
GiveMeSport còn sử dụng một công cụ AI khác trong hệ thống quản lý nội dung, bằng việc chấm điểm các bài đăng trên Facebook theo thang điểm từ 1-100 dựa vào tỷ lệ truy cập hoặc được độc giả tương tác (công cụ này cũng có thể phát hiện và trừ điểm các bài viết có tiêu đề hay các đoạn sao chép nhằm “câu khách”). Công cụ AI có thể đánh giá mức độ các từ ngữ, cấu trúc câu và hình ảnh tác động tới độc giả được nhắm tới. CEO của Breaking Data Nick Thain cho rằng, phát hành thông tin là một môn khoa học. Chúng tôi không muốn để mặc chúng cho sự may rủi.
Xu hướng tăng lượng tương tác giữa báo chí với độc giả tại Việt Nam
Việc tăng cường lượng tương tác giữa độc giả và bài viết trên các trang báo điện tử tại Việt Nam đã trở thành một xu hướng quan trọng.
Các trang báo điện tử tại Việt Nam đã tập trung mạnh mẽ vào việc xây dựng và tăng cường sự hiện diện trên các nền tảng xã hội như Facebook, Zalo, Instagram. Các bài viết thường được chia sẻ và tương tác nhiều hơn qua các kênh này.
Các tờ báo tại Việt Nam đã thực hiện nhiều chiến lược để thúc đẩy bình luận và chia sẻ từ độc giả, bao gồm việc sử dụng câu hỏi kích thích, thách thức độc giả, và tạo ra các cuộc thi và sự kiện trực tuyến để tăng tính tương tác.
Một số tờ báo trong nước đã xây dựng cộng đồng trực tuyến quanh nền tảng của họ. Điều này thường được thực hiện qua việc khuyến khích sự thảo luận, tạo ra các nhóm cộng đồng trên mạng xã hội, và tổ chức các sự kiện trực tuyến để kết nối độc giả. Các tờ báo ngày càng tích hợp nền tảng multimedia, bao gồm hình ảnh, video, và podcast, để làm tăng sự đa dạng trong nội dung và thu hút độc giả qua các phương tiện truyền thông khác nhau.
Một số tờ báo chú ý đặc biệt đến việc chăm sóc độc giả, bao gồm việc trả lời bình luận, thu thập phản hồi, và thậm chí tổ chức các sự kiện tương tác trực tuyến để tạo cơ hội cho độc giả gặp gỡ và trao đổi ý kiến với biên tập viên. Xu hướng tổ chức các sự kiện trực tuyến như buổi tương tác trực tiếp với độc giả, phát sóng trực tuyến, hoặc các hội thảo trực tuyến đã tăng lên, tạo cơ hội cho độc giả tham gia trực tuyến và giao tiếp với biên tập viên và nhân vật quan trọng.
Hầu hết các báo đều phải đối mặt với thách thức kiểm soát nội dung độc hại và tiêu cực trong bình luận. Các chiến lược để lọc và giám sát nội dung từ độc giả đôi khi là một ưu tiên quan trọng.
Những nỗ lực này đều nhằm mục tiêu tăng cường sự tương tác và kết nối giữa độc giả và tờ báo, mang lại những trải nghiệm đa dạng và tích cực cho cả hai bên. Việc ứng dụng AI vào kiểm soát nội dung tương tác đang trở thành một lựa chọn hàng đầu của các tòa soạn hiện nay bởi tính ưu việt của nó thay vì hoàn toàn dùng sức người như trước đây. Tuy nhiên, đến nay, nhiều tờ báo Việt Nam cũng đã khai thác AI, nhưng ở mức sơ khai.