人工智能什么事?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?作为场出现社交媒体在塑造公众辩论、回答这些问题等方面的作用从未如此明显，越来越多的人转向社交媒体寻求帮助新闻。
这一领域的影响力人物拥有独特的地位和前所未有的机会，通过直接与公众接触，以一种以前在石油和天然气等成熟领域无法实现的方式推动全球对话，这可能会颠覆传统媒体所扮演的角色。
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媒体带来多少参与度?媒体目前引用的影响者是谁?这是本报告将要回答的一些问题。
在影响者和媒体之间，谁赢得了影响力和参与度的战斗?
以下是过去3个月网红和媒体的平均受众规模、他们的活动水平和受众对其AI帖子的参与度的比较。
前50大媒体机构有一个93 x更大的达到比前50名影响者的平均水平高，尽管如此，影响者的每粉丝平均参与度关于人工智能的帖子128 x高于媒体机构。这一趋势也可以在观察时看到每个AI帖子的平均用户粘性——有影响力的人接受的地方58比媒体的参与度高%。
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人工智能的新闻和辩论，当这些新闻来自有影响力的人，而不是来自媒体机构。当网红像媒体一样“行事”时——通过分享内容链接——他们的受众参与度也会增加。在这种情况下，有影响力的人收到了每100篇文章增加143%的参与度股票而不是媒体。
“人工智能是一个广泛的领域，它将各种在线媒体社区结合在一起。人工智能影响者之间的这种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。”
Phil Siarri，媒体资产Nuadox的创始人。
“BOB体育下Onalytica的调查结果表明，公众与人工智能网红社区的互动比媒体渠道更多，这一点也不让我感到惊讶。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具有很高的可信度，被认为是人工智能见解的可靠和值得信赖的来源。”
Spiros Margaris，风险投资家，顶级金融科技、保险科技和人工智能影响者
全球人工智能影响力人物与哪些媒体接触最多?
我们分析了全球前3000名人工智能影响者和前1000家媒体机构之间的互动次数，以了解哪些媒体机构与网红的互动最多。
在这种情况下，参与度是指特定媒体从我们的全球人工智能影响者那里收到的提及和转发数量。这些约定表明，有影响力的人是在回复媒体机构的文章，还是在转发他们的内容，其中有自己的观点，也有没有。
过去的一年里，《福布斯》在人工智能接收的话题上，从有影响力的人那里收到了最多的入站参与4303年约定来自全球3000名人工智能影响者。这一成功反映了《福布斯》作为一份出版物的全球地位——尽管它不是专门研究人工智能的，但它经常被用作人工智能故事的新闻来源。
| 排名 | 媒体 | 关于人工智能的业务约定 来自全球人工智能影响者的帖子 |
|
|---|---|---|---|
| 1 | @Forbes | 《福布斯》 | 4303 |
| 2 | @techreview | 麻省理工科技评论 | 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 | 下一个网络 | 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 | 医疗保健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 |
50大影响力人物为全球媒体带来了多少参与度?
下表显示了前50名影响力人物分享前1000家媒体关于人工智能主题的文章/内容的次数，以及这些影响力人物帖子收到的参与度(以点赞和转发的形式)。这表明了网红在帮助媒体故事获得更广泛受众方面的作用，网红为他们的受众创建了更精心策划的新闻源。
| 排名 | 出口 | 共享内容数量 | 关于影响者帖子的约定 特色媒体内容(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 | 下一个网络 | 36 | 753 |
| 22 | 每日电讯报 | 36 | 613 |
| 23 | 新堆栈 | 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，谁是影响全球媒体的最具影响力的人物?
本报告的前几部分重点讨论了终端受众(普通公众)如何以不同的方式与有影响力的人和媒体互动，展示了如何使用有影响力的人来帮助支持公众与媒体内容的互动。
了解哪些有影响力的人被媒体引用和提及，可以表明媒体目前是如何与有影响力的人互动的，无论是通过有影响力的人贡献的内容，还是通过引用有影响力的人的话来提高文章的可信度。
我们分析了过去一年在人工智能和科技领域内的前1000家媒体机构和前3000家全球人工智能影响力企业之间的互动。由此，我们确定了全球媒体提及次数最多的18位有影响力的人。下表是根据这些网红被媒体提及的次数以及这些媒体的突出程度进行排名的。
| 的名字 | 产生的印象 全球媒体提及率 |
|
|---|---|---|
| @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 |
“我很荣幸被评为全球最具影响力的人工智能人物。广泛传播这一信息一直是我的目标之一，努力提高公众对人工智能的认识——无论是好的、坏的还是丑陋的!”
瑞尔森大学Ted Rogers领导力中心高级研究员Ann Cavoukian
方法:
- 所有关于人工智能的分析，包括影响者和媒体渠道的选择，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，我们从全球50万名影响者中，根据话题权威、共鸣和相关性，确定了3000名全球人工智能影响者。
- 从这个列表中，我们根据话题权威(对影响者在某个话题上的专业知识的衡量)确定了人工智能领域的前50名影响者。这些是在本报告中提到前50名时引用的影响者。
- 在本报告中，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，选出了科技领域的前1000个。从中，我们通过其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x句柄的覆盖范围)确定了AI领域的前50家媒体。
- 所有的分析都是基于Twitter，因为许多关于人工智能的公共对话都发生在Twitter上推特．
和一个Onaltyica的顾问学习如何将有影响力的人整合到营销策略中。