Undang-Undang Hak Cipta Eropa yang Baru Dapat Mengubah Dunia di Seluruh Dunia


Parlemen Eropa melewati undang-undang hak cipta yang menyapu bahwa, seperti peraturan privasinya, dapat berdampak jauh di luar Eropa.

Kritikus menyatakan bagian yang paling kontroversial dari proposal akan secara efektif memaksa semua operator situs web terkecil untuk mengadopsi "filter pengunggahan" yang serupa dengan yang digunakan oleh YouTube, dan menerapkannya ke semua jenis konten, untuk menghentikan pengguna mengunggah karya berhak cipta. Itu bisa menimbulkan masalah, mengingat betapa mahalnya filter semacam itu dapat berkembang, dan kemungkinan tinggi positif palsu.

Perundang-undangan juga akan mengharuskan pemilik situs membayar untuk menampilkan cuplikan konten. Kritik menyebut ini "pajak tautan", meskipun tautan dan daftar mesin telusur dibebaskan dari persyaratan.

Proposal "kemungkinan akan membatasi pembagian informasi online," Gus Rossi, direktur kebijakan global di Pengetahuan Umum, mengatakan dalam sebuah pernyataan. "Layanan web besar dan kecil mungkin memutuskan untuk menerapkan arahan global, yang akan mengurangi kapasitas pengguna Amerika untuk berbagi meme, satir politik, atau artikel berita online."

Para pendukung proposal mengatakan perlu untuk melindungi seniman yang karyanya bajakan secara online, serta surat kabar dan jurnalis berisiko memiliki model bisnis mereka diruntuhkan oleh raksasa media sosial. "Ini hari yang hebat bagi pers independen dan demokrasi," kata sebuah koalisi untuk penerbit Eropa dalam sebuah pernyataan.

Versi undang-undang yang disetujui pada hari Rabu dalam 438 hingga 226 suara belum dirilis ke publik, dan sifat yang tepat dari aturan tidak ditetapkan. Parlemen Eropa masih perlu merundingkan versi final dari proposal dengan wakil-wakilnya, European Council. Kemudian masing-masing negara anggota UE harus mengesahkan undang-undangnya sendiri untuk menerapkan undang-undang.

Parlemen menolak proposal versi sebelumnya pada bulan Juli. Tapi Anggota Parlemen Uni Eropa Julia Reda, anggota Partai Bajak Laut Jerman dan lawan vokal dari undang-undang, mengatakan bahwa versi yang disetujui Rabu membuat "tidak ada tetapi perubahan kosmetik" ke bagian yang paling kontroversial dari proposal. Reda menyerukan kepada Parlemen dan Dewan untuk mengubah versi final dari undang-undang untuk memastikan filter otomatis tidak diperlukan.

Secara tradisional, pengguna internet bertanggung jawab atas konten yang mereka unggah ke platform seperti Facebook dan YouTube, bukan platform itu sendiri. Sama seperti di AS, platform tidak bertanggung jawab atas pelanggaran hak cipta atau konten ilegal lainnya selama perusahaan menghapus konten tersebut dengan cepat setelah diberitahu. Pasal 13 undang-undang Uni Eropa baru mengubah bahwa dengan memegang platform secara langsung bertanggung jawab atas konten yang mereka hosting, dengan beberapa pengecualian. Itu berarti platform publikasi seperti Media dan WordPress akan menjadi fokus untuk memastikan teks yang diposkan pengguna tidak melanggar hak cipta, dan situs berbagi foto seperti Instagram harus menonton untuk gambar yang dilindungi hak cipta. Versi proposal yang diterbitkan sebelumnya, serta perubahan yang diusulkan menentukan bahwa bisnis kecil dibebaskan dari aturan, bersama dengan jenis situs tertentu, seperti platform hosting kode sumber terbuka dan ensiklopedi online gratis.

Pasal 11 dari proposal, sementara itu, akan mengamanatkan bahwa situs-situs seperti Facebook dan Twitter yang berbagi potongan konten baik membayar penerbit konten itu atau membatasi teks yang digunakan dalam tautan ke beberapa "kata-kata individu."

Meskipun versi yang diterbitkan dari proposal tidak secara eksplisit mengharuskan perusahaan untuk mengadopsi teknologi penyaringan otomatis, kritikus berpendapat bahwa menempatkan tanggung jawab untuk pemolisian konten pada platform berjumlah persyaratan de facto untuk filter. Meskipun aturan hanya akan berlaku di dalam UE, ada kemungkinan bahwa perusahaan akan menerapkan filter secara global, seperti beberapa perusahaan yang mematuhi peraturan privasi Uni Eropa bahkan di luar Eropa.

Awal tahun ini, lebih dari 70 perintis internet, termasuk penemu web Tim Berners-Lee dan pendiri Wikipedia Jimmy Wales menandatangani surat terbuka yang menentang proposal tersebut dan beralasan bahwa filter otomatis tidak dapat diandalkan dan bahwa internet tidak dapat berkembang seperti sebelumnya, jika Pasal 13 telah berlaku 25 tahun yang lalu.

Dalam sebuah pernyataan, Rabu, juru bicara Google mengatakan, "Orang-orang menginginkan akses ke berita berkualitas dan konten kreatif online. Kami selalu mengatakan bahwa lebih banyak inovasi dan kolaborasi adalah cara terbaik untuk mencapai masa depan yang berkelanjutan untuk berita Eropa dan sektor kreatif, dan kami berkomitmen untuk melanjutkan kemitraan yang erat dengan industri-industri ini. ”Facebook tidak segera menanggapi permintaan untuk komentar.

Bahkan sistem penyaringan terbaik pun tidak sempurna. YouTube telah menghapus video secara salah; dalam kasus lain, perusahaan atau perorangan telah menggunakan pemberitahuan penghapusan hak cipta untuk membungkam kritik.

Awal tahun ini, sponsor undang-undang, anggota Parlemen Eropa Axel Voss dari Uni Demokrasi Kristen Jerman, mengatakan kepada WIRED bahwa meskipun proposal itu tidak sempurna, itu lebih baik daripada sistem yang ada saat ini yang memungkinkan perusahaan teknologi besar untung dari iklan yang dijalankan bersama materi yang melanggar hak cipta orang lain.

Membawa orang-orang seperti Google dan Facebook untuk menjadi mitra telah menjadi prioritas utama bagi pemerintah Eropa dalam beberapa tahun terakhir. Selain aturan privasi yang menyapu dan "hak untuk dilupakan," Uni Eropa memberlakukan denda antitrust besar di Google dan mengirim Apple tagihan pajak $ 14,5 miliar. Jerman mengeluarkan undang-undang yang memerintahkan perusahaan media sosial untuk menghapus pidato kebencian dalam 24 jam setelah dipublikasikan.


Lebih banyak Cerita WIRED Great

Printer 3-D HP Baru Membuat Item Bukan dari Plastik tetapi dari Baja


Ketika kamu berpikir tentang pencetakan 3-D, kemungkinan Anda berpikir tentang barang-barang plastik kecil yang dibuat oleh perangkat desktop seperti yang dibuat oleh MakerBot. Komputasi dan printer raksasa HP ingin Anda berpikir tentang logam.

Hari ini perusahaan mengumumkan printer Metal Jet, printer 3-D skala industri yang membuat barang bukan dari plastik tetapi dari baja.

Pencetakan plastik 3-D banyak digunakan untuk barang-barang khusus seperti prostetik dan alat bantu dengar, dan oleh desainer produk untuk prototipe. Tapi itu masih bagian yang relatif kecil dari keseluruhan manufaktur. Itu karena, dibandingkan dengan teknik produksi massal yang lebih tradisional, pencetakan 3-D relatif lambat dan mahal dan dapat digunakan dengan bahan yang lebih terbatas.

HP sedang mencoba mengubah itu. Pada 2016, ia meluncurkan printer 3-D plastik Jet Fusion, yang dirancang untuk produksi massal daripada pencetakan satu kali. Sekarang dengan Jet Logam, ia ingin masuk ke sektor manufaktur besar seperti mobil dan peralatan medis. Perusahaan telah bermitra dengan Parmatech, yang memproduksi komponen untuk perangkat perawatan kesehatan, dan GKN, pemasok komponen otomotif dan luar angkasa. Perusahaan-perusahaan itu pada gilirannya akan bekerja dengan pelanggan seperti Volkswagen untuk bereksperimen dengan logam cetak 3-D. Para mitra akan dapat mendapatkan Metal Jets tahun ini; yang lain harus menunggu hingga 2020.

