Чтение онлайн

Главное в коллаборативном механизме — это то, как подбираются группы похожих людей. В основе программного алгоритма — гипотеза, что совпадение в настоящем выводимо из совпадения в прошлом. В отличие от всего, что делалось ранее, близость идентифицируется не по результатам какого-либо психологического тестирования и не по социодемографическим данным (хотя это и не исключется), а на основании прямо выраженного отношения к одним и тем же объектам потребления, событиям, текстам…

Если два человека прочли энное количество одних и тех же книг (посмотрели фильмов, послушали мелодий…) и схоже их оценили, то их взгляды до определенной степени близки. Следовательно, им будет полезно обменяться суждениями, в том числе по объектам, с которыми один уже знаком, а другой нет. Такова (не)хитрая эвристика, лежащая в основе коллаборативного метода. Чтобы получать рекомендации, человек оценивает некоторое количество объектов (несколько десятков, а лучше — сотен) — так складывается его профиль предпочтений, «вкусовой слепок». Система сравнивает профили разных людей и выявляет похожие. Логика коллаборативной фильтрации проста, хотя на практике для вычислений применяются сложнейшие алгоритмы, — одних только подходов к определению меры близости существует не один и не два. В группе единомышленников оказываются те, кто посмотрел, прочитал, опробовал то, с чем их визави (вкусовые соседи) еще не знакомы. На основе оценок первых рассчитывается прогноз для вторых. В другой раз реципиенты и доноры информации меняются ролями. Если обработать суждения по многим объектам и областям потребления — литературе, кино, музыке, брендам и прочим сегментам, в том числе околокультурным и «чисто» утилитарным (коих на потребительских рынках сегодня днем с огнем не сыскать) — можно надежно выявить общность между людьми и использовать ее при расчетах прогнозов и персональных рекомендаций. Для практического применения этой идеи необходимо: 1) собрать множество оценок от большого числа людей; 2) сформировать для каждого референтную группу людей с близкими суждениями/оценками; 3) синтезировать прогнозы; 4) адресно довести результат до сведения (и по запросам) вкусовых соседей. Все это в настоящее время делается на рекомендательных сайтах, построенных на базе коллаборативной фильтрации.

Как нередко бывает, поставить задачу труднее, чем решить ее. Как только потенциальный спрос на субъективную информацию осознан, считай — полдела сделано. Все последующее — вопрос не тривиальной, но техники. В целом понимание того, как следует обращаться с субъективным опытом, — это фундаментальное открытие. Оно масштабнее, чем собственно изобретение и отладка коллаборативной технологии, позволяющей задействовать скрытый в людях информационный ресурс.

Потребители субъективной информации — это, по сути, те самые члены клубов, главные фигуранты новой экономики. Чье-то индивидуальное суждение представляет интерес для тех, кто близок к нему по вкусу, мировоззрению, интересам. Если некто обнаружит что-то ценное, об этом имеет смысл уведомить единомышленников — придет время, они тоже поделятся своими находками. При этом вопрос об объективном качестве информации (под которым обычно понимается истинность, новизна, полнота и проч.) отходит на второй план. Информация может быть объективной, но не актуальной, не интересной, не понятной, избыточной и в результате — невостребованной. При решении целого ряда задач гораздо важнее оказываются субъективные критерии, завязанные на вкусы, интересы, бэкграунд. Дело за тем, чтобы в промышленных масштабах выявлять круги единомышленников и налаживать обмен субъективно значимой информацией, извлекаемой из потребительского опыта. Еще каких-нибудь десять лет назад вызывало сомнение, хватит ли вычислительной мощности компьютеров для проведения подобных высоконагруженных расчетов, однако сегодня этот вопрос снят с повестки дня.

Коллаборативную фильтрацию можно отнести к обширному классу коллективных действий, за которыми закрепилось название «краудсорсинг» (crowdsourcing). Термин, введенный журналом «Wired», происходит от английского crowd — «толпа» и sourcing — «подбор ресурсов» и означает использование коллективного разума и труда добровольцев для различных полезных целей, в том числе, коммерческих. Метод краудсорсинга используется для опознания преступников, расшифровки диктофонных записей, перевода текстов. Компания Txteagle, например, привлекала в Кении активистов для перевода инструкций к телефонам Nokia с английского на примерно 60 местных языков. Другой нашумевший прецедент — перевод в онлайне седьмой книги о Гарри Потере, сделанный для своих читателей китайскими, бразильскими и русскими волонтерами.

