人工智能:这是什么?它将如何影响我们的生活?它将如何使用?它会实际上接管吗?的字段出现随着越来越多的人转向社交媒体寻求帮助，社交媒体在塑造公众辩论、回答这些问题以及更多问题方面的作用前所未有地明显新闻。
在这一领域，有影响力的人拥有独特的地位和前所未有的机会，通过直接与公众接触来推动全球对话，这可能会扰乱传统媒体所扮演的角色，而这种方式在石油和天然气等已建立的领域是前所未有的。
那么，公众如何与有影响力的人和媒体进行不同的互动呢?一个有影响力的人能为一个媒体渠道带来多少参与度?哪些人是媒体目前提及的有影响力的人物?这些是本报告将要回答的一些问题。
谁在影响力与媒体渠道的接触与参与之战中获胜?
以下是过去3个月影响者和媒体的平均观众规模、他们的活动水平和他们的观众对他们的AI帖子的参与度的比较。
排名前50的媒体有93 x更大的达到平均超过了前50名的影响力，尽管如此每个跟随者的平均参与度在人工智能岗位上128 x比媒体所见的要高。这种趋势也可以在看的时候看到每个人工智能职位的平均参与度——有影响力的人收到的58比媒体渠道的参与度高%。
那么，这意味着什么呢?这可能是证据，表明公众更有可能参与有关AI的新闻和辩论，当这些新闻来自有影响力的人，而不是来自媒体渠道。当网红像媒体一样“行为”时，通过分享内容链接，网红观众的参与度也会增加。在这种情况下，影响者收到每100篇文章增加143%的用户粘性股票比媒体。
“人工智能是一个将各种网络媒体社区联系在一起的广泛领域。人工智能影响者之间的多样性可以产生不同的想法，这是健康辩论的一个关键方面。”
媒体地产Nuadox的创始人菲尔·西亚里。
“BOB体育下Onalytica的发现表明，比起媒体渠道，公众与AI网红社区的互动更多，这一点都不让我感到惊讶。关键的人工智能影响者在传播人工智能见解方面发挥着非常强大的作用，因为他们在参与的受众中有很高的可信度，被认为是可靠和值得信任的人工智能见解来源。”
Spiros Margaris，风险投资家，金融科技、保险科技和人工智能的顶级影响者
全球人工智能影响者与哪些媒体接触最多?
我们分析了全球AI影响者前3000名和前1000家媒体之间的互动次数，以了解哪些媒体机构与影响者互动最多。
在这种情况下，参与度意味着特定渠道从我们的全球AI影响者那里收到的提及和转发的数量。这些活动表明了有影响力的人何时回复了Media Outlets的文章或重新发布了他们的内容，无论是否带有自己的观点。
在过去一年里，《福布斯》从有影响力的人那里获得了最多的人工智能接收主题的参与4303年约定来自3000名全球人工智能影响者。这一成功反映出《福布斯》作为一份出版物在全球的声望——尽管《福布斯》并不专门研究人工智能，但它经常被用作有关人工智能的新闻来源。
| 排名 | 媒体 | 在AI上收到的约定 来自Global AI Influencers的帖子 |
|
|---|---|---|---|
| 1 | @Forbes | 《福布斯》 | 4303 |
| 2 | @techreview | 麻省理工学院技术评论 | 1964 |
| 3. | @WIRED | 《连线》杂志 | 1180 |
| 4 | @VentureBeat | VentureBeat | 1076 |
| 5 | @ZDNet | ZDNet | 1029 |
| 6 | @mashable | Mashable | 991 |
| 7 | @TechCrunch | TechCrunch | 923 |
| 8 | @HarvardBiz | 哈佛商业评论 | 872 |
| 9 | @Medium | 媒介 | 676 |
| 10 | @verge | 边缘 | 639 |
| 11 | @TechRepublic | TechRepublic | 624 |
| 12 | @CNBC | CNBC | 616 |
| 13 | @WSJ | 华尔街日报》 | 537 |
| 14 | @TheEconomist | 经济学家 | 515 |
| 15 | @nytimes | 纽约时报 | 497 |
| 16 | @thenextweb | 下一个网页 | 454 |
| 17 | @qz | 石英 | 445 |
| 18 | @techinsider | 技术内幕 | 373 |
| 19 | @FortuneMagazine | 《财富》杂志 | 370 |
| 20. | @FT | 金融时报》 | 331 |
| 21 | @LesEchos | 《回声报》 | 327 |
| 22 | @guardian | 《卫报》 | 324 |
| 23 | @CIOonline | 首席信息官 | 321 |
