Чтение онлайн

Потребовалось некоторое время, чтобы до меня дошло. Меньшее значение?! Видимо, в тот момент я выглядел слегка пришибленным. Думаю, Елин почувствовал мое разочарование. Я приехал, чтобы узнать о самом сложном в мире техническом средстве прогнозирования вкусовых предпочтений в кино, а мне говорят, что вопросам вкуса – по крайней мере выраженным с помощью рейтингов – здесь придают «меньшее значение»! «Нигде во Вселенной не жмут так много на «звездочки» фильмов и телешоу, как у нас! – рассказал Елин. – И мы разработали множество алгоритмов для повышения точности этих предсказаний». Но, как он сказал, это было «последним писком» году этак в 2005-м или в 2006-м. И мои смешные вопросы о «звездочках» тут же стали ужасно отдавать стариной. Значит, вложив такую бездну времени и усилий в постройку совершенной системы рекомендаций на базе оценок, Netflix от нее отказалась?

Не совсем. «Люди по-прежнему выставляют оценки, мы считаем эту информацию полезной. Просто она – второстепенная», – говорит Елин. Случилось сразу две вещи, которые затмили пользу «звездочек». Первая, как рассказал Ксавье Аматриайн, руководитель по системе рекомендаций, – компания вплотную приблизилась к некоей конечной скорости прогнозирования вкусов. «Как часто бывает при работе с алгоритмами, – рассказал он, – 20 % времени уходит на достижение 90-процентной точности; а затем уже 80 % времени уйдет на обеспечение оставшихся 10 % точности». Было совершенно непонятно, стоит ли инвестировать в работу над этими оставшимися 10 %, что привело бы к еще большему усложнению рекомендательной системы, в которой и без того уже работала и «Ограниченная машина Больтцмана», имелись и «Случайные леса», и «Латентные размещения Дрихле», – будет ли это оправданно?

Поменялось и еще кое-что. С тех пор как Netflix объявила состязание программистов с крупным призом, компания вместо услуг проката DVD по почте стала заниматься предоставлением онлайн-услуг потокового видео. «Люди, которые давали свои оценки, отражали таким образом свой мыслительный процесс. Вы добавляете что-то в очередь просмотра, а просматриваете пару дней спустя. А затем выражаете мнение, которое возымеет эффект в долгосрочной перспективе. При потоковой передаче данных концепция совершенно меняется. Вам не нравится? Ну и ладно – переключаем и смотрим что-нибудь другое. Затрат на переключение у вас практически нет», – рассказал Аматриайн.

При оказании потоковых онлайн-услуг Netflix получает меньше формально выраженных оценок, зато имеет место косвенная информация – это поведение пользователей. «У нас появилась возможность получения данных по просмотрам в реальном времени, а это гораздо более ценная информация, чем то, что говорят сами пользователи о своих предпочтениях», – объясняет Елин. В Netflix бесконечно больше знают о том, что и как вы смотрите: когда вы смотрите, где вы смотрите, в какой момент прекращаете смотреть, что смотрите потом, пересматриваете ли. Что вы ищете – это еще один сигнал вашего вкуса. Елин заинтересованно, почти страстно мне об этом рассказывает. Он слегка тараторит, у него немного угловатый, напряженный взгляд, он лысоват – и всем своим видом напоминает гиперинформированного консультанта из магазина видеокассет ушедшей эпохи. Но только это консультант всемогущий, он знает, что крутит на своих «видаках» вся страна – и в какие моменты нажимает на «перемотку». Пусть это и выглядит как вмешательство в личную жизнь, но главный момент здесь такой: от своего вкуса не спрячешься!

Появление компаний вроде Netflix, обладающих петабайтами данных о людских симпатиях и антипатиях в виде всех этих «лайков» и «избранных», позволило бросить взгляд в до этого всегда казавшуюся непроницаемой область: как формируются оценки, как выражаются предпочтения, каковы механизмы формирования вкуса? Обширное поле сетевой активности – сетевое «сарафанное радио». Вот где абстрактные, «непостижимые» вкусы попадают в эмпирически формируемую упорядоченность Интернета, с его алгоритмами совместной фильтрации, пространными наборами данных, бесконечными отчетами по произведенным действиям. Любая отдельно взятая рецензия или отдельный «лайк» совершенно бесполезны. Тут же возникает проблема «слово не деньги», как ее обозначил Рей Фишман. И лишь на агрегированном уровне с помощью чистой математики можно отфильтровать шум, отбросить аномальные значения и достичь статистической согласованности данных.

