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不用再被專家糊弄了,量化媒體關(guān)注能預(yù)測(cè)下一個(gè)科技趨勢(shì)

本文作者: 潔穎 2016-07-01 17:51
導(dǎo)語:用科技來預(yù)測(cè)科技的趨勢(shì)。

我們生活在一個(gè)有 3D打印火箭和價(jià)值1000美元的基因組序列的時(shí)代,為什么我們對(duì)識(shí)別和理解新興技術(shù)趨勢(shì)的方法,卻極其地過時(shí)呢?

一個(gè)典型的例子是下圖,行業(yè)分析師估計(jì)的2個(gè)市場(chǎng)——虛擬現(xiàn)實(shí)和無人駕駛飛機(jī)。

不用再被專家糊弄了,量化媒體關(guān)注能預(yù)測(cè)下一個(gè)科技趨勢(shì)

上圖中值得注意的是:

  • 行業(yè)分析師估計(jì)無人機(jī)市場(chǎng)到2020年,可能達(dá)到12億7000萬美元,后來飆升至100億美元,兩者之間相差很大。

  • 行業(yè)分析師對(duì)AR / VR市場(chǎng)的估計(jì)開始為10億6000萬美元,一路上升至1500億美元。

出于某種原因,我們不得不信服于權(quán)威人士的隨機(jī)猜測(cè)。你可以把它比作扔飛鏢,即使是這樣,也是侮辱了飛鏢。

比預(yù)測(cè)人們已經(jīng)熟知的市場(chǎng)規(guī)模更加困難的是,識(shí)別早期的新興技術(shù)。

關(guān)于新興技術(shù)的數(shù)據(jù)更少,所以你不得不依賴于“炒做周期”(Hype Cycle,將一項(xiàng)新技術(shù)從產(chǎn)生到成熟,再到為市場(chǎng)廣泛接受的全過程濃縮為5個(gè)階段)這樣的架構(gòu),其標(biāo)榜“給你提供技術(shù)或應(yīng)用程序?qū)⑷绾坞S著時(shí)間的推移而變化的”。

我們已經(jīng)看到棒球被賽伯計(jì)量學(xué)重新改造,揭露政治學(xué)者的預(yù)測(cè)如Nate Silver,和預(yù)測(cè)性分析金融服務(wù)、醫(yī)療保健、石油和天然氣等。

難道現(xiàn)在不是我們開始依靠軟件和概率,理解和識(shí)別新興技術(shù)趨勢(shì)的時(shí)機(jī)嗎?而不是繼續(xù)相信蛇油和專家的見解。

利用媒體的關(guān)注,預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

CB Insights Trends采用機(jī)器學(xué)習(xí)大規(guī)模媒體文章的語料庫,以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、實(shí)時(shí)的方法來發(fā)現(xiàn)、預(yù)測(cè)和繪制新興技術(shù)上升和潛在的下降弧線。我們稱其弧線為媒體關(guān)注路徑(Media Attention Path簡(jiǎn)稱MAP),我們將在下文更詳細(xì)地討論,為什么媒體關(guān)注值得被關(guān)注。

但首先,讓我們先來看看CB Insights Trends是如何工作的,以及它揭開新興產(chǎn)業(yè)以及企業(yè)戰(zhàn)略的幾個(gè)例子。

  • 臨床上的可穿戴已經(jīng)超越一般健身可穿戴?

  • 物聯(lián)網(wǎng)是否讓大數(shù)據(jù)黯然失色?

  • 谷歌還主導(dǎo)著無人駕駛汽車嗎?

臨床上的可穿戴已經(jīng)超越一般健身可穿戴?

不用再被專家糊弄了,量化媒體關(guān)注能預(yù)測(cè)下一個(gè)科技趨勢(shì)

使用CB Insights Trends,我們可以看到在2013年之后,越來越多的人對(duì)可穿戴感興趣,可是隨后的弧線趨于平緩。這是否意味著可穿戴設(shè)備已經(jīng)沒戲了?

