情多了去了叮铛网的用户分类算法，其实你和高老师、周老师这些懂音乐的人，都可以去帮忙做数据标识。不求你完成多少工作量，至少是涨涨见识，知道这门生意是怎么运作的。

如果还有空，我给你个电影剧本你揣摩熟悉一下，可能今年，可能明年，就会有动作。赚钱的电影，对于我来说，不能说的秘密已经是人生最后一部了，剩下的都是教好莱坞同行做人的。”

按说听到有电影时，权宝雅是应该兴奋的，然而顾诚前面提到的那项工作，立刻让她怂了下来，因为她完全没有过理科生的大学课程，对于“数据标识”这种工作天生就有一种畏惧。

“数据标识是个什么鬼？好像和音乐人不对口吧……”

顾诚解释道：“很对口，数据标识不是让算法工程师来干的，正是要各行各业的懂行的艺术家来干的我举个例子好了，我经营了好几年的某点中文网，目前在张一鸣的改造下，加入了一个看过本书的人还喜欢的功能，今年刚做好的。

但是我去看了，那个功能目前简直就是一坨。只会做那些因为你看过终结者所以猜你也喜欢这样的推送这几本书是同一个智商级的东西么？

之所以这样，是因为目前的数据标识维度太简陋，只能靠书是都市玄幻，又乃至下面某个细分品类商战官场言情去划分作品归类，然后再靠热血兵王腹黑无敌废柴这些标签来划分风格。但实际一来这些标签太简陋，二来写手写书很容易风格文不对题，所以同类类型、标签，而且点击率也很高的作品，不一定喜欢看前一本书的人就会同时喜欢看后一本书。

这就是算法没有真正读懂作品导致的，算法只是在按照用户点击大数据的规律来归类。而淘宝还有不少刷榜狗在制造虚假数据，对于我们的大数据归类就更难了。这时候，就必须要有懂行的编辑或者音乐人，对算法的推送进行一次次的人工修正，判断算法哪些地方要调整，然后给算法工程师下任务：或者是丰富更多标签、或者是优化算法折叠、或者是加强真正的机器阅读能力。

更麻烦的是，这背后涉及到千百万写手、歌手、演员、导演的切身利益和曝光率。在人工修正的时候难免有人主官夹带私货，胡乱调整数据权重传统时代，公司里给排广告位和榜单的后台工作人员塞红包的艺人写手都不胜枚举，颖姐和车姐抓了这么多年都抓不绝。所以这件事情我必须有几个可以绝对信任的人来担当裁判。”

听顾诚说得这么郑重，权宝雅内心一下子欢喜了不少。

她果然是顾诚最信任的人，也不用担心她舞弊。

……

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