Untuk saat ini, banyak produk yang dicetak oleh Jet Logam mungkin kosmetik-key fobs dengan ukiran kustom, misalnya. Kemungkinan akan bertahun-tahun sebelum Anda dapat membeli mobil dengan bagian logam 3-D-dicetak di bawah tenda. Tapi Tim Weber, kepala HP logam 3-D, mengatakan pencetakan 3-D akan menghemat biaya produksi untuk bagian-bagian produk tertentu dan memungkinkan perusahaan untuk menciptakan produk baru lebih cepat. Dalam beberapa kasus, perusahaan akan dapat menggunakan desain yang sama untuk pembuatan prototipe dan kemudian untuk produksi. "Banyak bagian membutuhkan waktu berbulan-bulan untuk membuat prototipe. Sekarang kami dapat melakukannya dalam beberapa hari, apa yang perlu waktu berbulan-bulan atau bertahun-tahun," katanya. "Ini akan meningkatkan laju inovasi."

Lainnya telah menjadi logam pencetakan 3-D selama bertahun-tahun. GE Aviation, misalnya, menghasilkan nosel bahan bakar untuk salah satu mesin jet-nya menggunakan proses yang dikenal sebagai laser sintering selektif. Namun proses itu, seperti teknik pencetakan 3-D lainnya, lambat dan mahal. Ini mungkin bekerja untuk komponen mesin jet yang sangat mahal, tapi itu tidak praktis untuk barang-barang logam lainnya yang tak terhitung jumlahnya yang diproduksi setiap hari di seluruh dunia.

HP menggunakan proses yang berbeda, yang dikenal sebagai pencetakan binder-jet, yang menurut Weber lebih murah dan lebih efisien. Printer Metal Jet, yang terlihat seperti mesin fotokopi berukuran mesin cuci, menyebarkan lapisan serbuk logam dan kemudian menyemprotkannya dengan agen pengikat untuk memadatkannya dalam proses yang tidak seperti pencetakan lapis demi lapis 3-D. Barang-barang ini, pada dasarnya terbuat dari serbuk logam yang dilem-bersama, tidak sangat kokoh; Anda dapat mematahkan potongan tipis dengan tangan kosong. Jadi potongan-potongan awal kemudian ditempatkan dalam tungku — bayangkan menempatkan lembaran kue di dalam oven, tetapi sebagai ganti cookie, Anda memiliki baki bagian-bagian mobil — di mana panas yang ekstrem memadatkan bubuk. Hasil akhir relatif ringan, halus, dan dapat mencakup detail yang sangat bagus.

Prototipe perpindahan gigi 3-D-cetak untuk Volkswagen. HP percaya ini bisa di mobil sedini tahun depan.

Michele Guthrie / HP

Pelanggan akan dapat memilih dari berbagai paduan yang berbeda, dan perusahaan tersebut bekerja dengan berbagai vendor untuk membuat materi mereka tersedia di platform.

HP bukanlah perusahaan pertama yang menggunakan pencetakan binder-jet untuk logam. Perusahaan Percetakan 3-D EXone telah menggunakan teknik ini selama bertahun-tahun, dan Startup Desktop Metal yang didanai dengan baik meluncurkan produk pesaing tahun lalu.

Weber percaya HP akan memiliki keunggulan atas rival karena pengalamannya membuat printer konvensional. Printer 3-D dan printer 2-D berbagi banyak komponen yang sama, terutama nosel yang digunakan untuk menyemprot tinta, atau plastik, atau logam. Karena HP membuat jutaan nozel, itu bisa membuatnya lebih murah, kata Weber. Ini juga berarti bahwa teknisi yang dilatih untuk mempertahankan dan mendukung printer tingkat industri membutuhkan sedikit pelatihan tambahan untuk mendukung printer logam baru.

Konsultan industri 3-D-percetakan Todd Grimm mengatakan keahlian HP dalam mencetak, dikombinasikan dengan sumber daya perusahaannya yang sangat besar, seharusnya membantunya mengajukan klaim dalam pencetakan logam. Tapi itu masih menyisakan pertanyaan seberapa besar pasar itu nantinya. Weber mengatakan bahwa Jet Metal akan hemat biaya untuk sejumlah kecil barang, katakanlah antara 50.000 dan 70.000 unit.

Analis Gartner Pete Basiliere menyarankan HP untuk mengejar perusahaan yang sekarang membuat komponen menggunakan laser sintering selektif, karena pencetakan binder-jet akan lebih murah. Sangat mudah untuk melihat nilai sesuatu seperti itu untuk perangkat medis kelas atas, kata Grimm. Tetapi lebih sulit untuk melihatnya bekerja untuk pabrikan mobil besar yang perlu membuat jutaan bagian yang sama. Produsen yang telah menginvestasikan jutaan atau miliaran dolar dalam teknik yang sudah ditentukan tidak akan beralih ke pencetakan 3-D dalam semalam.

Bagi Weber, kuncinya adalah membuat teknologi jauh lebih baik sehingga perusahaan merasa harus beralih. "Saya belum melihat aplikasi pembunuh," katanya. Namun dia berpikir aplikasi nyata dari pencetakan 3-D belum terlihat. Kemampuan untuk memproduksi produk logam dalam jumlah kecil secara efektif belum pernah ada sebelumnya, jadi tidak mungkin untuk mengetahui dengan tepat bagaimana perusahaan akan menggunakannya.


Lebih banyak Cerita WIRED Great

AI Dapat Mengenali Gambar, Tapi Teks Telah Tricky — Sampai Sekarang


Pada 2012, buatan peneliti intelijen mengungkapkan peningkatan besar dalam kemampuan komputer untuk mengenali gambar dengan memberi makan jutaan jaringan syaraf gambar berlabel dari database bernama ImageNet. Ini mengantarkan pada fase yang menarik untuk visi komputer, karena menjadi jelas bahwa model yang dilatih menggunakan ImageNet dapat membantu mengatasi segala macam masalah pengenalan gambar. Enam tahun kemudian, itu membantu membuka jalan bagi mobil self-driving untuk menavigasi jalan-jalan kota dan Facebook untuk secara otomatis menandai orang-orang di foto Anda.

Di arena penelitian AI lainnya, seperti pemahaman bahasa, model serupa telah terbukti sulit dipahami. Tetapi penelitian terbaru dari fast.ai, OpenAI, dan Allen Institute for AI menunjukkan potensi terobosan, dengan model bahasa yang lebih kuat yang dapat membantu para peneliti mengatasi berbagai masalah yang belum terpecahkan. Sebastian Ruder, seorang peneliti di balik salah satu model baru, menyebutnya sebagai “momen ImageNet” bidangnya.

Perbaikannya bisa dramatis. Model yang paling banyak diuji, sejauh ini, disebut Embeddings from Language Models, atau ELMo. Ketika dirilis oleh Allen Institute musim semi ini, ELMo dengan cepat menjatuhkan yang terbaik sebelumnya pada berbagai tugas yang menantang — seperti pemahaman bacaan, di mana seorang AI menjawab pertanyaan SAT-gaya tentang sebuah bagian, dan analisis sentimen. Di bidang di mana kemajuan cenderung bertambah, menambahkan ELMo meningkatkan hasil sebanyak 25 persen. Pada bulan Juni, dianugerahi kertas terbaik pada konferensi besar.

Dan Klein, seorang profesor ilmu komputer di UC Berkeley, adalah salah satu pengguna awal. Dia dan seorang siswa sedang bekerja pada parser konstituen, alat roti dan mentega yang melibatkan pemetaan struktur gramatikal dari sebuah kalimat. Dengan menambahkan ELMo, Klein tiba-tiba memiliki sistem terbaik di dunia, yang paling akurat dengan margin yang sangat luas. “Jika Anda bertanya kepada saya beberapa tahun yang lalu apakah mungkin mencapai level setinggi itu, saya tidak akan yakin,” katanya.