Социологи вроде Пьера Бурдьё, посвятившие размышлениям о вкусе огромное количество времени (мы еще вспомним о нем позже), всегда сталкивались с проблемой «рассказчика»: спросить людей о том, что им нравится, совсем не то, что наблюдать за их действиями. Интернет прекрасен в том плане, что вне зависимости от того, что люди рассказывают, можно наблюдать со все возрастающей достоверностью за их реальным поведением. Практически любой из интересовавших Бурдьё аспектов человеческого вкуса ежедневно каталогизируется онлайн, причем в объемах, превосходящих любые мечты социологов. Какая музыка нравится? Посмотрите на Spotify, Pandora. Как выглядит идеальное человеческое лицо? Посмотрите OKCupid, Match.com. Какие фото нравятся больше всего? Посмотрите Flickr и Instagram.

Так что, если раньше Netflix полагался на слова людей о том, что им нравится – на этом для того времени новом основании базировались все системы рекомендаций [85] , – теперь компания стала фокусировать внимание на том, что люди реально смотрят. «В таком подходе заключена масса преимуществ. Одно из них в том, как именно люди выставляют оценки: это делается в духе мотивации – они оценивают, что и как им бы хотелось смотреть», – говорит Аматриайн. Как рассказал Карлос Гомес-Юриб, директор по новым продуктам Netflix, «относительно высокий процент людей рассказывают, что они часто смотрят иностранные или документальные фильмы. На самом деле это не так».

В Netflix всегда подозревали об этом расхождении между людскими стремлениями и реальным поведением. Можно привести один пример: компания обладала данными по длительности нахождения прокатного DVD дома у пользователя, то есть сколько времени проходило с момента получения диска до реального просмотра. «Неудобная правда» Альберта Гора лежала без движения, кажется, бесконечно! «Этот фильм дольше всех находился по домам в ожидании просмотра», – рассказал Елин, и все остальные за столом согласно закивали. Но теперь критическое рассмотрение данных идет практически в реальном времени, чуть ли не на уровне людского подсознания: вы только что выключили фильм Бергмана и включили «Вышибалу»? Так и запишем в базу данных.

Люди, говорит Елин, «хотят о себе думать исключительно хорошо. Они могут заблуждаться по поводу собственного образа: что им, с их слов, нравится, как много «звездочек» они выставляют конкретному фильму и что они на самом деле смотрят». Вы можете поставить пять «звездочек» «Отелю «Руанда»» и две «звездочки» «Капитану Америке», но скорее всего, вы будете смотреть «Капитана Америку», говорит Елин.

Здесь нет ничего особенно нового. Еще со времен Торстейна Веблена экономисты рассуждали о видимых «сигналах» вкуса вне зависимости от того, истинные они или ложные. Они всегда стремятся выше: люди не ставят «Капитану Америке» пять звездочек, «Отелю «Руанда» – две, чтобы потом втайне пересматривать «Отель». Социолог Ирвинг Гофман дал широко известное описание нашего представления о себе в духе «драматического» действия: «Обычно продвижение вверх требует представления себя соответствующими действиями, исполнением определенных партий, а усилия продвинуться, так же как и усилия, помогающие не скатиться вниз, выражаются в жертвах, на которые вы пошли ради поддержания своего представительского переднего плана».

Всем нам когда-нибудь хотелось представляться другими, идеальными личностями. «На самом деле я – совсем другой человек, просто никак не могу собраться им стать», – писал в одной из своих пьес Эден фон Хорват. Вспомните, как в фильме «Сыграй еще раз, Сэм!» герой Вуди Аллена выкладывает дома перед свиданием на кофейный столик «умные» книги («Зачем разбрасывать книги, если ты их все равно не читаешь?» – спрашивает друг, а он отвечает: «Так создается образ!»). Данные Netflix хороши тем, что они очень личные и тайные – никто не видит, какой у вас плохой вкус или что интересненького стоит у вас в очереди на просмотр. Как сказал Елин, весь театр тут – для самого актера.

Что наталкивает на интересный вопрос, поставленный антропологом Робертом Трайверсом и его коллегой-психологом Уильямом фон Гиппелем: «Кто является аудиторией при самообмане?» Гофман писал, что люди часто пытаются соответствовать стандартам «из-за расхожей веры в то, что существует некая невидимая аудитория, которая накажет за отклонение от стандартов». Вот откуда берется чувство вины за «греховные удовольствия» – мы еще вернемся к этому вопросу позже. Если сам по себе обман является полезной в эволюционном плане стратегией, «фундаментальной во взаимодействии животных», то самообман тоже становится «наступательной стратегией, направленной на обман других особей». При демонстрации «умных» книг герой Вуди Аллена чувствует себя лучше и убеждает самого себя, будто он – та самая личность, которая читает эти книги, что, в свою очередь, поможет ему убедить в этом свою потенциальную партнершу.