我們可以看到下圖,在同一段時(shí)間內(nèi),CB Insights Trends顯示,圍繞“量化自我”的運(yùn)動(dòng)精神急劇減弱。

不用再被專家糊弄了,量化媒體關(guān)注能預(yù)測(cè)下一個(gè)科技趨勢(shì)

量化自我普遍與專注于健身或運(yùn)動(dòng)穿戴設(shè)備有關(guān)。因此,雖然普通的健身可穿戴已經(jīng)失去了其魅力,我們可以使用CB Insights Trends發(fā)現(xiàn),特定疾病或臨床可穿戴設(shè)備(例如帕金森或糖尿病),實(shí)際上可以看到增長(zhǎng)的勢(shì)頭。

不用再被專家糊弄了,量化媒體關(guān)注能預(yù)測(cè)下一個(gè)科技趨勢(shì)

如上圖所示,我們可以使用CB Insights Trends發(fā)現(xiàn),人們對(duì)同一個(gè)技術(shù)的態(tài)度轉(zhuǎn)變,和對(duì)該技術(shù)的不同用處有不同的興趣。

物聯(lián)網(wǎng)是否讓大數(shù)據(jù)黯然失色?

現(xiàn)在,讓我們來看看兩種最火的技術(shù)領(lǐng)域——大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)(IOT)。

我們可以看到,物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)把媒體對(duì)大數(shù)據(jù)的興趣都接管過來。

不用再被專家糊弄了,量化媒體關(guān)注能預(yù)測(cè)下一個(gè)科技趨勢(shì)

但是物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)在同一時(shí)間里,意味著一切,卻又意味著虛無的通稱。因此在物聯(lián)網(wǎng)中,有沒有讓媒體感興趣的子區(qū)域?

CB Insights Trends表明,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)運(yùn)動(dòng)繼續(xù)蓬勃發(fā)展。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)指的是像制造、物流、開采、石油、公用事業(yè)、農(nóng)業(yè)等重資產(chǎn)行業(yè),也已經(jīng)開始應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),以提高工作效率和開發(fā)新的商業(yè)模式。

不用再被專家糊弄了,量化媒體關(guān)注能預(yù)測(cè)下一個(gè)科技趨勢(shì)

與此同時(shí),我們揭露了另一層工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)內(nèi),并且可以看出,傳感器讓機(jī)器對(duì)機(jī)器即M2M黯然失色,表明了這是媒體將持續(xù)關(guān)注的領(lǐng)域。

不用再被專家糊弄了,量化媒體關(guān)注能預(yù)測(cè)下一個(gè)科技趨勢(shì)

此外,用了CB Insights Trends,你可以快速識(shí)別一個(gè)宏觀趨勢(shì),同時(shí)也可以深入了解它的元素,來用更細(xì)致入微的水平來了解市場(chǎng),突出了解基本趨勢(shì)和行業(yè)內(nèi)關(guān)注的領(lǐng)域。

谷歌還主導(dǎo)著無人駕駛汽車嗎?

CB Insights Trends的多功能性同時(shí)也提供了一個(gè)有趣的制高點(diǎn),融入企業(yè)戰(zhàn)略和競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì),我們通過無人駕駛汽車的例子就能明白。

CB Insights Trends說明的是,2015年4月,無人駕駛汽車幾乎是谷歌的同義詞。但是這已經(jīng)從去年開始改變了,藍(lán)色線和橙色線之間的差距越來越大就是最好的證明。隨著30家公司如百度、特斯拉、通用汽車開始研發(fā)無人駕駛汽車,競(jìng)爭(zhēng)開始加劇,媒體的關(guān)注也分散到各個(gè)開發(fā)無人駕駛汽車的公司。跟蹤媒體的報(bào)道就能發(fā)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度的增長(zhǎng)水平。

不用再被專家糊弄了,量化媒體關(guān)注能預(yù)測(cè)下一個(gè)科技趨勢(shì)