Model seperti ELMo mengatasi masalah inti untuk ahli bahasa yang memegang AI: kurangnya data berlabel. Untuk melatih jaringan syaraf untuk membuat keputusan, banyak masalah bahasa membutuhkan data yang telah diberi label dengan tangan secara teliti. Tetapi menghasilkan data itu membutuhkan waktu dan uang, dan bahkan banyak dari itu tidak dapat menangkap cara-cara tak terduga yang kita bicarakan dan tulis. Untuk bahasa selain bahasa Inggris, peneliti sering tidak memiliki cukup data berlabel untuk menyelesaikan bahkan tugas dasar.

“Kami tidak akan pernah bisa mendapatkan cukup data berlabel,” kata Matthew Peters, seorang ilmuwan peneliti di Allen Institute yang memimpin tim ELMo. “Kami benar-benar perlu mengembangkan model yang mengambil data yang berantakan dan tidak berlabel dan belajar sebanyak mungkin dari itu.”

Untungnya, berkat internet, para peneliti memiliki banyak data yang berantakan dari sumber-sumber seperti Wikipedia, buku, dan media sosial. Strateginya adalah memberi makan kata-kata itu ke jaringan saraf dan memungkinkannya untuk membedakan pola sendiri, apa yang disebut pendekatan "tanpa pengawasan". Harapannya adalah pola-pola itu akan menangkap beberapa aspek bahasa umum — suatu arti kata-kata apa, barangkali, atau kontur dasar tata bahasa. Seperti halnya model yang dilatih menggunakan ImageNet, model bahasa seperti itu kemudian dapat disetel dengan baik untuk menguasai tugas-tugas yang lebih spesifik — seperti meringkas artikel ilmiah, mengklasifikasikan email sebagai spam, atau bahkan menghasilkan akhir yang memuaskan untuk sebuah cerita pendek.

Intuisi dasar itu bukan hal baru. Dalam beberapa tahun terakhir, para peneliti telah menggali data tanpa label menggunakan teknik yang disebut kata embeddings, yang memetakan bagaimana kata-kata berhubungan satu sama lain berdasarkan bagaimana mereka muncul dalam jumlah besar teks. Model-model baru ini bertujuan untuk masuk lebih dalam dari itu, menangkap informasi yang berskala dari kata-kata hingga ke tingkat yang lebih tinggi dari bahasa. Ruder, yang telah menulis tentang potensi untuk model-model yang lebih dalam yang akan berguna untuk berbagai masalah bahasa, berharap mereka akan menjadi pengganti sederhana untuk kata embeddings.

ELMo, misalnya, memperbaiki kata embeddings dengan memasukkan lebih banyak konteks, melihat bahasa pada skala kalimat daripada kata-kata. Konteks ekstra itu membuat model itu bagus dalam menguraikan perbedaan antara, katakanlah, "Mei" bulan dan "mungkin" kata kerja, tetapi juga berarti ia belajar tentang sintaksis. ELMo mendapat dorongan tambahan dengan mendapatkan pemahaman tentang sub-unit kata, seperti prefiks dan sufiks. Memberi makan jaringan saraf satu miliar kata, seperti yang dilakukan tim Peters, dan pendekatan ini ternyata cukup efektif.

Masih belum jelas apa yang sebenarnya dipelajari oleh model dalam proses menganalisis semua kata tersebut. Karena cara yang tidak jelas di mana jaringan saraf dalam berfungsi, itu pertanyaan yang sulit untuk dijawab. Para peneliti masih hanya memiliki pemahaman yang kabur tentang mengapa sistem pengenalan gambar bekerja dengan sangat baik. Dalam makalah baru yang muncul di sebuah konferensi pada bulan Oktober, Peters mengambil pendekatan empiris, bereksperimen dengan ELMo dalam berbagai desain perangkat lunak dan lintas tugas linguistik yang berbeda. “Kami menemukan bahwa model ini mempelajari sifat dasar bahasa,” kata Peters. Namun dia mengingatkan para peneliti lain perlu menguji ELMo untuk menentukan seberapa kuat model ini di berbagai tugas, dan juga kejutan tersembunyi yang mungkin dikandungnya.

Satu risiko: pengkodean bias dari data yang digunakan untuk melatih mereka, sehingga dokter diberi label sebagai pria, dan perawat sebagai wanita, misalnya, seperti kata embeddings sebelumnya telah dilakukan. Dan sementara hasil awal yang dihasilkan dengan mengetuk ELMo dan model lainnya menarik, kata Klein, tidak jelas seberapa jauh hasilnya dapat didorong, mungkin dengan menggunakan lebih banyak data untuk melatih model, atau dengan menambahkan kendala yang memaksa jaringan syaraf untuk mempelajari lebih lanjut. efektif. Dalam jangka panjang, AI yang membaca dan berbicara dengan lancar seperti yang kita lakukan mungkin memerlukan pendekatan baru sepenuhnya.


Lebih banyak Cerita WIRED Great

Facebook Sekarang Bisa Menemukan Wajah Anda, Bahkan Saat Ini Bukan Tagged


Facebook hanya melonggarkan tali sedikit pada algoritma pengenalan wajahnya. Mulai Selasa, kapan pun seseorang mengupload foto yang menyertakan apa yang dipikirkan Facebook adalah wajah Anda, Anda akan diberi tahu bahkan jika Anda tidak diberi tag.

Fitur baru diluncurkan ke sebagian besar pengguna Facebook di Facebook lebih dari 2 miliar pengguna ini. pagi. Ini hanya berlaku untuk foto yang baru diposting, dan hanya mereka yang memiliki pengaturan privasi yang membuat gambar terlihat oleh Anda. Pengguna Facebook di Kanada dan Uni Eropa tidak disertakan. Jaringan sosial tidak menggunakan teknologi pengenalan wajah di wilayah tersebut, karena kekhawatiran dari regulator privasi.

Facebook telah terus memperluas penggunaan pengenalan wajah selama bertahun-tahun. Perusahaan pertama kali menawarkan teknologi ini kepada pengguna di akhir tahun 2010, dengan fitur yang menyarankan orang untuk memberi tag pada foto. Backlash melawan cara pengguna secara otomatis masuk ke sistem itu adalah salah satu alasan algoritma Facebook menghadapi buta di Kanada dan UE saat ini. Di tempat lain, perusahaan melakukan upaya baru untuk memberi tahu pengguna, namun membiarkan fitur dasarnya tidak berubah. Pada tahun 2015, perusahaan meluncurkan aplikasi foto-organisasi yang disebut Moments yang menggunakan pengenalan wajah untuk membantu Anda berbagi foto dengan orang-orang yang terkunci.

Kepala privasi Facebook, Rob Sherman, memposisikan fitur pemberitahuan foto baru karena memberi orang lebih banyak kontrol atas citra mereka secara online. "Kami telah memikirkan hal ini sebagai fitur yang benar-benar memberdayakan," katanya. "Mungkin ada foto yang ada yang tidak Anda ketahui." Menginformasikan keberadaan Anda juga bagus untuk Facebook: lebih banyak pemberitahuan yang terbang di sekitar berarti lebih banyak aktivitas dari pengguna dan lebih banyak tayangan iklan. Semakin banyak orang yang memberi tag pada foto menambahkan lebih banyak data ke cache Facebook, membantu menggerakkan bisnis penargetan iklan yang menguntungkan yang membuat perusahaan tetap bertahan.

Begitu Facebook mengidentifikasi Anda di sebuah foto, akan muncul pemberitahuan yang mengarah ke Foto baru. Tinjau dialog. Di sana Anda dapat memilih untuk memberi tanda pada diri sendiri pada gambar, memberi tahu pengguna yang memasang gambar, memberi tahu Facebook bahwa wajahnya bukan Anda, atau melaporkan gambar karena melanggar peraturan situs.

Facebook

Sebagai bagian dari Fitur baru, Facebook juga akan memberi tahu pengguna jika ada orang lain yang mencoba menggunakan foto mereka di profil; Facebook mengatakan bahwa ini berusaha membuat lebih sulit untuk meniru identitas orang lain. Perusahaan juga menambahkan pengenalan wajah pada layanannya untuk tuna netra yang menggambarkan foto dari teman-teman dalam teks.

