Код бестселлера

Рекомендовать книгу – совсем не то, что дать совет по покупке акций или здоровому образу жизни. Рекомендуя книгу, вы оказываетесь в лабиринте неписаных правил и запретов, которых у нас не меньше, чем на светском рауте времен Джейн Остин. Книжный мир нагружен немалым багажом традиций и мнений. Снобизм считается позорным. Антиснобизм – тоже. Хороший вкус и элегантность – подозрительны. Есть куча стигматизированных жанров, от которых лучше держаться подальше, и стереотипов, под которые не хочется подпасть. Например, читать эротические романы – стыдно. Если вы любите фантастику, вас тут же сочтут типичным «ботаном». Все ненавидят элитарность – высоколобых критиков, объясняющих свысока, что такое «настоящая литература». И все эти соображения проносятся у вас в голове, когда вы пытаетесь выбрать любимую книгу для рекомендации новому знакомому. Именно поэтому назвать такую книгу и объяснить свой выбор – все равно что обнажить перед первым встречным кусок души. Все эти традиции и предрассудки висят невидимым грузом на любом публикуемом списке для чтения. Разговоры о книгах чреваты конфликтами. Смотрите, что произошло в 2001 году, когда Опра Уинфри рекомендовала «Поправки» Джонатана Франзена. Франзен обозвал другие рекомендованные Опрой книги «слезливыми» и заявил, что его роман рассчитан на интеллектуального читателя и, следовательно, ему не место в книжном клубе Опры. Или вспомните, что случилось в 1960-м, когда издательство Penguin Books рекомендовало «Любовника леди Чаттерлей»[235]. На издательство подали в суд из-за непристойного содержания романа. А что было, когда Марк Цукерберг поделился рекомендациями по чтению? Его список перепечатали газеты всего мира, с комментариями. Комментарии были практически одинаковые – например, английская газета заявила, что после такого списка с Цукербергом все ясно. Что именно стало ясно по книжным предпочтениям основателя Facebook, газета не сочла нужным указать – очевидно, решив, что это и так понятно. Когда кто-нибудь публично рекомендует книгу, результатом всегда бывает реакция прессы, ответные мнения и споры. Всегда.

Но вернемся к гостям.

Все говорят о том, какую книгу любят больше всего и почему. Один назовет «Сына повелителя сирот», потому что Адам Джонсон – потрясающий писатель. С этим никто спорить не будет. Другая скажет: «“Виноваты звезды”[236], я себе все глаза выплакала, пока читала». И ее поймут. Но что, если вы можете внести в этот разговор нечто новое? Может быть – ошеломляющее. Может быть – возмутительное. Но, несомненно, уместное.

Что будет, если вы обойдете тернистую тропу вкусов, усеянную минами культурных табу, и назовете любимую книгу компьютера? Что будет, если вы скажете: «Компьютерная система прочитала тысячи книг и безо всяких сторонних подсказок назвала одну, ту самую, избранную, главную, с индикатором успеха 100 %»? Что, если этот выбор можно объяснить не общими словами, а пачкой таблиц и графиков? Что тогда скажет ваш новый знакомый, стоя с коктейлем в руке? И почему? Сможете ли вы, хотя бы как книголюб, оправдать выбор, сделанный компьютером?

Все эти вопросы мы задали себе, прежде чем решиться на проект. Они пугали. Был и один новый элемент – мы решились слепо довериться компьютеру. Мы взяли на себя обязательство опубликовать полученный результат, каков бы он ни был. Но мы не знали тогда, что компьютер решит подшутить над нами и его выбор, наконец сделанный после пяти лет обучения модели, окажется полон зловещей иронии.

Итак, называйте это утопией или антиутопией, а нас – «ботанами», если хотите, но мы привели компьютер с собой в гости.

Точка совершенства

Вы уже знаете, кто мы и чем занимаемся, и хорошо представляете себе, как устроен бестселлерометр. В 1-й главе мы объяснили, что наша модель берет тысячи точек данных и на их основе создает агрегатный индекс, показывающий вероятность попадания в список бестселлеров New York Times. Для книг из нашего корпуса текстов ответы компьютера «да» и «нет» оказывались правильными примерно в 80 % случаев. Для каждой книги также вычислялась вероятность, с которой она станет бестселлером. Большинство романов, упоминаемых здесь, получили оценки вероятности выше 90 %. Во 2-й главе мы описали часть алгоритма, выявляющую темы, а также рассказали, какие темы и в каких пропорциях делают книгу бестселлером и обеспечивают длительные высокие продажи. Компьютер установил, что книги, имеющие самый большой успех на рынке, посвящены 3–4 основным темам, которые при этом занимают около 30 % объема романа. Кроме этого в нем могут быть и другие темы, второстепенные, в меньших объемах – они придают колорит. Компьютер также открыл нам, что самая частая и популярная тема в бестселлерах – это тема человеческой близости, эмоциональных отношений между персонажами. Среди других популярных тем были домашняя жизнь, работа (согласно Стивену Кингу, люди любят читать про чужую работу), дети в школе и современные технологии.