| 24 | @businessinsider | 商业内幕 | 300 |
| 25 | @CNET | CNET | 266 |
| 26 | @DigitalTrends | Digital Trends | 252 |
| 27 | @engadget | 瘾科技 | 246 |
| 28 | @Entrepreneur | 企业家 | 239 |
| 29 | @business | 彭博新闻 | 221 |
| 30. | @Reuters | 路透 | 216 |
| 31 | @InformationWeek | 信息周 | 213 |
| 32 | @FastCompany | 快速公司 | 213 |
| 33 | @nature | 自然 | 199 |
| 34 | @infoworld | 信息世界 | 163 |
| 35 | @thenewstack | 新的堆栈 | 158 |
| 36 | @gigaom | GigaOM | 157 |
| 37 | @pymnts | PYMNTS | 148 |
| 38 | @RWW | 读写 | 139 |
| 39 | @axios | Axios | 137 |
| 40 | @LUsineDigitale | 的事的 | 132 |
| 41 | @washingtonpost | 华盛顿邮报》 | 128 |
| 42 | @TheRegister | 寄存器 | 116 |
| 43 | @lemondefr | 《世界报》 | 115 |
| 44 | @NewYorker | 《纽约客》 | 111 |
| 45 | @HealthITNews | 医疗IT新闻 | 111 |
| 46 | @sciam | 科学美国人 | 110 |
| 47 | @TheAtlantic | 大西洋 | 109 |
| 48 | @globeandmail | 环球邮报 | 107 |
| 49 | @siliconrepublic | 硅共和国 | 106 |
| 50 | @AmerBanker | 美国银行家 | 104 |
前50名影响力人物为全球媒体机构带来了多少参与度?
下表显示了前50名影响者分享来自前1000家媒体的关于AI主题的文章/内容的次数，以及这些影响者的帖子获得了多少参与度(以Likes和retweet的形式)。这表明了影响者在帮助媒体故事接触到更广泛的受众方面所发挥的作用，影响者为他们的受众创造了更有组织的新闻动态。
| 排名 | 出口 | 分享的内容 | 参与影响者的帖子 具有媒体内容(点赞和转发) |
|---|---|---|---|
| 1 | 《福布斯》 | 542 | 14225年 |
| 2 | 媒介 | 360 | 13167年 |
| 3. | 技术评论 | 187 | 5527年 |
| 4 | VentureBeat | 115 | 2211年 |
| 5 | 《连线》杂志 | 89 | 1627年 |
| 6 | ZDNet | 84 | 1870年 |
| 7 | 纽约时报 | 82 | 1449年 |
| 8 | 边缘 | 79 | 1725年 |
| 9 | 金融时报》 | 64 | 1007年 |
| 10 | TechRepublic | 61 | 1336年 |
| 11 | TechCrunch | 58 | 1505年 |
| 12 | 《财富》杂志 | 56 | 1338年 |
| 13 | 《华尔街日报》 | 47 | 1112年 |
| 14 | 彭博新闻 | 46 | 1146年 |
| 15 | 《卫报》 | 45 | 998 |
| 16 | 企业家 | 45 | 892 |
| 17 | 哈佛商业评论 | 45 | 1447年 |
| 18 | CNBC | 42 | 1128年 |
| 19 | 快速公司 | 37 | 700 |
| 20. | 石英 | 37 | 1030年 |
| 21 | 下一个网页 | 36 | 753 |
| 22 | 每日电讯报 | 36 | 613 |
| 23 | 新的堆栈 | 32 | 1706年 |
| 24 | 南华早报 | 30. | 765 |
| 25 | 商业内幕 | 25 | 441 |
| 26 | 《华盛顿邮报》 | 23 | 457 |
| 27 | Digital Trends | 21 | 661 |
| 28 | Axios | 21 | 313 |
| 29 | 瘾科技 | 20. | 435 |
| 30. | 《纽约客》 | 20. | 700 |
在过去的一年里，谁是影响全球媒体渠道的最具影响力的人?