Seberapa bagus teknologi pengenal wajah Facebook? Di antara yang terbaik di dunia. Ratusan miliar foto yang tersimpan di server perusahaan menyediakan data yang cukup untuk melatih algoritma pembelajaran mesin untuk membedakan wajah yang berbeda. Nipun Mathur, kelompok belajar mesin tes Facebook menolak untuk memberikan angka pada ketepatan sistem. Dia mengatakan sistem ini bekerja meski tidak memiliki tampilan wajah penuh, meski tidak dapat mengenali orang dalam profil 90 derajat. Pada tahun 2015, kelompok penelitian AI di Facebook menerbitkan sebuah makalah tentang sebuah sistem yang bisa mengenali orang bahkan ketika wajah mereka tidak terlihat, menggunakan isyarat lain seperti pakaian atau bentuk tubuh. Facebook mengatakan tidak ada dari pekerjaan itu di produk baru.

Jika Anda tidak menyukai suara semua itu, Anda mungkin ingin memanfaatkan kontrol privasi yang direvisi yang juga diluncurkan Facebook hari ini. Anda sudah bisa menyisih dari saran tag foto bertenaga wajah Facebook, namun deskripsi pengaturan dengan hati-hati dihindari dengan menggunakan istilah pengenalan wajah. Versi baru dari pengaturan yang memungkinkan Anda untuk menonaktifkan pengenalan wajah sama sekali menggunakan ungkapan itu, mungkin mempermudah orang untuk memahami apa yang telah mereka izinkan. Jika Anda menyisih dari pengenalan wajah, Facebook mengatakan akan menghapus template wajah yang digunakan untuk menemukan Anda di foto.

Beberapa pendukung privasi mengatakan bahwa sistem harus mewajibkan pengguna untuk memilih, daripada memaksa mereka untuk tidak ikut serta. Pada tahun 2015, sembilan organisasi keluar dari proses Departemen Perdagangan yang bertujuan untuk mengembangkan kode etik untuk penggunaan pengenalan wajah secara komersial, termasuk di perusahaan media sosial. Jennifer Lynch, seorang staf senior pengacara dengan Electronic Frontier Foundation, mengatakan penolakan perusahaan untuk membuat opt-in teknologi mereka adalah satu alasan mengapa dia dan orang lain meninggalkan prosesnya.

Lynch berpendapat bahwa kebijakan Facebook saat ini mencegah orang untuk dapat mengambil keputusan. tentang privasi dan risiko terhadap data pribadi mereka. Perusahaan tersebut dapat secara instan dan diam-diam meluncurkan penggunaan baru untuk data wajah yang mempengaruhi lebih dari satu miliar orang.

Lynch mengatakan ada banyak ketertarikan dari pengecer dalam menggunakan pengenalan wajah untuk melacak dan menargetkan pembeli di toko, area bisnis Facebook mungkin tergoda oleh. Sebuah aplikasi paten yang baru-baru ini diungkapkan membayangkan Facebook menerapkan pengenalan wajah untuk pembayaran di dalam toko. Jaringan sosial telah bekerja sama dengan pialang data untuk menghubungkan aktivitas dan profil online pengguna Facebook dengan perilaku offline.

Seorang juru bicara Facebook mengatakan bahwa perusahaan tersebut tidak memiliki rencana untuk produk pengenalan wajah di luar yang diumumkan pada hari Selasa, dan bahwa perusahaan tersebut sering mematenkan ide tidak pernah dipraktikkan. Dia tidak menjawab pertanyaan tentang mengapa Facebook tidak mengizinkan pengguna untuk memilih untuk mengenali wajah.

Sikap Facebook yang mungkin diuji di pengadilan tidak lama lagi. Perusahaan ini memperjuangkan tuntutan di pengadilan federal yang diajukan oleh pengguna yang mengatakan bahwa pendekatan opt-out perusahaan terhadap pengakuan wajah melanggar undang-undang privasi Illinois.

Bagaimana Bored Panda Survived Facebook's Clickbait Purge


Selama satu tahun atau dua di awal tahun 2010, genre tertentu dari judul utama yang sangat menarik dan tak dapat dihilangkan pun tak terhindarkan di Facebook. Anda tahu trope – seseorang meninggal dengan cara yang inspiratif, situasi yang berpotensi buruk menyebabkan persahabatan tidak mungkin terjadi, seekor anjing menyelamatkan nyawa seseorang. Diikuti, hampir selalu, oleh "Anda tidak akan pernah percaya apa yang terjadi selanjutnya."

Ini adalah taruhan yang pasti untuk membuat konten menjadi macet, dan penerbit yang haus akan banjir membanjiri Facebook dengan berita utama rasa ingin tahu. Sejumlah situs yang didedikasikan untuk mengaduk klikbait virus-Viralnova, Distractify, Diply, Upworthy-flourished.

Anda pasti akan percaya apa yang terjadi selanjutnya. Formatnya dengan cepat beralih ke nada pukulan yang ngeri. Sebagai tanggapan, Facebook men-tweak algoritma yang menentukan cerita mana yang muncul di News Feed-nya, dan lalu lintas ke sebagian besar penerbit virus merosot. Beberapa dijual, yang lain mengubah strategi, yang lain dilipat. Sekarang, cara termudah untuk mendapatkan virus di Facebook adalah dengan berita politik yang dirancang untuk memancing kemarahan dan ketakutan.

Artinya, kecuali Anda adalah satu penerbit virus yang telah menentang algoritme dan berkembang pesat. Melawan segala rintangan, Panda Bored, sebuah blog yang dimulai oleh seorang fotografer Lithuania pada tahun 2009, tetap menjadi salah satu penerbit teratas di Facebook. Seiring persaingannya memudar, pertumbuhan Panda Bored telah meningkat. Pada bulan Oktober, Panda Bored mengatakan bahwa hal itu memukul 116 juta pengunjung unik, naik dari rata-rata 17 juta per bulan tahun lalu. Perusahaan membayar untuk mempromosikan beberapa cerita, meskipun ini mengaitkan sebagian besar pertumbuhan baru-baru ini dengan lalu lintas organik.

Sebagian besar lalu lintas itu masuk melalui Facebook, di mana posting Panda Panda Bored rata-rata menghasilkan lebih banyak suka, berbagi, dan reaksi lainnya daripada yang lain. Situs berita berbahasa Inggris, menurut NewsWhip, penyedia analisis berita. Bored Panda memiliki lebih dari tiga kali lebih banyak pertunangan per pos sebagai pesaing terdekatnya, situs berita konservatif Daily Wire. Dalam total pertunangan, Panda Bored menempati peringkat kedua hanya untuk Foxnews.com, dan di depan organisasi berita utama seperti NBC, Daily Mail, New York Times, dan CNN.

Ini adalah peringkat yang mengejutkan untuk situs 40 orang yang terkait dengan hari-hari awal blogging-sebuah kemunduran ketika Internet kurang merupakan cerminan yang menipu dan menekan stres dari keburukan kehidupan modern, dan lebih merupakan tempat untuk menghabiskan waktu ketika kita bosan. Dengan kisah-kisahnya yang sederhana dan sehat tentang hewan-hewan yang tidak waras dan proyek foto yang bagus, Bored Panda telah berkembang dengan menghindari kemarahan. Atribut NewsWhip Bosan kesuksesan Panda fokus ringan, mencatat bahwa cerita visual-berat tentang tato anjing-anjing dan kumis kuda adalah salah satu cerita yang paling banyak dibagikan di Facebook pada bulan September

Banyak publisher digital berjuang untuk hidup sampai tinggi valuasi dan ekspektasi hipertigmentasi, Panda Bored sangat penting untuk menghindari investasi luar. Situs tersebut memperkirakan akan membukukan pendapatan $ 20 juta sampai $ 30 juta tahun ini dari iklan banner, rekomendasi konten, dan beberapa kesepakatan konten bermerek, menghasilkan lebih banyak keuntungan daripada yang mengetahui apa yang harus dilakukan, menurut pendirinya Tomas Banišauskas.

lebih sedikit Artikel, Tapi yang Lebih Baik

Seperti banyak orang yang menonton ledakan blogging di tahun 2007, Banišauskas melihat sebuah kesempatan. Dia dan teman sekelasnya ingin menyalin kesuksesan blog lain, jadi mereka memulai sebuah blog berjudul "Million Dollar Plan." Mereka menjelajahi web untuk mendapatkan cerita tentang kesuksesan online, menulis blog di situs WordPress, dan menjalankan beberapa iklan Google Adsense. "Kami tidak tahu banyak, tapi dengan mengajar orang lain, kami bisa mengajar diri sendiri," katanya. Akhirnya mereka mulai menghasilkan beberapa dolar sehari dari iklan tersebut. "Itu seperti sebuah keajaiban," katanya. "Anda meletakkan sesuatu di internet dan menghasilkan uang."

