今天走进任何现代新闻编辑室，您将为观众，成长或参与团队找到一张桌子。 步行到那张桌子，您很可能会发现由这些编辑组成的团队对以下两件事进行了思考：参与和情感。 深入挖掘，这两个词很难被使用它们的人定义。 吉赛尔·阿布拉莫维奇（Giselle Abramovich）的Digiday帖子概述了这一难题：
“参与和情感可能不是判断社交媒体工作成效的最佳选择。 什么是“参与度”？ 所有品牌的定义都不同。 对于一个链接，比方说，Adobe在其Facebook页面上发布了Photoshop的免费试用版，那么参与将意味着单击该链接并下载试用版。 但是对于像Club Monaco这样的品牌在Facebook上发布的视频，参与度可能意味着喜欢，观看，分享和评论的视频。”
广告时代的一篇文章概述了同样的挫败感，他说：“如果您要求100个不同的营销人员来定义参与度，您将获得几乎相同的答案。”从点击率，喜欢，分享和评论，到视频观看次数和展示次数，订婚的定义是不可能的。
“情感”也是如此。很少有出版物冒险定义它，而是选择概述分析的含义。 Nieman Lab将情感定义为“对某事“感觉”的人口百分比”。SimpleMeasured将情感分析定义为“检测并了解受众对品牌的积极或消极反应”。以下是情绪的主要绩效指标：
- 放大率-跟踪观众通过其社交网络积极分享您的内容的速率
- 掌声率-揭示您的社交社区通过分享，+ 1和点赞提供正面反馈的速率
- 受众群体增长率-衡量一段时间内社交网络的增长率
- 平均参与度-跟踪您的关注者群的平均参与度
- 访客频率率-比较新访客和回访者
Nieman的Sam Petulla继续说，很多分析是通过“机器学习”或“情感学习”完成的，这是一种奇特的说法，即一台计算机读取了数百万种对内容的反应，并根据其积极性或否定性对其进行评分。 该网站发表了许多有关平台和初创公司的文章，这些文章试图使用这些新技术来预测情绪。 参与度也是如此，像Adobe和IBM这样的许多公司都分析发布商和品牌的发布和社交媒体指标。 但是，这些公司正受到尝试连接情感和敬业度的大量新公司的挑战。
Sodahead的Pollware可帮助发布者通过自定义投票产生收入。 Whatsgood自称是千禧年观点的数据库，由大学校园策划的多项选择题决定； 然后，该公司使用这些见解来创建“故事”。Peal会根据上下投票系统对政治内容进行策划和评分。 Internet的首页Reddit通过允许用户创建一个支持upvote-downvote的系统来创建自己的社区，从而使这一步骤更进一步。 最后，Playbuzz尝试通过为用户和发布者提供一系列自定义测验和民意测验来融合参与度和情感。
科技公司和专家试图联系和情绪的广度令人耳目一新，但似乎他们缺少连接线。 他们都用相同的弦拉，但都没有。 尽管Reddit会根据评论故事或内容的用户数量来分配分数，但内容之间并没有建立关系。 尽管Whatsgoodly和The Peal尝试按主题划分意见和内容，但就广度而言，还有很多不足之处。 Playbuzz是服务范围最广泛的服务，它提供的测验，民意测验和选项的数量几乎太广泛了。
这为平台提供了一个巨大的市场空缺，该平台不仅可以衡量参与度和情感，而且可以在相似内容和完全不同的内容之间建立关系，并可以进行细分以滋生社区。 这给我的项目留下了一个漏洞：Flickie。
Flickie将对抗式滑动的简单手势转变为针对发布者，品牌和内容消费者的参与度和情感度。 它利用在故事，内容或主题上向左或向右“轻拂”的行为来创建一个每个人都可以同意的数字，以衡量人们对此的“感觉”。 出版商和报纸可以使用它来衡量读者是否喜欢一个故事，是否喜欢故事中的演员或主题，然后推广他们的其他相关故事。 人们可以使用它对自己喜欢的内容和故事进行排名，并发现新的内容和故事。 它将融合参与和情感，使其适合讨论和话语。 简而言之，它将成为出版和社会领域的主观目标。
