Чтение онлайн

Но проект Tapestry носил ограниченный характер, поскольку был доступен только сотрудникам PARC. Несколько лет спустя группа ученых-программистов из Массачусетского технологического института и других университетов запустила проект GroupLens, который также оценивал статьи на Usenet. GroupLens усовершенствовал Tapestry, например, им мог пользоваться любой желающий. Поэтому GroupLens имел доступ к гораздо большему количеству информации, чем Tapestry. Принцип его работы заключался в анализе численных характеристик, определяемых читателями по отношению к различным статьям и распределению единомышленников по группам, исходя из предположения, что если их точка зрения совпадала в прошлом, она совпадет и в будущем. В 1995 г. лаборатория Массачусетского технологического института Media Lab применила данный метод к музыкальным записям, когда она запустила сайт под названием «Полезные онлайн-рекомендации по музыкальным направлениям». Вскоре МТИ обновил сайт Firefly, на котором работала система «музыкальных рекомендаций», и пригласил к участию инвесторов в надежде продать свою технологию фильтрации другим компаниям. В конечном счете сайт Firefly, приобретенный, а впоследствии и закрытый компанией Microsoft, привлек внимание любителей музыки и вдохновил другие сайты, например, популярную интернет-службу Last.FM.

Но своей популяризации «совместные фильтры» обязаны огромному книжному интернет-магазину Amazon. Инновация Аmazon заключалась в проведении взаимосвязи между отдельными предметами, а не пользователями. Другими словами, тщательно отслеживая покупки каждого покупателя, Amazon может использовать огромное количество результативных данных, чтобы провести параллель между «Биографией Ральфа Эллисона» Арнольда Рам-персада и романом Жуно Диаса «Короткая и удивительная жизнь Оскара Уао». Эти книги не имеют ничего общего, между тем люди, которые покупают одну из этих книг, часто покупают и вторую. Почему? Amazon не делает никаких предположений на этот счет, да в общем-то и не нуждается в них. Подчеркнув связь между этими двумя книгами, Amazon просто увеличил их продажи. Система рекомендаций Amazon оказалась настолько эффективной, что подобные методики стали активно применяться и другими сайтами.

И хотя совместные фильтры обычно имеют отношения к системам рекомендаций наподобие той, которую использует Amazon, они предоставляют полезный материал, с помощью которого можно определить, каким образом предпочтения «толпы» используются в разных сферах деятельности. Механизмы коллективного принятия решений подразделяются на две категории: активные и пассивные. Amazon использует пассивный фильтр, данные, являющиеся «побочным продуктом» покупок, осуществляемых клиентами на сайте компании. Пассивная фильтрация нацелена на данные, генерируемые нами в процессе нашей повседневной современной цифровой жизнедеятельности: добавление ссылок к блогам, просмотр видео на YouTube, покупку миски на Williams – Sonoma.com, которые в дальнейшем используются в рациональных целях.

Экспериментальная система PARC, напротив, является активным фильтром. Эта технология опирается на сознательные действия пользователей, оценивающих имеющийся у них материал. Netflix использует активный фильтр, хотя компания имеет ту же цель, что и Amazon, – продать как можно больше продуктов посредством рекомендаций. В то время как Amazon берет за основу совместных фильтров покупательские привычки своих потребителей, Netflix полагается на своих участников в вопросе оценки/рейтинга просмотренных ими фильмов, с тем чтобы поднять уровень влияния своей рекомендательной системы «Cinematch». Подобным же образом рейтинговая система eBay полагается на то, какую оценку ставит покупатель продавцу в зависимости от его надежности и гарантоспособности.

В последнее время фильтрация вышла далеко за пределы поисковых технологий и электронного бизнеса. Точно так же, как когда-то библиотекари создали алфавитный указатель с целью организовать имеющиеся информационные ресурсы по темам, интернет-сообщество все чаще использует теги для классификации контента, создаваемого и потребляемого им. Например, я присваиваю теги каждой своей публикации в блоге. Для статьи о краудсорсинге для рекламных роликов Frito-Lay Super Bowl я использовал теги «Doritos» и «коммерческая реклама». И если кому-то будет необходимо сделать поиск в Интернете на тему «краудсорсинг» или «Doritos», они смогут найти мои публикации на самом верху огромного количества информации. Такие ярлыки, будь это номер на карточке библиотечного каталога или теги для описания публикаций в блогах, имеют свое название – «метаданные».