Pada saat itu, Banišauskas adalah seorang fotografer lepas untuk pernikahan dan iklan TV. Ia lebih tertarik pada seni visual daripada model bisnis online, jadi ia menciptakan blog seputar seni, periklanan, dan arsitektur. Isi visual mendapat respon yang kuat; Dalam satu bulan situsnya secara kolektif mengumpulkan sekitar satu juta pengunjung. Hal itu membuat dia menyerang dengan sendirinya, menciptakan Panda Bored, sebuah blog yang didedikasikan untuk memerangi kebosanan dengan cerita seni dan cerita positif, dari Vilnius, Lituania, datar pada tahun 2009.

Berfokus pada konten visual seperti foto dan ilustrasi datang secara alami ke Banišauskas, yang bukan penutur asli bahasa Inggris. Dia memilih subjek berdasarkan naluri usus, dan bersikeras membuat Panda Bored menjadi jeda positif dan indah dari keseluruhan jaring. "Ide utama saya adalah, saya tidak dapat bersaing dengan orang-orang besar, jadi saya harus melakukan sedikit artikel tapi melakukannya dengan lebih baik," katanya.

Ini berhasil, Artikel seperti "Ayah Kreatif Membawa Crazy Photos of Daughters" pergi virus, memeras 5 juta penayangan. Pada tahun 2012, Panda Bored menarik rata-rata satu juta kunjungan per bulan, dan Banišauskas mempekerjakan karyawan pertamanya. Sekitar waktu itu ia memutuskan untuk membiarkan para seniman yang ia tulis menceritakan kisah mereka sendiri. Submisi dituangkan dalam, mencapai 100 hari, dan banyak artis yang dibesarkan Panda kemudian memberi tahu Banišauskas bahwa posnya telah mengubah karier mereka, memenangkan pekerjaan baru, penampilan TV, atau ketenaran di komunitas mereka.

Ketika naik dan turun penerbit virus mulai membanjiri Facebook dengan clickbait, Banišauskas mengatakan timnya mendiskusikan apakah akan mengikuti jejak mereka. "Orang-orang ini benar-benar tumbuh dan melakukan hacking algoritma," katanya. Bosan Panda memutuskan untuk tidak menggunakan taktik yang sama. "Clickbait lama adalah tentang mencoba mengundang seseorang untuk membaca artikel dan tidak akan memberikannya," katanya. "Jika Anda memberikannya, orang akan baik-baik saja dengan itu."

Karena itulah Banišauskas percaya Panda Bored tidak dihukum oleh tweak algoritma Facebook yang membuat beberapa pesaing virusnya tersingkir. Padahal, katanya Bored Panda mengalami dorongan lalu lintas dengan setiap perubahan algoritma. "Saya pikir yang lain kehilangan lalu lintas dan kami mendapatkannya," katanya.

Terlalu Banyak Uang untuk Dibelanjakan

Bahkan saat tumbuh, Panda Bored menyimpan hal-hal sederhana. Investor ventura dari AS dan Eropa telah mendekati perusahaan dalam beberapa tahun terakhir tentang investasi, namun Banišauskas tidak memerlukan lebih banyak dana. "Kami sangat menguntungkan, masalah utama kami adalah bagaimana dengan cerdik menginvestasikan semua uang itu," katanya. Banišauskas tertarik pada bantuan strategis, dan telah menambahkan Max Niederhofer, mitra umum di Sunstone Capital, sebagai penasihat.

Bored Panda membangun alat data internal untuk memandu keputusan tentang cerita mana yang akan dikejar dan yang harus dilewati. Atribut Banišauskas Bored pertumbuhan akselerasi Panda dalam beberapa tahun terakhir untuk penggunaan data. Permainan konten telah menjadi jauh lebih canggih sejak awal masa blogging, dan naluri usus kurang bisa diandalkan. Orang tidak kagum dengan seni dan fotografi yang indah seperti saat Bored Panda dimulai, kata Banišauskas. Mereka lebih bersemangat tentang hal-hal yang dapat mereka kaitkan: daftar lucu, cerita tentang binatang, meme dan foto lucu lainnya. Panda yang pucat baru-baru ini menampilkan cerita tentang hewan di pesawat terbang, foto sekarang dan kemudian, dan ya, bahkan beberapa cerita tentang pengangkatan seperti clickbait ("Bagaimana Pesan Tunggal Mengubah Hidupku dan 10.000 Orang Lain))

Perusahaan tersebut mengikuti rekan media digitalnya dengan berinvestasi dalam konten video asli. Banišauskas berencana untuk meningkatkan stafnya hingga 30 persen menjadi 50 persen tahun depan, dengan penekanan pada bakat video. Dia percaya menambahkan lebih banyak video orisinil akan mengurangi ketergantungan Panda Bored di Facebook sebagai saluran distribusi.

Ini akan menjadi langkah maju yang besar bagi situs ini, yang oleh Banišauskas ingin tetap bersandar mungkin untuk mempertahankan keuntungan dan untuk membantu perusahaan beradaptasi. untuk perubahan lebih cepat Setelah delapan tahun di mana Panda Bored telah menjadi bayi Banišauskas, dia mencoba berhenti bekerja 13 jam sehari dan melakukan micromanaging. Memanggil dari "liburan kerja" di Spanyol, dia mengatakan bahwa dia sedang belajar mendelegasikan dan menemukan keseimbangan. "Saya sekarang melihat cahaya lagi," katanya.

Bagaimana penulis '4 jam kerja' Tim Ferriss beralih dari pengusaha yang sedang berjuang menjadi penulis buku terlaris dan pembawa acara podcast dengan jutaan penggemar.


 Tim Ferriss Tim Ferriss beralih dari seorang pengusaha online yang berjuang ke kepala sebuah merek dengan jutaan penggemar di seluruh dunia. Sarah Jacobs / Insider Bisnis

  • Tim Ferriss berjuang dengan bisnis online setelah kuliah dan tidak yakin akan apa yang harus dilakukan dengan hidupnya.
  • Bukunya yang berjudul "The 4-Hour Workweek", didasarkan pada bisnis dan perjalanannya dan menjadi buku terlaris yang mengejutkan.
  • Selama 10 tahun terakhir, Ferriss telah membangun merek yang telah menarik jutaan penggemar dari seluruh dunia.

Lebih dari 10 tahun yang lalu, Tim Ferriss merasa terlalu banyak bekerja, gelisah, dan tidak yakin dengan apa yang ingin dilakukannya dengan hidupnya. Kemudian dia mengambil apa yang dia pelajari dari pengalamannya sebagai seorang pengusaha dan pelancong dan menulis "The 4-Hour Workingweek," sebuah buku yang sukses besar mengejutkan dirinya sendiri.

Ferriss mengambil momentum dari buku itu dan menciptakan sebuah merek di sekitar menjadi "kelinci percobaan manusia," mencari ahli di bidang mereka untuk mempelajari beberapa teknik mereka dan menggabungkannya ke dalam kehidupannya sendiri sebelum menyerahkannya kepada pendengarnya. Dia sekarang memiliki beberapa buku terlaris, termasuk buku barunya "Tribe of Mentors," dan sebuah podcast yang melampaui 200 juta unduhan.

Kami baru saja berbicara dengan Ferriss untuk podcast Bisnis Insider, "Success! How I Did It," dan dia mengambil kita melalui perjalanannya yang tidak mungkin.

