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企业公益项目如何做出新意

时间:2014-8-13 12:01 | 作者:侯明辉 | 编辑:zhengcaili | 点击:7333
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导读
关于“捐赠声音”你了解多少?不说国外的“Speak for ALS”,相信国内的“为盲胞读书”大家都不会陌生。可是你知道这个项目是如何一步步走向成功的吗?企业做公益除了捐钱捐物,如何能够做得更好?


在上班途中、回家路上乃至任何零碎的时间,除了刷朋友圈或者发微博,你还可以花一分钟时间为盲人同胞制作有声读物。

这是腾讯微信在今年全国助残日当天上线的一款公益产品,旨在帮助盲人解决读书难问题。微信用户只要进入“为盲胞读书”的微信账号,就可以通过语音功能朗读由系统推送的一段文字,或者随手拿起手边的书,朗读自己喜欢的段落,微信后台将会把这些语音文件收集起来制成有声书,提供给盲胞收听。

无论从项目设计还是技术实现上来看,这款公益产品都算不上复杂。但是在企业公益行为容易被贴上功利标签的情况下,这个项目指出了一条“企业搭建平台的低门槛众包公益之路”,有人如是评价。腾讯社会责任部总监陈圆圆接受《企业观察报》采访时感叹,“我们最开始也没有想到反响会这么好。”从传播效果看,短短一周时间就达到了千万量级的曝光。

不难看出,腾讯微信通过利用技术优势,让公众最大限度参与到公益项目中来,从而使原本内向的企业公益转化成开放的“人人公益”。中国社科院民间组织与公共治理研究中心博士后王世强接受本报采访时称,企业以众筹模式开展公益活动有利于增加企业与公众之间的互动,在激发网友公益热情的同时,企业品牌影响力得到了提升。那么,除了技术因素外,企业要开展类似具有众筹特点的公益项目时,应该把握哪些要点?在这款看似简单的公益产品背后,或许能够找到可供参考的答案。

创意:把握社会需求

与企业独自完成一项公益项目不同,需要借助公众力量完成的公益项目首先要在创意上下工夫,能够打动参与者,而创意的来源在于扎实的前期调研。

腾讯微信团队称,在开发“为盲胞读书”项目前,他们先做了前期调研,发现中国约有1263万视觉障碍人士,这个数字是新加坡人口的2.5倍。中国每天新书上架数量是700本,但对于盲胞来说,这个数字几乎是零。与此同时,以目前微信3亿多的月活跃用户量来计算,即便每个用户只捐献一分钟声音,市场就会是一个非常庞大的语音库。于是微信的语音功能有了新的作用,“创意就在这里产生了。”

在具体打磨创意过程中,微信团队主要遵循三个原则:打破常规、跨界融合和极简主义。微信的语音功能是移动互联网与人声的有机融合,用户只要使用微信就可以成为声音的捐献者。极简思维更多体现在界面交互上,现在公众看到的产品界面只有“读”、“听”、“邀请朋友”三个栏目,实际上为了把最简单的交互呈现给用户,微信团队尝试在后台做了相对复杂的技术处理。

推广:选准扩散源点

好的创意是第一步,运营推广是否有效则决定了创意能在多大程度上被接受,选择推广的“源点”很重要,即从什么地方,以什么方式开始推广。

在这个项目中,微信团队选取了盲人按摩院和闹市书店作为推广的主要试点。原因在于,首先盲人按摩是盲人从事最多的行业,也是盲人与普通人接触最频繁的地方,所以在按摩床下设立推广项目的二维码能够直接契合项目的公益性质,让享受按摩服务的消费者在近距离感受盲胞需求的情况下捐助自己的声音,拉近捐助者和受助者的距离。其次,闹市书店是人们阅读的高关注场所,更便于随手进行阅读分享。为此,腾讯微信特意在新书柜台堆放了没有文字的新书,只在最后一面印有“为盲胞读书”的二维码。

在项目传播前期,微信团队并没有做主动的推广,直到在全国助残日正式上线时,“为盲胞读书”的项目在微信朋友圈中火了起来,进而扩散到其他社交媒体,形成口碑传播的裂变效应。同时,在联合其他机构丰富产品的过程中,比如联合腾讯文学获得独家的内容资源,借助专业盲人机构收集用户声音,也使项目得到了更广泛的传播。

技术:简化一切操作

创意和运营要有效落地最终都需要技术支持。即使不是开发一款公益产品,而是组织一场公益活动,那也需要可供执行的操作流程。

在经过微信市场与模式识别团队的技术创新之后,“为盲胞读书”公众号主要从前台收集声音、后台切分文本、筛选合规语音三方面实现了产品功能,在简洁的操作界面背后是一整套基于专业声学模型的技术手段支撑。

“为盲胞读书”的后台首先把一本书切分为一段一段的文本,接着把一段文本交给多个用户录音,之后在这些录音中寻找一个之优的语音作为这段文本的最终录音。这样当一本书的每一段文字都有了录音后,系统会把每段文字对应的最优录音拼接起来,形成最终的语音电子书。

如何对重复的、不标准的语音进行筛选?

在产品后台有打分排序处理,通过对不同的语音进行打分排序,系统会从用户提交的大量音频数据中挑选出符合有声读物制作标准的语音。系统筛选语音的原则是语音流利清晰、没有误读漏读和多读的情况。分析筛选的过程主要按照时间点和置信度两个维度来进行,通过检测语速、是否停顿和漏读多读,给出流利度得分;通过检测是否错读、口音和噪音,给出置信度得分。通过上述分析,系统对一条语音给出最后的评分,然后把同一段文本对应的所有语音按照打分结果做排序,挑选出最优结果作为最终采用的语音。





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