說到新的進(jìn)入者,包括通用汽車,我們看到該公司在無人駕駛汽車的決策繼續(xù)高歌猛進(jìn),而蘋果在無人駕駛汽車的努力還留在潛行或群龍無首的狀態(tài)(取決于你的觀點(diǎn))。在這里,我們看到CB Insights Trends描述了企業(yè)戰(zhàn)略。公司的策略最好是看公司實(shí)際上在做什么(投資,收購,合作伙伴關(guān)系,產(chǎn)品)與他們所說的相對(duì)比。媒體關(guān)注提供了一個(gè)觀點(diǎn)付諸行動(dòng),不僅僅是言辭上的。

不用再被專家糊弄了,量化媒體關(guān)注能預(yù)測(cè)下一個(gè)科技趨勢(shì)

為什么媒體闡明了技術(shù)趨勢(shì)?

如果組織得當(dāng),開采和量化,媒體關(guān)注可以作為內(nèi)部市場(chǎng)研究小組的類固醇,其文字可以在實(shí)時(shí)基礎(chǔ)上進(jìn)行調(diào)查,以發(fā)現(xiàn),預(yù)測(cè),和策劃技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)和創(chuàng)新。

我們對(duì)數(shù)以百萬計(jì)的新聞文章分析表明,技術(shù)趨勢(shì)傾向于遵循一些模式,或我們認(rèn)為是媒體關(guān)注的路徑(MAP)的東西。

MAP中大部分技術(shù)趨勢(shì)的第一階段是探索階段。

在發(fā)現(xiàn)階段,商業(yè)出版物或發(fā)燒友博客開始撰寫有關(guān)仍處于初期階段的技術(shù),曝光這些創(chuàng)新。這些通常被描述為早期適應(yīng)者或愛好者或創(chuàng)新者,而跟蹤他們所談?wù)摰木褪切屡d技術(shù)趨勢(shì)大預(yù)測(cè)。下面是虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和人工智能(AI)的例子。

不用再被專家糊弄了,量化媒體關(guān)注能預(yù)測(cè)下一個(gè)科技趨勢(shì)

不用再被專家糊弄了,量化媒體關(guān)注能預(yù)測(cè)下一個(gè)科技趨勢(shì)

我們看到,在虛擬現(xiàn)實(shí)和人工智能的情況下,隨著時(shí)間的推移,探索階段的對(duì)兩者的新聞也穩(wěn)步增長(zhǎng)。以下是探索階段值得注意的幾點(diǎn):

  • 不同時(shí)間——新興技術(shù)停留在探索階段的時(shí)間不同,即探索階段沒有典型的持續(xù)時(shí)間。

  • 一些技術(shù)趨勢(shì)永遠(yuǎn)不會(huì)超越探索階段——在VR和AI的情況下,我們看到了不斷增加的媒體提及斜率。然而,一些技術(shù)永遠(yuǎn)不會(huì)超越探索階段。

探索階段后,事情就變得更有趣,因?yàn)榧夹g(shù)的發(fā)展趨勢(shì)并不都遵循同一個(gè)MAP。我們已經(jīng)確定了3個(gè)典型的MAP,而且為每個(gè)提供了例子。

  1. Boom & Plateau

  2. The Steady Climb

  3. The Rolling Hill

注意:雖然我們理解像炒作周期把所有技術(shù)成遵循同樣的路徑曲線很好的程式化框架的誘惑力,遺憾的是,我們發(fā)現(xiàn),技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)不會(huì)表現(xiàn)得如此一致。

MAP#1 - Boom & Plateau(爆發(fā)和平穩(wěn)期)

有時(shí)候,科技的趨勢(shì)會(huì)受一系列的大事件所影響。虛擬現(xiàn)實(shí)就是這樣的一個(gè)例子。我們可以看到Facebook宣布收購Oculus之后,媒體對(duì)該行業(yè)的興趣暴漲。