Ferriss lahir pada tahun 1977 di Long Island. Dia mengatakan bahwa meskipun orang tuanya tidak memiliki banyak uang, mereka akan selalu membeli buku untuknya, dan itulah bagaimana dia mengembangkan sebuah cinta untuk belajar.

 Ferriss lahir pada tahun 1977 di Long Island. Dia mengatakan bahwa meskipun orang tuanya tidak memiliki banyak uang, mereka akan selalu membeli buku untuknya, dan bagaimana dia mengembangkan sebuah cinta untuk belajar.

Courtesy of Tim Ferriss

Ferriss kecil untuk usianya sebagai anak kecil. , dan dia bilang anak-anak akan memilihnya karena ukuran tubuhnya. Ketika berusia sekitar delapan tahun, ibunya menandatanganinya untuk kelas gulat, sebuah olahraga yang meletakkan dasar bagi kecintaannya untuk bereksperimen dengan latihan dan diet yang akan dia kembangkan saat masih remaja.

Sebagai siswa SMA, Ferriss dipindahkan ke sekolah asrama elite New Hampshire, Sekolah St. Paul, dengan bantuan dari kakek dan akademisnya. Pada usia 15, dia menghabiskan satu tahun sebagai mahasiswa pertukaran di Jepang.

Perjalanan Ferriss ke Jepang adalah kali pertamanya bepergian ke luar negeri, dan dia mengatakan bahwa ini adalah "pengalaman formatif yang sangat besar dalam hidup saya."

Dia mempertimbangkan Ini bagian dari hidupnya untuk menjadi sadar akan kesadaran bahwa ada dunia yang luar biasa di luar tempat dia dibesarkan, dan ini memupuk semangat untuk menjelajahi budaya lain.

St. Paul membawa Ferriss ke Princeton, di mana dia mengambil jurusan studi di Asia Timur.

 St. Paul Ferrita yang dikirim ke Princeton, di mana dia mengambil jurusan studi di Asia Timur.

Eduardo Munoz / Reuters

Ferriss mengungkapkan dalam sebuah posting blog tahun 2015 dan sebuah TULU 2017 bahwa dia telah berurusan dengan depresi bipolar, dan bahwa dia sampai pada sebuah terutama titik gelap selama tahun terakhir kuliahnya. Dia sejak datang untuk melihatnya sebagai salah satu dari beberapa titik balik dalam hidupnya.

Ferriss mengatakan bahwa dia berada dalam waktu yang "sangat, sangat gelap" sebagai seorang senior perguruan tinggi dan bahkan memikirkan bunuh diri.

Dia mengambil cuti setahun , mengajar Jepang dan bekerja serabutan di China. Ketika dia kembali untuk menyelesaikan gelar, dia yakin bahwa dia tidak akan mengambil jalur tradisional Ivy League ke dalam keuangan.

"Saya melihat teman sekelas saya berkompetisi, karena itulah yang mereka sukai!" dia berkata. "Maksud saya, Anda membawa anak-anak yang pergi ke sekolah seperti Princeton, mereka terbiasa bersaing, dan mereka dulu orang nomor satu, jadi jika ada sesuatu yang didambakan, mereka akan bersaing untuk itu, apakah mereka benar-benar menginginkannya atau tidak? hal. "

Setelah lulus dan mendapatkan pegangan pada pemikirannya, Ferriss menduga dia akan memeriksa perkembangan menarik di Silicon Valley. Dia segera memulai perusahaannya sendiri, BrainQuicken.

Ferriss mengatakan kepada kami bahwa dia menciptakan perusahaan suplemen atletiknya sendiri karena ini adalah area yang terobsesi dengan hidupnya sendiri. Dia memutuskan untuk menggabungkan suplemen yang telah dia minum saat bekerja dengan atlit perguruan tinggi untuk menentukan di mana permintaan terbesar.

"BrainQuicken adalah pembelajaran nyata dalam pekerjaan MBA," katanya.

Salah satu profesor Princeton-nya kemudian Mintalah Ferriss untuk berbicara dengan siswa tentang apa yang dia pelajari sebagai seorang pengusaha. Ini berpuncak pada kuliah Ferriss dengan nakal yang disebut "Drug Dealing for Fun and Profit."

Ferriss mencapai titik terendah pada tahun 2004 setelah seorang teman meninggal, sebuah hubungan berakhir, dan bisnisnya terasa seperti menabrak jalan buntu tidak peduli berapa jam Dia dimasukkan ke dalam. Seperti sebelumnya, dia memutuskan untuk bepergian, kali ini ke tempat temannya di London.

 Ferriss mencapai titik terendah pada tahun 2004 setelah seorang teman meninggal, sebuah hubungan berakhir, dan bisnisnya terasa seperti menabrak jalan buntu. berapa jam dia memasukkannya. Seperti sebelumnya, dia memutuskan untuk bepergian, kali ini ke tempat temannya di London.

Matthew Lloyd / Getty Images

Saat itulah Ferriss menemukan filsuf Romawi kuno Seneca, yang Stoic cita-cita sejak membantu dia bergerak melalui titik-titik rendah.

Dalam TED Talk 2017-nya, dia mengatakan bahwa dia terutama berfokus pada garis Seneca, "Kami lebih banyak membayangkan daripada kenyataan.

Ketika dia beristirahat, dia menyadari bahwa bisnisnya benar-benar berkinerja lebih baik tanpa micromanag-nya

Selama cuti panjang ini, Ferriss mengumpulkan pelajaran seputar efisiensi dan perencanaan yang telah dia pelajari dari perjuangan profesional dan pribadinya, dan ini kemudian menjadi dasar buku pengenal karirnya di tahun 2007, "The 4-Hour Working Week."

Ferriss tahu bahwa dia dapat dengan mudah menjadi keajaiban sekali, jadi dia memutuskan untuk memasukkan sebagian uang yang dia hasilkan ke startup teknologi. Dia berteman dengan pemodal ventura Mike Maples, yang membantu menuntunnya ke investasi yang sangat sukses di perusahaan seperti Uber, Facebook, dan Twitter.

Ferriss adalah seorang mahasiswi yang mahir dan memiliki kesuksesan yang sangat sukses sebagai investor dan penasihat tahap awal, namun dia memutuskan pada tahun 2015 untuk menahan diri agar tidak melakukan investasi lebih banyak sehingga dia dapat fokus pada bisnisnya sendiri.

Agar tidak menjadi pigeonholed sebagai ahli karir, Ferriss memutuskan bahwa proyek selanjutnya akan mengeksplorasi gairah lainnya. Buku berikutnya adalah "The 4-Hour Body" tahun 2010, yang juga menjadi buku terlaris New York Times nomor satu.

Buku ini membantu mendirikan Ferriss sebagai "kelinci percobaan manusia" dan memulai sebuah pola yang akan terus diterapkannya kepadanya. bidang lain

Dia akan berbicara dengan para ahli untuk membuat diet penurunan berat badan, misalnya, dan kemudian mencobanya sendiri, membagikan hasilnya di sepanjang jalan. Dia juga akan mendorong pembacanya untuk berbagi cerita mereka, dan untuk menawarkan saran perbaikan jika mereka memperhatikannya.

Berikutnya adalah masakannya, dengan koki "The 4-Hour Chef 2012". Keputusannya untuk menerbitkan buku melalui Amazon mendorong beberapa penjual buku dari batu bata dan mortir menolak untuk membawanya, namun buku tersebut tetap berhasil menjadi buku terlaris Wall Street Journal.

 Selanjutnya, memasaknya, dengan 2012 "Koki 4 jam." Keputusannya untuk menerbitkan buku melalui Amazon mendorong beberapa penjual buku dari batu bata dan mortir untuk menolaknya, namun buku tersebut tetap berhasil menjadi buku terlaris Wall Street Journal.

Ferriss belajar teknik memasak dari Michelin-star- koki Ferretta / Flickr

Ferriss mengatakan bahwa energi yang dia masukkan ke dalam buku – itu adalah album raksasa, dan penuh dengan foto dan grafis – dikombinasikan dengan tantangan distribusi yang tak terduga membuatnya terbakar.