Порой «толпу» мобилизуют не только для решения технических, но и творческих задач. В этих случаях ставка делается на мозговой штурм, от которого ожидается куда большее разнообразие в подходах, чем обычно по силам штатным сотрудникам. Например, компания Procter&Gamble вывешивает на сайте стоящие перед ней задачи, приглашая стотысячную армию добровольцев поломать голову и обещая в случае успеха денежное вознаграждение. Известными формами краудсорсинга являются программистские проекты с открытыми исходными кодами, такие как Linux, MySQL или браузер Firefox. В «Википедии» тоже используется этот принцип. В ряде случаев люди участвуют в краудсорсинг-проектах помимо своей воли и желания. К примеру, посещая те или иные сайты, каждый из нас помогает работе поисковых алгоритмов. Так что вольные или невольные объединения, работающие на общее благо, возникли не сегодня и не вчера. Но с развитием коммуникаций их значение многократно возрастает. Для краудсорсинга, очевидно, нужен организатор, ставящий задачу и привлекающий людей, а также информационная система, позволяющая исполнителям выбирать кусочек задачи и предъявлять результат, а в итоге каждому пользоваться плодами выполненной сообща работы. Скептики указывают на то, что этой «муравьиной технологии» не по плечу высокие достижения, у нее низкий потолок — в этом, конечно, есть доля правды. (Дж. Шуровецки в книге «Мудрость толпы» приводит примеры того, как масса не справляется с задачей или приходит к неверным выводам, тем не менее он считает ее способной на многое.) Понятно, что «мудрую толпу» не создашь на заказ со стопроцентной гарантией. Однако чем вставать в глухую оппозицию по отношению к краудсорсингу, стоит пробовать ориентировать профессионалов на постановку таких задач, которые позволят толпе проявить свои сильнейшие стороны, а также на координацию усилий и селекцию идей…

Иногда краудсорсинг толкуют очень широко, тогда под этот феномен можно подвести очень и очень многое — вплоть до выработки общественных норм поведения или системы стастусных отличий. Коллаборативную фильтрацию тоже можно представить как частный случай краудсорсинга: на сайтах web 2.0 и web 3.0, где контент создается самими пользователями, используются распределенные неспециализированные трудовые ресурсы. К инструментарию третьего веба (он представляет собой сочетание user generated и user certificated, т. е. пользовательской активности в производстве контента и пользовательской же экспертизы качества этого контента) прибегают коммерческие фирмы, главным образом, чтобы определить, какую модель запустить в производство. К примеру, Threadless, чикагская компания по производству футболок, свела разработку дизайна к онлайн-конкурсу, в ходе которого энтузиасты предлагают креатив и сами же народным голосованием отбирают лучшие образцы, которые запускаются в производство. Их авторы получают премии и призы, главный из которых — возможность увидеть свою работу на публике. Этот прием считается первопроходческим образцом краудсорсинга. Японская компания Muji аналогичным способом разрабатывает мебель, с той поправкой, что идеи, конденсированные «из воздуха», доводятся до кондиции профессиональными дизайнерами.

Коллаборативная фильтрация вполне обоснованно может рассматриваться как один из подвидов краутсорсинга. Хотя по масштабу и значению она превосходит последний, поскольку тот больше годится для решения частных задач. Потребительская селекция качества — это универсальный способ мобилизации информационных ресурсов социума. Принципиальное важно, что коллаборативная фильтрация высокотехнологична, она не требует ни модерации, ни ручной доводки, что является минусом краудсорсинга. Коллаборативный механизм позволяет извлечь максимум ценности из действий толпы — а именно ее способность собирать и обрабатывать информацию. При этом люди заняты тем, в чем они априори сильны и что делают с удовольствием, — экспликацией собственных оценок и суждений. Они выступают и создателями информационного продукта и одновременно его непосредственными потребителями.

Мы рассматриваем новый способ обмена информацией. Но, как ни странно, за исключением антропологов, изучающих ранние общества, вопрос, почему люди вообще обмениваются информацией, не поднимается. Причина, надо полагать, в обманчивой простоте: общаться столь естественно, что и мысли не возникает специально искать какие-либо еще побудительные мотивы. (Лотмановская семиотическая школа тоже не затрагивала эту тему.) На самом деле вопрос о мотивации современных межличностных коммуникаций принципиальный и важный, его напрасно обходят стороной. Ведь стоит «почему» заменить на «зачем», и из ответа вырастает целая ветвь экономики — экономика символического обмена. В ходе коммуникаций затрачиваются ресурсы, и результаты могут быть разными. Люди коммуницируют затем, чтобы им от этого было хорошо: приятно и/или полезно сейчас или в будущем. Но достигнута цель или нет, и насколько — это зависит от многих факторов: с кем, о чем, в какой форме, в какой момент… — все это может быть предметом оптимизации. Общение — это способ повысить качество личностного времени и как следствие качество жизни. На слух звучит несколько обыденно. Однако, как мы увидим позже, понятие качественного личностного времени — базовое для новой экономики.