不用再被專家糊弄了,量化媒體關(guān)注能預(yù)測(cè)下一個(gè)科技趨勢(shì)

在Boom & Plateau MAP,在行業(yè)中往往有一個(gè)主導(dǎo)公司。MAP的步調(diào)集中在該公司的事件上。虛擬現(xiàn)實(shí)便是如此,Oculus公司最初是虛擬現(xiàn)實(shí)的代名詞一個(gè)最好的例子。隨著時(shí)間的推移,隨著越來越多的玩家進(jìn)入,媒體的注意力分散到多個(gè)公司。

不用再被專家糊弄了,量化媒體關(guān)注能預(yù)測(cè)下一個(gè)科技趨勢(shì)

一旦有更多的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手進(jìn)入行業(yè),其MAP經(jīng)常變化,遵循更加穩(wěn)步攀升的模式。

MAP#2 - The Steady Climb(穩(wěn)步攀升期)

有時(shí),技術(shù)走勢(shì)在探索階段之后便穩(wěn)步攀升。如下圖所示,物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)就是例子。

不用再被專家糊弄了,量化媒體關(guān)注能預(yù)測(cè)下一個(gè)科技趨勢(shì)

一個(gè)技術(shù)趨勢(shì)穩(wěn)步攀升發(fā)展最重要的變量是:

(1)隨著時(shí)間推移有多少新聞量,比如有多少M(fèi)AP的斜率在增加(或減少)

(2)與其他行業(yè)相比,這個(gè)量可以驗(yàn)證該技術(shù)是否真的是一個(gè)趨勢(shì)。

上述第1點(diǎn)是顯而易見的。一個(gè)趨勢(shì)獲得更多的媒體關(guān)注點(diǎn),它的軌跡(斜率)正在發(fā)生變化,加劇了媒體對(duì)它的興趣(或減少興趣視情況而定)。

第2點(diǎn)有點(diǎn)微妙。

我們使用術(shù)語“游戲化”來解釋。下面的第一圖表為游戲化的MAP,顯示出了增加的趨勢(shì)不穩(wěn)定(用灰色虛線所示)。

不用再被專家糊弄了,量化媒體關(guān)注能預(yù)測(cè)下一個(gè)科技趨勢(shì)

基于眼前這個(gè)圖,你可能會(huì)得出這樣的結(jié)論:游戲化是一種技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)值得關(guān)注的地方。然而,當(dāng)我們比較它與一個(gè)較為知名的走勢(shì),可以看到游戲化的相對(duì)強(qiáng)度并不意味著它適應(yīng)于所有的趨勢(shì)。在這種情況下,在下面的圖表,我們比較人工智能看看。

游戲化 MAP對(duì)比人工智能表明,該游戲化趨勢(shì)可能不是一個(gè)真正有意義的方式,現(xiàn)在。這可能意味著,這種趨勢(shì)仍然是探索階段或者,其實(shí)不是一個(gè)真正的趨勢(shì)。

不用再被專家糊弄了,量化媒體關(guān)注能預(yù)測(cè)下一個(gè)科技趨勢(shì)

最后,應(yīng)該是顯而易見的,一個(gè)技術(shù)趨勢(shì)的穩(wěn)步攀升不會(huì)永遠(yuǎn)持續(xù)下去。趨勢(shì)可能會(huì)變得成熟和主流(因特網(wǎng)或web 2.0),分化為更小的更專業(yè)化的子趨勢(shì),其中較大的趨勢(shì)是隱式的(聊天機(jī)器人對(duì)話最終假定使用人工智能),或在某些情況下,獲得品牌重塑的。

MAP#3 - The Rolling Hill

有時(shí)候,一個(gè)趨勢(shì)發(fā)展起來,然后消失了。之前提到的量化自我就是很好的一個(gè)例子。

不用再被專家糊弄了,量化媒體關(guān)注能預(yù)測(cè)下一個(gè)科技趨勢(shì)

via CBInsight

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