Умная толпа

В отдельных репликах обсуждений в Usenet содержится ценная информация, далеко превосходящая изрядно процеженные сведения, которые публикуются в FAQ. Недостаток обсуждений в Usenet связан с трудностью нахождения полезных новостей среди половодья досужих разговоров и бесконечных перепалок [7]. В 1992 году Пол Резник со своими сотрудниками из Мичиганского университета создали программный продукт GroupLens, позволяющий читателям оценивать сообщения сети Usenet и предоставлять их оценки по запросу другим [8]. Резник наряду с другими учеными продолжает исследования систем репутаций на протяжении десяти лет после создания GroupLens [9]. GroupLens по-прежнему бесплатно предоставляет в Сети рекомендации по кинофильмам [10].

Автоматизированные системы совместной фильтрации хорошо работают там, где мала вероятность принятия ошибочного решения, например при покупке книги или билета в кино Amazon.com и другие узлы электронной торговли используют системы совместной фильтрации для советов постоянным покупателям. Системы, умеющие указать людям, что еще им захочется купить, — неизбежные спутники электронной торговли. С возрастанием риска и выплачиваемых сумм все более остро встает вопрос: чему можно доверять? Система репутаций интернет-аукциона eBay с завидным успехом отвечает на этот вопрос. Когда ценность системы социальной фильтрации в виде знаний или общественного признания обретает денежный эквивалент, развитие этой социальной технологии порождает две разновидности репутационных систем, одна из которых связана с рынком, а другая — с рекомендациями. Позже в этой главе я вернусь к роли системы репутаций на рынке. Обе эти системы — одна, связанная со знаниями и рекомендациями, и другая, посредничающая в сделках на финансовом рынке, — могут заявить о себе, когда поколение пользователей нательных компьютеров образует ситуативные сети в рамках того, что его представители знают друг о друге и чему доверяют.

Все то, что позволяет группам действенно делиться знаниями в ходе интерактивной беседы, может придать реальную силу научным и предпринимательским сообществам. Даже простые инструменты, позволяющие группам делиться знаниями в интерактивном режиме, рекомендуя друг другу полезные узлы и ограничиваясь установкой закладок, могут приумножить действенность самих групп.

В 1997 году Хуэй Го, Томас Крайфельтс и Ангелика Фосс из Научно-исследовательского центра информационных технологий описали свою службу социальной фильтрации SOaP, призванную снять ряд ограничений, присущих рекомендательным системам [11]. Го со своими коллегами создали программных агентов, то есть программы, умеющие вести поиск, делать запросы, собирать сведения, сообщать результаты, даже вступать в переговоры и заключать соглашения с другими программами. Агенты SOaP могут подспудно собирать рекомендательные сведения силами членов группы и посредничать между людьми, группами и в Сети. На самом неявном уровне агенты SOaP могут собирать и группировать URL-адреса, которые члены группы устанавливают в качестве закладок в ходе своей работы. Если кто-то из группы захочет отметить узел, тем самым делается неявная рекомендация. Тем, кто пожелает делать более явные комментарии, такая возможность тоже предоставляется.

В системе информацию отфильтровывают коммуникативные социальные агенты, собирающие оценки пользователей и согласующие их интересы для дачи соответствующих рекомендаций. Благодаря агентам пользователи могут в соответствии с определенной темой отыскать подобающие закладки, людей со схожими интересами, группы схожей тематики, а также создать группы для прямого сотрудничества.

Для выполнения подобных услуг агенты в нашей системе привлекают знания о пользователях, группах пользователей, интересующих отдельного пользователя темах, URL—адресах, которые пользователь считает соответствующими определенной теме, и его опенки определенного URL—адреса, в частности в связи с конкретной группой или темой. Согласно подходу создателей, это знание пользователь должен получать без всяких усилий [11].

Основа сбора информации той или иной группой посредством SOaP общественная, а не техническая: степень доверия среди ее членов устанавливается каждой группой, использующей SOaP. Такой подход предусматривает множество сообществ и степеней доверия. Огромные массы незнакомцев, известных друг другу исключительно по их почтовым отправлениям — например, Usenet, — могут обмениваться самыми разнообразными рекомендациями. Более узкая сеть приглашенных экспертов, самоорганизующееся сообщество с единством интересов или подразделение какой-то организации могут использовать подобную систему для пополнения своих индивидуальных и коллективных знаний. Каждому предоставляется право решать, обнародовать ли его комментарии и привычки блуждания по Сети и для кого будет доступна эта информация, но от членов сообщества, как минимум, требуются посещение Сети и закладки на заинтересовавших их узлах.