Баллы, которые пользователи выставляют объектам в коллаборативной системе, представляют собой оценку их личностного субъективного времени. Хотя может казаться, что они характеризуют предметы потребления, взятые сами по себе. На деле, оценки работают в связке «субъект — объект» потребления и характеризуют продукт в той же мере, что и его оценщика. Если человек поставил какому-то фильму «отлично», это означает, что он замечательно провел время, смотря этот фильм. Таким образом, база оценок, накапливающаяся в коллаборативной системе, кроме прочего ценна как сводка самоотчетов множества людей о качестве их субъективного времени.

Идея выявлять невидимые круги единомышленников, конечно, не нова, в жизни многое происходит в соответствии с этой логикой. (В результате знакомства с коллаборативным принципом начинаешь ощущать это особенно остро.) Но, чтобы создать на ее основе рабочую технологию, требовалось понять, по какой методе следует опрашивать людей. Способ оцифровать психическую деятельность — вот в чем еще одна изюминка! Когда додумались до сбора субъективных оценок, выраженных в числах, появилась возможность автоматизировать этот процесс с помощью компьютера. Первый вариант коллективной работы с информацией был придуман в корпорации Xerox в 1992 году. Решалась прикладная задача: помочь исследователям обмениваться информацией о важных текстах, если кто-либо из группы натыкался на таковые. Через несколько лет эта идея вышла в практическое поле — легла в основу рекомендательных сервисов, из которых сегодня наиболее известны Netflicks (по кино) и Last.FМ (по музыке). В рунете представителем этого семейства сайтов является Имхонет. В отличие от двух первых ресурсов, специализирующихся на одном типе контента, он выдает рекомендации более чем в двадцати областях: от литературы до сотовых телефонов. (Наблюдения за работой этого портала используются в книге.)

На первый взгляд может показаться, что коллаборативная фильтрация — пусть хитроумная, но локальная техническая игрушка. На самом деле это не частность, а фундаментальный принцип работы с информацией, и он тянет за собой массу всего нового и полезного. История знает примеры того, как какая-нибудь смесь бертолетовой соли перекраивает карту мира. (К слову, это происходит не в тот момент, когда впервые замечают, что что-то взрывается, а когда додумываются до военного применения изобретения.) И когда в раннем христианстве возникает отшельничество, в этом поначалу видится сумасбродство, а не ростки института монастырей, на который впоследствии будет опираться церковь, а с ней и вся цивилизация. Коллаборативная фильтрация — это новый способ формирования тех самых клубов, коммуникативных кругов, сообществ единомышленников, которые становятся в эпоху новой экономики строительными ячейками общества. Благодаря ней мы впервые в истории понимаем, что делать с суждением отдельного человека. Субъективное высказывание превращается в продукт, ценный для членов клуба, который параллельно формируется с помощью подобных высказываний.

Величайшим достижением экономической мысли было открытие принципа действия «невидимой руки». С помощью этой метафоры Адам Смит объяснил, как рынки, а с ними и огромные зоны человеческой деятельности, регулируются без прямого обмена информацией между людьми — через цены и баланс спроса и предложения. Это работает так: потребитель видит цены и выбирает то, что дешевле и лучше; производитель тоже видит цены и решает, сможет ли он произвести товар с достаточной для себя прибылью и в каком объеме ему удастся его продать. Включается конкуренция за «лучше — дешевле», и это идет во благо обществу. Если товар изготовлен в избытке, спрос на него, а с ним и его цена падают и производство притормаживается; если в недостатке — цена растет и производство увеличивается до тех пор, пока спрос и предложение снова не уравновесятся. Никто не должен волюнтаристски решать и командовать, сколько какого товара производить. Таким образом, невидимая рука действует через информационную систему цен, которая приводит в движение рыночные силы. (Поскольку главным в этом процессе является наблюдение за товарами и ценами, возможно, следовало бы говорить не о руке, а о глазах или ушах.) Вплоть до недавнего времени никто и помыслить не мог о другом типе координации. Оно и понятно — прямой обмен информацией между людьми, выходящий за рамки ближнего круга, был сопряжен с запретительно высокими издержками.