[IG 執行長 最新訪談大揭秘] #理工chill著
這是IG CEO, Adam @mosseri 於6/12/2021
與知名Creator @karenxcheng 的直播訪談
裡面問了包括IG成長、Reels什麼時候來、藍勾勾申請、未來獲利模式...等等問題，一起來看看吧！
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🔶 How to grow on IG
Q1: 很多創作者覺得觸及有變少，請問在2021年 IG 該如何成長呢？
A1: 觸及有變少不代表演算法討厭你，主要的原因是因為IG的創作者越來越多，不只IG，這是每個平台都會遇到的問題，可以想辦法從嘗試不同的內容形式，像是Reels...等等，可以很快地抓住粉絲的目光
翻譯吐司: 池子就這麼大，大家分到的觸及勢必越來越少
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🔶 Reels
Q2: 談到Reels，很多還沒有開放的國家都在問，什麼時候會來？
A1: A2: 主要是音樂版權的問題，我們會盡快讓Reels 開放給更多國家
翻譯吐司: 卡在音樂版權，會盡快釋出
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🔶 Get verified
Q3: 很多人都很想申請藍勾勾，請問申請到藍勾勾的關鍵是什麼？
A3: 我們主要是根據當地的新聞報導來判定你是否具有藍勾勾的資格
翻譯吐司: 主要是參考當地的新聞報導
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🔶 Monetization
Q4:有關於錢的問題，我聽說IG未來會有更多能夠獲利的功能？
A4: 這一直是我關心的問題，我們想提供給創作者更多能在這個平台的價值，一是商業相關，像是shops, 還有最近公布的聯盟行銷機制，二是付費機制，像是badges (有點像直播donate), 訂閱制...，三是收入分潤，目前著重在影片的廣告分潤機制
翻譯吐司: 開發更多工具，讓各類創作者找到獲利模式
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🔶 Fake followers
Q5: 你認為假粉絲是個問題嗎，甚至告訴我們他們和真帳號有什麼區別？
A5: 我這裡不建議大家買假粉絲有兩個原因，一是通常這些賣假粉的服務平台都會要你給他們IG密碼，很容易造成帳號被盜的問題，二是我們系統在偵測假帳號一直在進步，並且會不斷的刪除他們，所以你可能會發現你買的假粉絲被刪掉
翻譯吐司: 別買假粉絲！別買假粉絲！別買假粉絲！
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🔶 TikTok vs. IG
Q6: 你認為TikTok有哪些地方比IG好，哪些地方比IG差呢？
A6: 這個問題很棒我喜歡，我認為TikTok有兩樣東西比IG好，一個是他很容易讓有才華的新人被快速發現，二是他的影片娛樂性很好，但我們IG的優勢是有更多功能，可以符合更多樣性的創作者，並且更能觸及到全球
翻譯吐司: TikTok有兩項東西比IG好，其他IG大勝
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🔶 Racial bias & Discrimination
Q7: 種族歧視在社群平台是個問題，你對此有什麼想法嗎？
A7: 這的確是個問題，我們也致力於預防它，最相關就是騷擾的問題，我們有開發了很多工具盡量去辨識並且預防創作者被操擾，這是個很廣的問題，但我們會盡力預防並持續關心
翻譯吐司: 歧視或騷擾一定存在，我們盡力做好
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bias翻譯 在 [討論] 什麼是選擇性偏差(selection bias)? - 看板NCKU-PH98 的推薦與評價
在這篇裡面要跟大家說明什麼是選擇性偏差(selection bias)?
在上一篇裡面有跟大家提到，我們是從來源將偏差分類的
其中選擇性偏差是因為研究對象的選取不當所造成
像是１．研究組與對照組的可比較性差
２．研究各案的抽樣架構選擇錯誤
３．研究對象追蹤漏失或沒有回應(loss to follow up)
也就是說 當目標族群中不同疾病與暴露狀況下的個案 與被選為研究族群的比例不盡相同
這時候就有可能產生選擇篇差
我們來看看郭浩然老師上課時所給我們的定義(A Dictionary of Epidemiology)
Error due to systematic differences in characteristics between those who
are selected for study and those who are not.
一個因為系統性所導致的錯誤(Error)造成了被選進來做研究的人與沒有被選進來是不同的
也就是研究對象的選取不當 重點就在不同
￣￣
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那選擇性偏差會造成什麼後果呢？
我們一樣看看郭浩然老師給的定義(A Dictionary of Epidemiology)
“Selection bias invalidates conclusions and generalization that might
otherwise be drawn from such studies.”
選擇性偏差所造成最嚴重的後果就是會使研究是無效的，也就是說你花費這麼多的時間
浪費了這麼多的金錢，結果做出來的研究是沒效的
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那選擇性偏差可以補救嗎？
我們繼續看看郭浩然老師給的定義
selection bias is an error in study design or execution
-may be prevented by study design
-cannot be solved by analysis of the data collected in the study once it
occurred
選擇性偏差只能從實驗的設計來解決
並且選擇性偏差是無法事後補救的就算妳統計很強也一樣(學姊我沒針對妳XD)
希望這篇對大家有所幫助 接下來會跟大家討論什麼訊息性偏差(imformation bias)?
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