Экономика символического обмена

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!