本报告的前几节主要围绕最终受众(普通公众)如何以不同的方式与影响者和媒体互动，展示了如何利用影响者帮助支持公众参与媒体内容。
了解哪些影响者被媒体引用和提及，可以表明媒体渠道目前是如何与影响者接触的，无论是通过影响者贡献内容，还是通过引用影响者的话来增加文章的可信度。
我们分析了过去一年里，在人工智能和技术领域，前1000家媒体机构和前3000家全球人工智能影响者之间的互动。由此，我们确定了18位在全球媒体上被提及最多的有影响力的人。下表是根据有影响力的人被媒体提及的次数以及这些媒体的突出程度来排名的。
| 的名字 | 所产生的印象 全球媒体提到 |
|
|---|---|---|
| @SandraWachter5 | 桑德拉韦希特尔 | 149022652 |
| @kaifulee | 李开复 | 106561914 |
| @AndrewYNg | Andrew Ng | 30597334 |
| @etzioni | Oren Etzioni | 21289824 |
| @pauldaugh | 保罗·多尔蒂 | 19514015 |
| @hjameswilson | 詹姆斯•威尔逊 | 16447297 |
| @DavidLinthicum | David Linthicum | 13951612 |
| @kaliouby | Rana El Kaliouby | 3757257 |
| @ConnerForrest | 康纳福勒斯特 | 2521600 |
| @SpirosMargaris | 斯皮罗Margaris | 2309430 |
| @mikko | Mikko海波伦 | 2161688 |
| @rwang0 | 光王 | 1915522 |
| @BrianHonan | 布莱恩河南 | 1471395 |
| @baskiyer | 晒艾耶 | 1165979 |
| @philsiarri | 菲尔Siarri | 691108 |
| @AnnCavoukian | 安Cavoukian | 627682 |
| @schmarzo | 比尔Schmarzo | 452920 |
| @BernardMarr | 伯纳德•马尔 | 407144 |
“我很荣幸能成为全球顶级人工智能影响者之一。把信息广泛传播出去一直是我的目标之一，努力提高公众对人工智能——好的、坏的和丑陋的——的认识!”
Ann Cavoukian，瑞尔森大学泰德·罗杰斯领导力中心高级研究员
方法:
- 所有关于人工智能的分析，包括Influencer和Media Outlet的选择，都是基于涵盖5种语言的全球人工智能对话:英语、西班牙语、葡萄牙语、法语和德语。
- 首先，我们根据话题权威、共鸣和全球50万名影响者的相关性，确定了人工智能领域前3000名全球影响者。
- 从这份名单中，我们基于话题权威(衡量影响者在某一话题上的专长)确定了人工智能领域的前50名影响者。这些是本报告中提到的50大影响者。
- 在这份报告中，记者和政治家被排除在影响者的定义之外。
- 从全球4000个媒体账户中，我们确定了科技领域的前1000个媒体账户。从这些数据中，我们根据AI内容在社交媒体上的潜在印象(过去6个月关于AI的推文数量乘以手柄的覆盖范围)确定了AI领域的前50家媒体。
- 所有的分析都基于Twitter，因为很多关于人工智能的公共对话都发生在Twitter上推特．
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