Но революция, которую Netflix произвел в сфере домашних развлечений, началась несколько лет спустя, когда компания наняла Теда Сарандоса и начала применять то, что стало известно как предиктивная аналитика. Сарандос работал в салоне видеопроката в торговом центре в Финиксе, практически точно таком же, как тот, где Квентин Тарантино приобретал свои энциклопедические познания в области кино. Однако дальнейшие действия Сарандоса в конечном счете привели к закрытию видеопрокатов. Сарандос понял, что у зрителя развивается пристрастие к потоку развлечений и что роль компании заключается в том, чтобы предоставлять ему то, что он хочет. Зрители долгое время боролись с планировщиками телепрограмм, стремящимися помешать им смотреть то, чего они хотят и когда хотят, утверждал он: «До внедрения системы „потоковое видео по запросу“ они использовали видеомагнитофоны, чтобы записывать передачи и просматривать их, когда захотят. И, что еще более важно, в любых дозах, в которых они хотят. Затем DVD-диски, а позднее перезаписываемые DVD сделали это „самодозирование“ еще более удобным»[475]
.Это «самодозирование» звучит так, как будто зритель может контролировать свои развлечения. В том же самом году, когда там начал работать Сарандос, Netflix представил своим подписчикам персонализированную систему рекомендаций для облегчения выбора, которая использовала рейтинги, создаваемые на основе голосования зрителей. В 2007 году появилась потоковая служба под названием «Watch Now» («Смотри сейчас»), предоставившая подписчикам возможность смотреть телешоу и кинофильмы на своих персональных компьютерах. В конечном счете проигрыватели DVD отомрут так же, как видеомагнитофоны: потоковая модель, внедренная Netflix, распространилась по миру не через обычную медленную почту, а по оптоволоконному кабелю. «Людей всегда раздражало, что они не могут смотреть то, что хотят, — сказал мне Сарандос. — Сегодня никто не сможет надолго остановить поток удовольствий. Вот в этот момент я и появился».
Поток удовольствий — хорошая формулировка. В эпоху постмодерна с помощью технологий мы мечтаем получать удовольствие 24 часа в сутки, 7 дней в неделю. Но за получением удовольствий стоят алгоритмы. Например, в 2012 году, когда Сарандос заказывал для Netflix TV политическую драму
Использование предиктивной аналитики в Netflix изменялось со временем. Изначально она была устроена по тому же принципу, что и в видеопрокате, где когда-то работал Сарандос. Он был смотрителем, человеком, подбиравшим контент в магазине в соответствии со вкусами своих покупателей. Система рекомендаций «если вам понравилось ХХХ, то вам должно понравиться YYY» стала обычным явлением в новом тысячелетии, позволяя подбирать культуру, которая вам по вкусу. С другой стороны, индивидуализированная система культурных рекомендаций, подобная той, что была разработана в Netflix, грозит созданием того, что интернет-активист Эли Паризер в 2010 году назвал «стеной фильтров»: каждый из нас окажется интеллектуально изолирован в собственной информационной вселенной[476]
.Кастомизация культуры с тех пор неимоверно усложнилась. Сегодня не менее 800 инженеров Netflix работают за кулисами системы рекомендаций в штаб-квартире компании в Кремниевой долине, пытаясь предсказать, какое кино вы, возможно, захотите посмотреть следующим. Том Вандербильт, автор книги
Проблема инженеров Netflix заключается в том, чтобы отслеживать признаки поведения менее явные, чем зрительские рейтинги. В прежние времена, когда вы брали DVD напрокат, вы добавляли фильм в очередь, потому что хотели посмотреть его через несколько дней; за ваше решение вам приходилось платить, а вознаграждение откладывалось. «Когда у вас есть постоянный доступ к мгновенной потоковой передаче, вы начинаете проигрывать что-то, и если вам это не нравится, вы просто переключаетесь. Пользователи на самом деле не осознают все преимущества предоставления явной обратной связи, благодаря которой они прикладывают меньше усилий», — говорит технический директор Netflix Ксавье Аматриан.