訊息可以為了因應人們的願望而被製造出來，但如果這樣不純粹的資訊過多，最後就會產生偏頗。內容農場（Content Farm）這類營運模式的興起就是個例子。
（按：內容農場和內容網站的表述形式大致相同，但前者予人的印象大多偏向負面，詳見下文敘述；後者則是單純的內容彙整及露出，就廣義來說，任何提供訊息的媒體，其所經營的網站都可稱為內容網站。）
內容農場的營運模式，是指某些企圖賺取網路廣告等商業利益的公司，以取得網路流量為目標；擅長使用各種合法或非法的手段，大量、快速的寫出許多網路文章，這是因為其文章可能是由不同人所寫的片段拼湊而成，或配合機器自動拼湊產出，最多每天可達數千篇。
然而內容農場製造的文章，品質多半不穩定，且正確度也不高、不具太高的參考價值；文章頁面往往摻雜大量廣告連結，目的就是要用戶不小心點進去，藉此向廣告主收取費用。並針對熱門搜尋關鍵字，用人工或機器製造大量網站內容「欺騙」搜尋引擎，使他們製造的網頁能優先出現在搜尋結果的最前面，進而提高點閱率，並滿足客戶搜尋引擎優化的需求。
內容農場最引人詬病的是，上頭的文章通常有些段落會和其他出處的文章相同，讓人質疑內容農場看重的是搜尋引擎最佳化，而非實際上內容是否相關，反正只要有人願意點進來看，他們就能賺到一次廣告費。
然而也有部分內容農場的支持者認為，就商業角度而言，新聞記者過去那套先採訪、查證、再寫故事的報導方式已跟不上時代潮流；內容農場通常都是根據搜尋引擎的關鍵字分析，來指派寫手各種不同的寫作內容。這些支持者更不諱言的表示：內容農場所依據的關鍵字分析，才能代表「真正的市場需求」，這是傳統新聞業最缺乏的部分。
替人篩選、過濾情報竟成賺錢專業
當訊息過於龐雜且良莠不齊，對於某些領域的專業人士而言是個很棘手的問題，為了不被情報的大海淹沒，便需要有人替他們選擇有用的訊息，而提供這些服務的人，在日本稱為「學藝員」。
日本有三家網路公司以內容農場的形式起家，提供各式訊息的摘要及彙整。分別是Gunosy、SmartNews 以及UZABASE Inc。他們都透過名為NewsPicks 的新聞平台，以智慧型手機為主要載體，提供新聞推播服務。
在這類的App當中，幾乎都安裝了能自動分析使系統使用者喜好的演算程式（Algorithm），該程式能透過使用者過去的閱覽紀錄（類似大數據的概念）進行選擇，並積極傳送該使用者喜歡的情報類型。
也就是說，這些軟體的任務並不是替使用者刪減情報推波，而是從經驗法則中精準找出標的物，積極的配合、遷就使用者的喜好，提供他最感興趣的情報服務。
當資訊排山倒海而來，為了篩選出有用訊息，你得擁有能夠判讀重要情報的能力。實際上，人們所需要的資訊其實大同小異（如每天的頭條新聞、娛樂八卦、股票漲跌、店家優惠訊息等），因此各種自動分析的演算程式先將資訊過濾、摘要，最後再集中管理、投其所好的發送給各使用者，可說是資訊傳遞技術的一大進步。
尤其NewsPicks 並不靠系統，而是靠著人力進行每日新聞的取捨。該程式公司大量網羅精通各個領域的專家擔任學藝員，用戶一旦使用NewsPicks 的服務，每天點開App就可輕鬆閱覽這些由專家們替自己量身打造的精選新聞。
其實擁有這類功能的媒體從很久以前就存在了，即為週刊及雜誌等定期出版之刊物。
週刊雜誌並不是蒐集新聞，而是由精通各種領域的專家，每週（或每月）親自撰寫文章後投稿到雜誌社。讀者會因為想獲得該專家的意見而掏錢買單。
只是免費網路新聞的興起幾乎把需要付費的週刊、雜誌逼至絕境，這大概也是始料未及的事。
臉書、部落格講不爽，我要爆料爆卦
除了上述這些網站外，學藝員也活躍在其他形式的摘要彙整網站上。
例如日本的2 channel論壇等（按：臺灣的Giga Circle［GC］、科技報橘、Life生活網、卡提諾等網頁及論壇），都提供情報摘要與彙整服務。
這類網站的最大特色是「全民皆記者」，只要你有意願寫作（當然要經過篩選），就可以學藝員的身分固定向他們供稿、賺取稿費。
稿費的收入除了是誘因之一，但據筆者的觀察，這些來自民間的學藝員之所以這麼踴躍，主要還是因為他們「有話要說」，這是他們對外發聲、企圖改變這個世界的方式。比起老是在個人臉書上講得口沫橫飛卻引不起共鳴（可能因為朋友人數過少），還不如到更大的平台上、尋找自己感興趣的議題加以批判、分析，寫出一篇篇精湛的摘要文章讓更多人看見，吸引大量讀者點閱、累積回覆數，這亦是成就感的來源。
這樣的工作內容，實際上是報章雜誌的編輯們每天都在跑的編務流程。編輯們每天（或每週、每月）都必須開會，從眾多題材當中找出多數讀者可能會喜愛的話題，並能以高超的寫作及編輯技巧，將之摘要、改寫並串聯成具可讀性的文章。讀者們所接收到的各種內容，其實都是經過編輯消化、編纂後所呈現出來的成果，換句話說，編輯的觀點，將會間接影響部分人的觀點。
此外，專業的編輯，因為最終露出情報訊息的場所，是新聞畫面或報章雜誌的版面，因此必須不斷與美術編輯或是供稿者雙向溝通，為此他們必須具備類似專案管理的專業能力。
人心才不複雜，通常單純得可以預測
大家都說人心難測，儘管看起來複雜，有時卻又單純到讓人意外。
仔細觀察那些在摘要彙整網站上留言的人，大致不脫下列類型：找人抬槓、為反對而反對的酸民、具備某領域專業知識的理性專家、沒事湊熱鬧瞎起鬨的鄉民等。
如果觀察時間再拉得長一點，日後或許可精準預測，某種類型的人會對某類新聞做出特定的反應；若再仔細推敲他們的留言內容，還可以大概猜測出這些人的消費行為。
若把上述資料交給具有高精度演算程式的電腦分析，一定能夠立即得出結論，這也是大數據資料庫的概念之一，對於市場調查來說具有高度參考價值。如此一來，這些經營內容農場的公司，可以透過不斷摸索，使其成為公司獲利來源。
本文經授權摘錄自大是文化《有錢人看到的，就是跟人不一樣》