Pada tahun 2013, HLN memberi Ferriss sebuah acara TV, "Percobaan Tim Ferriss," di mana para ahli akan mengajarkan kepadanya dasar-dasar keahlian mereka, apakah itu berselancar atau rally mobil balap. Pertunjukan tersebut merupakan bagian dari inisiatif Turner Broadcasting yang berumur pendek, dan hanya beberapa episode yang ditayangkan di televisi.

 Pada tahun 2013, HLN memberi Ferriss sebuah acara TV, "Percobaan Tim Ferriss," di mana para ahli akan mengajarinya. dasar-dasar kerajinan mereka, entah itu berselancar atau rally mobil balap. Pertunjukan tersebut merupakan bagian dari inisiatif Turner Broadcasting yang berumur pendek, dan hanya beberapa episode yang ditayangkan di televisi.

"Eksperimen Tim Ferriss"

Ferriss hancur saat pertunjukan berakhir, namun akhirnya memutuskan untuk menemukannya. sebuah cara untuk mendapatkan produknya di luar sana, sama seperti yang dia lakukan dengan buku terakhirnya.

Pada tahun 2015, dia akhirnya memenangkan hak digital untuk semua 13 episode pertunjukan dan membagikannya di iTunes, di mana mereka berada di puncak paling banyak- download chart

Setelah burnout buku dan pertunjukan gagal, Ferriss memutuskan untuk menunggu waktunya dengan podcast, yang menurutnya tidak pernah dimaksudkan untuk menjadi proyek sampingan sementara yang menyenangkan. Wawancara panjangnya tentang karir dan kerajinan lepas landas, dan sejak diluncurkan pada tahun 2014, "Tim Ferriss Show" telah menghasilkan lebih dari 200 juta unduhan.

Podcast adalah enkapsulasi merek Ferriss yang sempurna.

Saat ia menempatkan Ini: "Saya mengkhususkan diri pada pengenalan pola dan pembelajaran yang cepat. Jadi, ambil subjek yang tampaknya sangat rumit atau dapat disajikan dengan cara yang sangat kompleks, dan distilasi ke dalam jumlah paling sedikit dari potongan yang bergerak yang sangat penting."

Ferriss memulai babak baru dalam kehidupannya di tahun 2017 saat pindah dari Silicon Valley ke Austin, Texas. Dia mengatakan bahwa dia menemukan Bay Area terjebak dalam pemikiran kelompok, karena sebagian besar tumbuh dari cinta untuk eksperimen yang mendorongnya ke sana pada awalnya.

 Ferriss memulai babak baru dalam hidupnya pada tahun 2017 ketika dia pindah dari Silicon Lembah ke Austin, Texas. Dia mengatakan bahwa dia mendapati bahwa Bay Area terjebak dalam pemikiran kelompok, karena sebagian besar tumbuh dari cinta akan eksperimen yang mendorongnya ke sana.

Julia Robinson / Reuters

Tahun ini, pada umumnya, telah yang besar untuk Ferriss. Dia berusia 40, "Jam kerja 4 jam kerja" berusia 10 tahun, dan dia menghadapi depresi dengan cara terbuka. Dia mengatakan bahwa dia mencapai tingkat kedamaian batin dan tidak mengejar satu proyek demi proyek lain tanpa tujuan.

 Tahun ini, pada umumnya, ini sangat besar bagi Ferriss. Dia berusia 40, "Jam kerja 4 jam kerja" berusia 10 tahun, dan dia menghadapi depresi dengan cara terbuka. Dia mengatakan bahwa dia mencapai tingkat kedamaian batin dan tidak mengejar satu demi satu proyek tanpa tujuan.

Andrew "Drew" Kelly

"Saya sangat nyaman berusia 40," kata Ferriss. "Tapi sebagai latihan pikiran, Anda tahu, saya bertanya pada diri sendiri, apakah ini adalah titik setengah jalan, jika kita hanya melihat tabel aktuaria, sepertinya, baiklah, jika saya berusia 50%, benar, m setengah jalan melalui lomba ini yang disebut kehidupan, dan ketika saya mencapai garis finish, Anda mati di usia 80 tahun, bagaimana saya bisa memikirkan kembali lintasan? "

" Bagaimana saya bisa memikirkan kembali over- Perencanaan versus perencanaan di bawahnya? Meskipun saya berusaha memperbaiki hubungan saya dengan orang lain, apakah mereka bergantung pada hubungan saya dengan diri saya sendiri? " dia berkata. "Jika ya, bagaimana saya harus mengkonseptualisasikan perbaikan itu, bukankah itu? Jika bukan bagian dari repertoar saya?"

Saat dia mengetahui jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini, dia menjelaskan, dia akan mengambilnya. penonton bersama untuk perjalanan.

Generasi baru robot adalah mencampur salad, membuat pizza dan menyeduh kopi


Burger sirip, pizza tossers, dan latte frothers, perhatikan punggung Anda: Gordon, Sally, dan Kona akan datang untuk Anda. (Dan mereka tidak perlu mengambil hari sakit.) Selama beberapa tahun terakhir, tentara robot pemotong biaya yang efisien telah tiba untuk mengotomatisasi berbagai tugas persiapan makanan, mulai dari mencambuk salad untuk makan siang Palo Alto hingga berbumbu. kari larut malam untuk hama MIT yang lapar. Mereka bergabung dengan jajaran juru masak robo yang sudah populer di Asia; Di China, bahkan ada restoran dengan staf bot yang disebut Wall.E. Apakah melayani sebagai koki sous di dapur atau merampingkan pesanan takeout Anda, mungkin tidak ada target yang lebih baik untuk selera makan Silikon Valley daripada industri makanan.

Coffee Maker : Hindari barista dengan menggunakan kopi dari lengan robot enam sumbu bernama Gordon. Dibangun oleh Mitsubishi, Gordon telah mengukus dan menuangkan minuman espresso di kios San Francisco yang tertutup kaca, Cafe X, sejak Januari. Ini seperti ATM java, dikurangi biaya cerukan.

Dewi Hijau : Diluncurkan oleh Redwood City, California, Chowbotics startup pada bulan April, Sally adalah kotak bergaya Automat yang diisi dengan 21 tabung ramuan cincang. Dia bisa menciptakan lebih dari 1.000 kombinasi salad-mungkin saat merenungkan politik gender siapa pun yang memutuskan untuk memberi nama robot salad penghitung kalori "Sally."

Mesin Pizza : Di Zume Pizza di Silicon Valley, robot menyiapkan bola adonan ke dalam pai kerak tipis, buang dan oleskan sausnya, dan pindahkan pizza ke dan dari oven 800 derajat. Pizza-pizza itu dikirim di truk yang dilengkapi dengan puluhan oven pintar untuk menjaga agar pie tetap panas. Saus rahasia Analisis prediktif.

Dorm 'Droid : Serahkan pada sekelompok siswa MIT untuk meningkatkan pilihan ruang makan mereka dengan merancang minirestaurant yang sepenuhnya otomatis. Di Spyce Kitchen, koki robot membutuhkan waktu kurang dari lima menit untuk memasak makanan seperti jambalaya atau kari kacang buncis. Tidak ada yang disajikan di nampan plastik

Noodle Duo : Ramen sembilan puluh detik tidak harus disertakan dalam cangkir microwave. Sejak tahun 2015, robot kembar Koya dan Kona telah meramu mangkuk buatan di Toyako, di Shanghai. Pasangan ini dapat merebus air, memasak mie, kaldu sendok, dan mengeluarkan sayuran, daging, dan telur dalam waktu kurang dari dua menit.

Burgermeister : Perusahaan robotika Momentum Machines telah membangun seekor binatang yang sepenuhnya mandiri yang mampu memanggang 400 burger. satu jam. Meskipun Momentum belum membuka lokasi pertamanya (dijadwalkan ke San Francisco), ekspektasi tinggi – dan roti itu brioche.


Artikel ini muncul dalam terbitan bulan November. Berlangganan sekarang.

Bagaimana Pengusaha Bisa Memperluas Jangkauannya


Kredit foto: oatawa / Shutterstock

Kampanye pemasaran influensa dapat menghasilkan hingga 11 kali pengembalian investasi strategi pemasaran digital tradisional. Berikut adalah cara mengidentifikasi influencer yang tepat untuk memastikan Anda melihat hasilnya.

