Любовь по алгоритму. Как Tinder диктует, с кем нам спать

На самом деле этот патент – воплощение школьных ценностей. Мы увлекаемся своими инициалами, как девочка-подросток, которая рисует каракули на полях своей тетради, а в это время кто-то оценивает ее внешность. Зачем практиковать такие оценки?

Люди, имеющие одинаковый уровень привлекательности, с большей вероятностью найдут общий язык.

Социолог Жан-Франсуа Амадье объясняет в книгах «Общество видимости» и «Диктатура внешности»[59], почему это действительно так. Гомогамия в паре затрагивает также и внешность. «Пословица „похожие люди притягиваются“ находит подтверждение в реальной жизни», – утверждает профессор.

После того как оценку получили наши интересы и уровень привлекательности, оценивается и наш ум:

Сервер, отвечающий за совпадения, анализирует такие факторы, как среднее количество слов в предложении, общее количество используемых слов длиной более чем в три слога, глубина словарного запаса.

Чтобы нас оценить, авторы пользуются тремя тестами: Flesh Kincaid Reading Ease, Flesh Kincaid Grade Level и Gunning Fog Index (фигурирует в патенте под названием Gunning Fox score). Тесты Kincaid были придуманы американским ВМФ в 1975 году для определения уровня сложности текста на английском языке и уровня образования, необходимого для его понимания. Что касается Reading Ease, чем ниже оценка по шкале от 0 до 100, тем сложнее текст. У журнала Time, например, – 52, это уровень студента университета, а у «Гарри Поттера» – 72, уровень восьмиклассника.

По тому же принципу работает и Gunning Fog Index. Его разработали издатели в 1950-х, чтобы определять степень читабельности текста.

Все это напоминает День обороны и гражданства[60], когда мы пишем диктант и решаем несколько задач по математике, чтобы государство смогло собрать статистику и определить общенациональный уровень грамотности. Выходит, что в Tinder день обороны и гражданства проходит каждый день? Или как?

Патент описывает, как могут использоваться эти тесты:

Полученный анализ позволит определить IQ пользователя, его уровень образования или уровень общей нервозности.

Документ не уточняет, как именно может быть оценена общая нервозность.

Tinder оставляет за собой возможность постоянно изучать наши физические, интеллектуальные, физиологические характеристики, будто мы астронавты на задании. Важное отличие: астронавты знают о том, что находятся под постоянным наблюдением.

Все эти оценки имеют внутреннюю функцию. Они позволяют распределять нас по разным группам. Приложение описывается как «функционирующее на базе геолокации», но патент предлагает другой параметр близости и оставляет за собой право ставить его в приоритет, выбирая, каких пользователей нам показывать:

Сервер может быть настроен таким образом, чтобы регулировать оценку, выданную анализом географической близости, в свете других факторов. Например, сервер может выдать оценку, соответствующую близости в 10 км, когда реальная дистанция между пользователем 14 и пользователем А равняется 50 км, если у них схожий уровень дохода, возраст и уровень образования.

Внутри каждой группы профили снова сортируются, но уже другим алгоритмом, который начисляет бонусы и вычеты, чтобы отобрать тех, кого показать определенному человеку, когда тот зайдет в приложение. «Ни один из людей не обладает абсолютной ценностью», – пишет исследователь Джессика Пиду об этом алгоритме. Бонусы и вычеты находятся в постоянном движении. Они рассчитываются индивидуально и зависят от того, с кем нас сравнивают.

Для распределения бонусов и вычетов патент предлагает оценивать профили по «демографическим критериям». Любая информация, будь то возраст, профессия или уровень дохода, приносит очки. Чем больше у вас очков, тем больше шансов, что ваш профиль окажется в топе кандидатов для другого человека. Но настолько ли нейтральна эта система?

Сервер может быть настроен таким образом, чтобы уравновешивать разным образом демографические различия и совпадения в зависимости от пола пользователя.

И здесь появляется самый удивительный, на мой взгляд, пункт патента.