Big Data. Вся технология в одной книге

Китайский гибрид Groupon и Yelp, компания Meituan-Dianping, услугами которой ежемесячно пользуются 200 миллионов человек, применяет для оценки значимости отзывов пользователей большой набор критериев[210]. Так, купоны сайта свидетельствуют о том, что автор отзыва действительно посещал данное заведение и покупал товар или услугу, о которых пишет. Скорее всего, Meituan-Dianping пойдет намного дальше, поскольку в число ее крупных инвесторов входят Alibaba и Tencent[211]. История сделок на Alibaba дает представление о надежности продавцов, что очень важно в условиях Китая. Tencent предоставляет пользователям WeChat возможность привязать к своему аккаунту банковские счета и кредитные карты, чтобы упростить оплату покупок через приложение. Таким образом Tencent получает доступ к истории транзакций, удачно дополняющей историю особенностей общения. Доступ к этим данным позволяет Meituan-Dianping ранжировать и группировать отзывы, отсеивая возможных мошенников. Но ни Meituan, ни Dianping никогда не объясняли людям, на основании чего принимается решение поднять повыше одни отзывы, спустить пониже другие и не показывать вообще третьи. Такие компании, как Yelp и Meituan-Dianping, могут повысить качество сервиса для своих пользователей (и дать возможность принимать более обоснованные решения о способах траты денег), публикуя рейтинги доверия авторов обзоров и достоверности самих обзоров. Инфопереработчики могут также предоставлять инструменты для монетизации доверия.

В качестве первого шага инфопереработчики могли бы предоставить пользователям простую кнопку включения и выключения персонализации. В Facebook есть скрытая кнопка, позволяющая пользователю выбирать между двумя способами сортировки постов в новостной ленте: настройка «самые свежие» означает простой хронологический порядок, а настройка «топовые истории» подключает волшебство алгоритмов. Этот функционал должен стать более доступным, но помимо этого должны существовать и другие опции сортировки. Для подавляющего большинства пользователей подробности работы алгоритмов останутся непонятными, но это не означает невозможность попробовать другие настройки и сформировать мнение о том, что лучше подходит в конкретной ситуации. В конце концов, только пользователи могут судить о том, полезны им алгоритмы или нет. Рассмотрим такой пример. Вы собираетесь поискать старые посты своих друзей о понравившихся им ресторанах в Сан-Франциско. С кого вы начнете – со знакомой, которая знает толк в еде и постоянно собирает лайки на свои апдейты про еду, или с приятеля-спортсмена, которому для полного счастья вполне хватает пакетика арахиса?

Интернет-магазины понимают, что иногда потребитель хочет видеть сортировку товаров по цене, а иногда – по отзывам покупателей. Сайты турагентств и бронирования авиабилетов позволяют клиентам применять сортировки по тарифу, длительности перелета, времени вылета и прилета, количеству пересадок и названию перевозчика. На сервисе Hipmunk, созданном Адамом Голдстайном и Стивом Хаффманом из Reddit, есть «экстренная» функция, позволяющая оценивать совокупность факторов цены, количества пересадок и времени в пути и выдающая результаты исходя из весов этих оценок. (Позже подобный подход был внедрен и на Google Flights.) Алгоритм, учитывающий присущие процессу принятия решений компромиссы, – это очень хорошо, а предоставление пользователю возможности определять значение отдельных факторов – еще лучше. Компания CWT, работающая в области организации поездок, проанализировала 15 миллионов транзакций и 7000 анкет, чтобы определить и количественно оценить источники стресса в путешествиях, от потерь рабочего времени до недосыпа[212]. Возможно, вам понравится идея оценить в долларах необходимость встать ни свет ни заря, чтобы успеть на более дешевый утренний рейс. Удивительно, что никто из других инфопереработчиков не предлагает пользователям подобный уровень свободы выбора, хотя обоюдная выгода здесь налицо. Пользователь лучше понимает свои предпочтения, ранжируя значимость факторов и определяя, какая из предложенных комбинаций больше вдохновляет его на покупку, а компания получает данные, позволяющие совершенствовать процесс подготовки рекомендаций, как общих, так и персональных. Возможности сортировки и оценки значимости факторов для пользователей должны быть расширены, и не только в интернет-торговле. Они должны быть доступны и в социальных сетях.

С другой стороны, пользуясь доступом к более широкому выбору вариантов группировки, мы даем возможность людям из своего социального окружения узнавать об особенностях нашего образа жизни. Если запрос в Facebook окажется весьма специфичен, ответом на него станет выборка из одного человека – лично вас.