Menurut sebuah laporan yang dikeluarkan oleh TapInfluence dan Nielsen Catalina Solutions, kampanye pemasaran influencer dapat menghasilkan hingga 11 kali pengembalian investasi (strategi investasi digital tradisional) . Dan 71 persen influencer percaya bahwa suara yang jujur ​​dan otentik diperlukan agar penonton tetap terlibat. Dan suara asli sama pentingnya untuk pemasaran karena pemirsa mencari pengisahan cerita otentik yang dapat mereka kaitkan.

Keaslian ini adalah mengapa orang mengikuti influencer. Selain teman sejati kita, orang yang kita ikuti di situs media sosial sering kali orang yang kita inginkan berteman dengan kita atau orang yang kita inginkan. Dan ketika mereka menampilkan produk atau layanan yang mereka gunakan atau sukai, kami juga ingin menggunakan produk dan layanan tersebut.

Hubungan ini adalah sesuatu yang telah dimodelkan oleh merek, dan berdasarkan laporan ini, mereka melihat hasilnya. Bagi pengusaha, bekerja dengan influencer adalah metode penting untuk memasarkan dan mengembangkan bisnis mereka. Ini memperluas jangkauan mereka ke pemirsa yang mungkin tidak pernah mereka dapat berinteraksi dengan dan dengan bermitra dengan blogger, merek dapat menghadirkan citra produk atau layanan yang dapat dikaitkan.

Lupakan mengejar nama selebriti besar dengan jutaan pengikut Instagram. Jika Anda adalah merek yang lebih kecil, Anda bisa memanfaatkan kumpulan blogger yang tumbuh yang telah membangun pengikut hanya dengan menjadi diri mereka sendiri. Jika Anda berada di industri parenting, ada sejumlah besar influencer "blogger ibu". Ada ribuan blog yang didedikasikan untuk hewan peliharaan, atau gamer, daftarnya terus berlanjut dan terus berlanjut.

Ini adalah merek spasi yang perlu dipasarkan sendiri agar bisa diperhatikan. Berikut adalah empat cara efektif merek dapat bermitra dengan blogger untuk memperluas jangkauan mereka.

1. Keaslian mendorong hasil.

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, konsumen menghargai keaslian di atas segalanya ketika harus memilih influencer untuk diikuti dan dilibatkan. Itulah mengapa sangat penting untuk memilih blogger dan media sosial yang Anda tangani dengan hati-hati. Sementara menggunakan influencer yang otentik dan dapat diandalkan adalah cara yang lebih baik untuk terlibat dengan konsumen, ini juga lebih etis.

Tahun ini Federal Trade Commission menindak konsumen YouTube karena gagal untuk mengungkapkan kemitraan mereka dengan merek tertentu. FTC juga memperingatkan sejumlah influencer Instagram yang beroperasi dengan praktik serupa. Sebagai influencer pemasaran telah berkembang dalam popularitas, banyak oportunis telah bergegas ke industri untuk menghasilkan uang dengan cepat. Orang-orang ini sering mengembang jangkauan mereka dan menggunakan sejumlah metode yang tidak autentik untuk menggambarkan jumlah pengikut yang lebih tinggi daripada yang sebenarnya mereka miliki.

Saat memilih blogger mana yang harus bekerja dengan, merek harus melakukan due diligence mereka untuk memastikan mereka bekerja dengan influencer jujur ​​dan andal. Inilah satu-satunya cara mereka memiliki akses terhadap konsumen yang berarti keterlibatan nyata.

2. Tetap di atas keterlibatan pelanggan dengan bekerja dengan perusahaan pemasaran influencer.

Pengusaha memiliki banyak hal untuk ditangani. Antara tugas sehari-hari yang membuat bisnis mereka tetap berjalan dan mencoba menjadi inovatif di dunia yang terus berubah, pemasaran dan periklanan bisa jatuh di pinggir jalan. Ketika datang ke influencer marketing, ada sejumlah perusahaan yang melakukan heavy lifting. Khusus untuk usaha kecil, menguasai nuansa keterlibatan konsumen bisa jadi sulit, dan sulit untuk mencari tahu blogger dan media sosial mana yang akan memberi Anda ROI yang paling banyak.

TapInfluence adalah pasar influencer yang menangani hal ini untuk kamu. Perusahaan menghubungkan merek dengan influencer media sosial, yang memungkinkan mereka memanfaatkan kekuatan dan jangkauan influencer dan pencipta konten yang memiliki suara otentik yang dipercaya oleh khalayak mereka. Namun yang terpenting, perusahaan menggunakan tolok ukur untuk membantu merek membandingkan kinerja kampanye pemasaran influencer mereka dan untuk menguji tingkat keterlibatan. Perusahaan telah memperoleh lebih dari delapan tahun data kampanye repositori dan transaksi pada lebih dari 2.000 program pemasaran influencer, dan menggunakan informasi ini untuk memberi gambaran yang jelas tentang bagaimana strategi pemasaran mereka dilakukan.

3. Temukan influencer dengan pengikut yang sangat terlibat vs. pengikut terbanyak.

Apa yang lebih baik daripada bermitra dengan influencer dengan 100.000 pengikut? Bermitra dengan 100 influencer dengan 1.000 pengikut masing-masing. Bekerja dengan selebriti dengan nama besar atau blogger terkenal bisa menjadi tugas yang sulit bagi merek yang lebih kecil. Bahkan jika selebriti terkenal dapat diakses untuk bekerja sama dengan Anda, mereka sering kali datang dengan label harga yang lumayan.

Instagram Niche, YouTuber dan blogger memiliki pengikut yang curated, dan jika demografis berikut memiliki demografi yang serupa dengan target pemirsa Anda sendiri, Anda bisa mendapatkan produk atau perusahaan Anda di depan kelompok calon pelanggan yang sangat menguntungkan.

Bagaimana cara Anda mengidentifikasi influencer ceruk ini? Temukan cara inovatif untuk terhubung dengan mereka. Anda dapat memanfaatkan perusahaan seperti Mavin yang bekerja untuk menciptakan ekosistem pemasaran influencer di mana pemasar akan mendapatkan keuntungan dengan menjangkau khalayak yang lebih luas dengan tingkat keterlibatan yang lebih tinggi. Melalui ekosistem ini, merek bisa bekerja dengan tidak hanya influencer terkenal dan terkenal tapi juga orang biasa, karena di dunia digital sekarang, semua orang adalah influencer.

4. Apakah pekerjaan rumah hashtag Anda

Kenyataannya adalah, tidak semua perusahaan pemula mampu bekerja sama dengan perusahaan pemasaran, dan tidak apa-apa. Ada banyak cara untuk menemukan influencer dan menumbuhkan media sosial Anda setelah hanya melatih tim Anda pada beberapa taktik pertumbuhan.

Salah satu cara paling efektif adalah tetap berada di atas hashtag saat ini yang populer di industri Anda, dan gunakan hashtag ini untuk mengidentifikasi influencer. Katakanlah Anda berada di industri mode, pencarian google sederhana untuk "hashtag mode populer" akan mengisi daftar yang bisa Anda gunakan. Atau Anda bisa mengecek hashtag yang digunakan pada gambar populer di Instagram. Anda kemudian dapat melakukan pencarian di Instagram untuk hashtag yang populer, dan itu akan membawa Anda ke akun pengguna.

Anda dapat mulai mengidentifikasi influencer yang mungkin ingin Anda capai; carilah orang-orang dengan pengikut yang paling terlibat (yaitu, suka, berkomentar, dll.). Saat Anda melihat-lihat gambar influencer, perhatikan hashtag baru yang mereka gunakan pada gambar mereka, yang memungkinkan Anda menjalani proses yang sama dan menerapkan hashtag baru. Ini adalah proses yang panjang, tapi jika Anda tidak memiliki uang untuk dibelanjakan pada pemasaran influencer, Anda perlu menginvestasikan waktu sebagai gantinya.

Setelah Anda menyusun daftar target influencer, Anda bisa menghubungi mereka, perkenalkan merek Anda, tawarkan untuk mengirim produk dengan imbalan ulasan yang jujur. Dan usahakan menghitung dengan menawarkan kode diskon yang dapat dilacak kepada pengikut influencer.