Использование тегов началось с блогов, но они достаточно быстро стали использоваться и во многих других формах социальных сетей, которые стали появляться на рубеже XXI столетия. Сайт, предлагающий услугу хранения и публикации закладок на страницах всемирной сети, Del.icio.us и сайт по обмену фотографиями Flickr активно используют теги, что позволяет отдельным пользователям классифицировать закладки и фотографии. В общей сложности эти метаданные включают в себя инициированную пользователем систему классификаций. Если я заведу поиск на тему «ловля рыбы нахлыстом» (надо же иногда отвлекаться от научно-технической тематики) на сайте Del.icio.us, я получу ссылки на 2509 сайтов, которые пользователи «пометили» как имеющие отношение к «ловле рыбы нахлыстом», начиная с пособия по завязыванию узлов и заканчивая сайтом, специализирующимся на подводной съемке форели.

Такая детальная классификация называется еще фолксономией и представляет собой огромный интерес для специалистов библиотечного дела. «Профессионально созданные метаданные являются дорогостоящим продуктом с точки зрения времени и усилий. Это усложняет процесс охвата и возможность поспевать за огромным количеством производимого информационного контента, особенно таким современным средством, как Интернет», – пишется в одной из ранних публикаций, посвященных фолксономии78. И в то же время фолксономия демонстрирует и существенные недостатки: по мнению авторов, она является «изначально хаотичной». Тем не менее она невероятно чувствительна к потребностям пользователей и, что не менее важно, беспредельно масштабна. Преимущества фолксономии не отличаются от многих других приложений краудсорсинга: она делает изначально непосильную задачу выполнимой.

Переход к использованию фильтров далеко продвинул возможности других форм краудсорсинга. Даже новости сегодня приобретают форму совместных суждений миллионов читателей. Большинство служб новостей, от NPR до The New York Times, имеют колонки на своих сайтах, где публикуется рейтинг статей на основании их популярности у читателей. «Это можно “обыграть”, – говорит Дэвид Карр, обозреватель газеты The Times. – Животное, преимущественно дельфин, или другой популярный персонаж помогают зацепить читателя на крючок. Редакторы обращают на это внимание, и корреспонденты знают, когда их публикации пользуются популярностью».

Все это ведет к потрясающим трансформациям в наших способах познания окружающего мира. И если когда-либо существовало государство, в котором бесспорно правили эксперты, то это происходило там, где шел активный отбор и организация мировых знаний. За последние несколько коротких лет эта функция была существенно демократизирована. И, как и в случае с другими формами демократии, не обошлось и без неприятных последствий.

Сайт The New York Times NYTimes.com по праву называют самым популярным веб-сайтом в мире. Его ежемесячно посещают 12 млн человек. И чуть больше половины от этого числа узнают о последних новостях на сайте, в штате которого нет ни одного репортера, Digg.com. Основанный в 2004 г., Digg – один из нескольких сайтов «социальных новостей», играющих одну из самых главных ролей в сложной информационной системе Интернета. Подобно сайтам Del.icio.us и Flickr, Digg отлично справляется со своей работой. Пользователи сами отбирают новости, сообщения из блогов или другие ссылки. Остальные голосуют за ту или иную публикацию и жмут на клавишу «digg». Публикации, получившие наибольшее количество «дигов», появляются на главной странице сайта. В результате получается «сборная солянка» из статей, видеороликов с сайта The Daily Show, новостей из мира видеоигр.

Главное в этом то, что ссылки, появляющиеся на странице Digg, как правило, дают вторую жизнь новостям и сообщениям в блогах. Digg обладает эффектом усиления. Этот эффект может как помочь, так и навредить компании или частному лицу. Это сила, которая когда-то была прерогативой СМИ.

Несколько лет назад я начал получать пресс-релизы социальной сети под названием Famster. Изначально она должна была стать «семейным» подобием MySpace, и я оценил эту затею как еще одну жалкую имитацию, обреченную на безызвестность. И неудивительно, что в начальный момент после своего запуска 7 августа 2006 г. проект Famster переживал тяжелые времена и был непопулярен. Затем 13 августа Генри Вэнг79, 70-летний житель г. Аврора, штат Иллинойс, опубликовал ссылку на Famster на сайте Digg. «Я не могу поверить, что этот сайт неизвестен, учитывая его возможности: обмен фотографиями, видеоканалы, создание блога, загрузка файлов… и все это бесплатно? Это просто смешно». Пост Вэнга понравился более чем 1700 человек. Famster ежедневно посещали примерно 50 000 пользователей в день на протяжении недели, пока пост Вэнга находился на главной странице Digg, виртуально гарантируя выживание Famster на одном из наиболее конкурентных рынков во Всемирной паутине – рынке социальных сетей.