Иллюзия выбора

В основе персонализированного правила по умолчанию может лежать уже сделанный человеком выбор или выбор «похожих» людей. Возьмем, например, сайт Amazon, который рекомендует покупателям товары на основе их прошлого выбора. Amazon знает, что если человеку нравятся книги определенного автора, то ему могут прийтись по вкусу книги похожих писателей. Amazon не создает правил по умолчанию в привычном смысле, но предлагает варианты, основанные наличной информации о пользователе. Конечно же, это просто совет, а не правило в буквальном смысле, ведь если покупатели ничего не сделают, они ничего не приобретут. Но та же самая технология может быть с легкостью использована для создания многочисленных правил по умолчанию.

Получив однажды достаточно информации о человеке по фамилии Смит, архитекторы выбора могут разработать для него правила по умолчанию, касающиеся страхования здоровья, конфиденциальности, аренды автомобилей, установок на компьютере и т.д. Персонализированные правила по умолчанию стали привычным делом во многих областях, включая путешествия и туризм. Допустим, сайт уже знает, где именно человек любит сидеть в самолете, когда и какими авиакомпаниями предпочитает путешествовать, какой способ оплаты ему удобнее. В этом случае сайт может использовать данную информацию для генерирования результата (который, конечно, для начала попадет на рассмотрение к покупателю). «Предзаполнение» форм и персонализация сайтов может сэкономить кучу времени, но это подразумевает следование правилам по умолчанию.

Персонализированные правила по умолчанию могут быть и динамичными, то есть меняться с течением времени. Теоретически они могли бы обновлять информацию постоянно, в реальном времени. Даже самые лучшие правила по умолчанию или настройки способны сильно измениться через год. И даже больше: правила по умолчанию могут меняться и каждый день, и каждый час. По мере того как государственные и частные организации получают все больше информации об индивидуумах, такая задумка кажется все более осуществимой. Множество сайтов уже развиваются в этом направлении, предоставляя людям правила по умолчанию на основе их предыдущего выбора. В целом эти правила делают жизнь проще и удобнее.

Мы видим здесь массу возможностей. В некоторых случаях персонализированные правила по умолчанию могут быть основаны исключительно на когда-то сделанном выборе. Вернемся к настройкам планирования путешествия: если вы сделали определенный выбор в прошлом, по умолчанию вы сделаете его и в будущем. В других случаях правила по умолчанию также включают в себя некоторые выводы, сделанные на основе вашего выбора в прошлом. Архитекторы выбора полагают, что если человек совершил определенный выбор относительно защиты личной информации в одной области, то, вероятно, он сделает такой же выбор в этом вопросе и в других областях. Если вам требуется конфиденциальность в одном случае, то, наверное, она потребуется вам и в другом. Вспомните знакомую уже мысль о том, что если определенным покупателям нравятся определенные товары, то им, вероятно, придутся по вкусу схожие товары. При наличии достаточной информации персонализированные правила по умолчанию должны создаваться именно в этом ключе.

ЗАПРОС ИНФОРМАЦИИ И ЗАЩИТА ЛИЧНЫХ ДАННЫХ

Осуществимость. Что касается правил по умолчанию, встает вопрос осуществимости подобной затеи. Архитекторы выбора должны получить соответствующую информацию, чтобы сделать правила по умолчанию персонализированными. В некоторых случаях это просто. Человек раз за разом совершает выбор на сайтах, и часто предпочитаемый вариант можно сделать выбором по умолчанию. Вспомним, например, планирование путешествий, время доставки товара или покупку книг онлайн.

Но в других случаях такая практика невозможна (как минимум на начальном этапе), а получение нужной информации бывает весьма затратно, а то и вовсе невозможно. Предположим, человек покупает компьютер и речь идет о подходящих ему настройках. Возможно, архитекторы выбора могли бы положиться на имеющиеся данные, в особенности на то, что выбирают «похожие на вас» люди. В таком случае возникает вопрос: а могут ли они разработать достаточно верные правила по умолчанию? В подобных случаях лучшим решением станет упрощенный активный выбор.

Защита личных данных. Даже когда персонализация осуществима, появляется еще одна проблема: если правила по умолчанию основаны на выборе людей в прошлом, под угрозой оказывается защита личной информации. Гипотетически архитекторы выбора определяют предыдущий выбор людей и опираются на него в своих расчетах, и многих не очень-то обрадует этот факт. Люди могут возразить, что они вовсе не хотели бы, чтобы другие знали, что они почитывают второсортные романчики. Но больше всего им может не понравиться то, что по этой причине их по умолчанию подписали на какую-то опцию, созданную для любителей таких романов.