Экономика символического обмена

Судя по всему, изобретение и его пользователи разминулись во времени: коллаборативный сервис возник до того, как потребитель освоился в той системе торговли, где эта технология способна проявиться во всем блеске. Когда же с развитием интернета массовый покупатель обрел техническую среду, в которой возможен эффективный поиск, он уже застал рекомендательную систему в выхолощенном виде. Этим и воспользовался бизнес, оценивший угрозу нового метода и сыгравший на опережение. Теперь, по прошествии времени, это можно интерпретировать как блестящую контроперацию перехвата. Видно, почуяв реальную угрозу, исходящую от рекомендательного сервиса, бизнес переманил к себе на службу этого новоявленного «суперагента» потребительского сообщества и тотчас втянул его в свою двойную игру: агенту разрешили действовать, как будто ничего не произошло, но при этом слегка редактировали его месседжи. Потребители же, не успев как следует раскусить нового игрока, приняли его информацию за чистую, хоть и не очень ценную, монету. О том, что ее истинная ценность могла быть стократно выше, мало кто догадывался. А бизнес потакал такой недальновидности. Как сказал один из тех, кто успел насладиться сервисом Ringo, «ни одна из действующих сегодня систем навигации не может сравниться с качеством работы Ringo». Если это отчетливо увидел простой пользователь, то трудно поверить, что этого не знал Microsoft, несколько лет работавший с Firefly Network перед тем, как купить ее. Продавцу нужна технология, помогающая продавать, а не та, которая позволяет потребителям беспроигрышно выбирать, оставляя тем самым производителя с залежами неликвидов. Бизнес Microsoft таков, что коллаборативная фильтрация не угрожала этой компании непосредственно. Но это ничего не значит. Достаточно того, что эта технология создавала угрозу множеству других бизнесов, и Microsoft не могла питать иллюзий насчет коммерческих перспектив рекомендательных систем. В августе 1999 года на сайте Firefly.com появилось сообщение: «Готовясь к запуску сервиса Microsoft Passport, 18 августа мы закрываем веб-сайт Firefly и связанные с ним сервисы». Когда ничего аналогичного Firefly не обнаружилось, сетевое сообщество не проявило своей хваленой сплоченности. Хотя, возможно, к этому моменту оно просто не уловило смысла происходящего – Napster только набирал обороты. Рекомендательные системы переподчинили без всякого шума. Пионеры новой технологии один за другим сдавались на поруки бизнесу или дышали на ладан в рамках университетских грантов. Проблема была в том, что они не мыслили свою деятельность иначе как инструментально – как услугу милой их сердцу отрасли, и были горды от осознания того, что большой бизнес принял эстафетную палочку из их рук. Они ждали, что он и дальше понесет ее в том же направлении. Но направление изменилось. Тогда еще никто не осознал, что публичная потребительская экспертиза качества радикально меняет расстановку сил на рынке. Если же потребитель не проявляет себя в качестве сильной стороны, черпающей информацию из независимых источников, он тем самым попустительствует худшим наклонностям рыночных профессионалов.

1.3.2.5. Трюк с подменой технологии

Благовидный предлог для приостановки целомудренного навигационного сервиса оказался под рукой. Им стал тот самый недостаток коллаборативной фильтрации, о котором уже упоминалось: необходимость сбора клиентских предпочтений. Для продуктивной работы требуется приличная база клиентских оценок – минимум сотни тысяч. До того как критическая масса набрана, люди не мотивированы выражать свое мнение, поскольку система не способна вознаградить их усилия. Это так называемая проблема холодного старта. Кто-то первым должен потрудиться во имя остальных – это классическая ситуация производства общественного блага со всеми ее сложностями. Для разогрева на старте можно ничего не спрашивать у клиентов, а попытаться вычислить их предпочтения из потребительских действий (кстати, совершаемых не обязательно в рамках рекомендательной системы)[137]. Этой дорогой и двинулся бизнес, вскоре обнаружив, что можно вообще обойтись без сбора прямых и явных (сознательно выраженных) клиентских предпочтений[138]. Косвенными источниками оценок могут служить, например, прошлые покупки или время просмотра конкретной веб-страницы, или последовательность кликов по ссылкам в сети. В. Коуэн и В. Фэн показали, как можно отслеживать музыкальные предпочтения путем анализа логов (хронологической записи событий), статистики скачиваний и прочей технической информации[139]. По названию файла можно установить исполнителя или композитора, а по IP-адресам – потребителей.