Экономика символического обмена - Александр Долгин

Возможен любой набор критериев (необязательно музыкальных) для выбора экспертов. Можно, к примеру, задать такой параметр, как знакомство с сочинениями Марселя Пруста, или запросить мнение людей, негативно оценивших «Терминатора-3». Одним словом, возможно самостоятельно подобрать такую персональную систему критериев, при которой ожидаемая точность вкусовых совпадений и качество рекомендаций будут высокими. Главное, чтобы круг экспертов-советчиков составляли только те, чьи приоритеты соответствуют запросу. В этом изюминка системы: на выходе генерируются не средние безликие оценки, а персональные рекомендации, которые компьютер автоматически выдает на основе сходства суждений конкретного пользователя и других людей. Тем самым моделируется привычная всем ситуация: человек прислушивается к мнению тех, чьи вкусы ему знакомы. Более-менее понятно, почему ближнему окружению понравилась/не понравилась та или иная вещь, и легко решить, следовать их рекомендациям или нет. Описанная технология, по сути, искусственно формирует «ближние круги». А поскольку предположение о близости вкусов основывается на фактическом сходстве оценок, надежность рекомендаций получается высокой. Данная идея, по сути, представляет собой автоматизированный вариант «людской молвы». Очной коммуникации не требуется, поэтому издержки минимальны.

1.3.1.2. Что рекомендателям следует оценивать в музыке?

Для производства такого рода рекомендаций требуется база потребительских оценок. Очевидно, что наиболее удобна численная/балльная система кодирования оценок. Но каким образом баллы должны характеризовать музыку? Как ни странно, они вообще не должны ее объективно характеризовать. Потребительские оценки должны отражать исключительно личное впечатление. Ни в коем случае речь не идет об искусствоведческой оценке или профессиональной экспертизе. Любители на нее не способны. Фокус в том, что для решения данной задачи вообще не требуются суждения об «истинном» качестве продукта. Интересуют только индивидуальные ощущения. Они зависят от многого: вкуса, художественной компетентности, общекультурного уровня, настроения и установок, антуража, социального окружения, влияния друзей и, разумеется, от музыки. Разложить все это по полкам практически невозможно, зато каждый может сказать, пришлась та или иная мелодия ему по душе или нет. То, в какой мере впечатление связано именно с музыкой, а не с привходящими обстоятельствами – не имеет никакого значения. Мелодия создает (или не создает) некие желанные состояния – именно в этом ключе ее и следует оценивать в рамках рекомендательной системы. Важно одно: слушатель достоверно знает, понравилась ему музыка или нет, а если формулировать точнее, понравился ли он сам себе в присутствии этой музыки. Именно он и только он – наилучший детектор «для-себя ценности». Оцениваться должно не произведение искусства как таковое (это компетенция искусствоведов), а порождаемые им субъективные эффекты – вот в чем потребитель культуры априори компетентен. Такая оценка субъективна, но в том-то и вся соль: для пользы дела она и должна быть субъективной.

Чьи оценки подлежат сбору? Да всех добровольцев без исключения. Система не нуждается в искусственно набранных референтных группах.

1.3.2. Изобретение, которого не было

1.3.2.1. Коллаборативная фильтрация – фундаментальное решение проблемы навигации

Подобный подход к проблеме выбора может показаться фантастическим, но это не так. Он не только не нов, но применяется на практике более десяти лет. Прототип механизма потребительской селекции был создан в 1992 году. Идея автоматически вычленять вкусовые сообщества и предоставлять их членам возможность обмениваться суждениями была предложена Дейвом Голдбергом (Dave Goldberg) и его коллегами из исследовательского центра Xerox PARC в Пало-Альто, Калифорния. Именно они ввели термин «коллаборативная фильтрация»[127].

В последующие годы первоначальную «сырую» идею коллаборативной (кооперативной) фильтрации довели до ума и сегодня рекомендации даются исходя из сходства предпочтений человека и других пользователей. Для этого клиенту нужно оценить несколько объектов, на основании чего вырисовывается его персональный профиль. В соответствии с ним подбираются советчики, затем их мнения о произведениях, еще не знакомых клиенту, доводятся до его сведения. Эта изящная схема начала активно разрабатываться с 1994 года[128], однако ее судьба оказалась тернистой. В методе изначально присутствовала одна недоработка, которая со временем привела к проблемам. В чем была эта загвоздка и как ее устранить, изложено ниже, после анализа первого опыта внедрения коллаборативной фильтрации.

1.3.2.2. Механизм коллаборативной фильтрации

Поскольку персональные рекомендации генерируются в результате анализа и сравнения оценок конкретного пользователя и других людей, вся соль коллаборативной фильтрации в способе нахождения этих других людей. В общем виде процедура выглядит так[129]:

− регистрируются предпочтения большой группы людей, на их основе строится профиль каждого пользователя;

− выделяется подгруппа людей, чьи суждения схожи с суждениями человека, желающего получить совет/рекомендацию [130];

− на основании отзывов, поступивших от этой подгруппы, выводится некая оценка – именно она и выдается клиенту в качестве прогноза.

Этот метод использовался для характеристики книг, музыкальных CD или фильмов. Но в общем он может практиковаться для облегчения выбора продуктов или услуг любого типа. С конца 90-х годов в интернете стали появляться сайты, построенные на основе коллаборативной фильтрации. Первым (или в числе первых) был Ringo.

1.3.2.3. Ringo – первая в мире рекомендательная система по музыке: ее история и опыт[131]

Сервис Ringo был создан профессором Патти Маес (Patti Maes) и тремя ее студентами в 1994 году. Разработчики этой системы искали решение проблемы взрывного роста объема информации. Массивы книг, фильмов, CD, новостей и онлайновой информации значительно превосходят те, которые реально может пропустить через себя человек. Создатели Ringo применили коллаборативную фильтрацию для музыки, выбрав следующую шкалу оценок:

– Невыносимо

– Терпимо с трудом

– Не моя вещь

– Не заводит, не трогает

– Хорошая вещь

– Мощно

– Одна из моих любимых, не могу жить без нее!

По мере того как абонент наращивает число оценок, его профиль уточняется. Система сравнивает профили пользователей, выявляет людей с похожими вкусами и предсказывает, насколько человеку понравится незнакомый альбом/артист.