Мир-фильтр. Как алгоритмы уплощают культуру - страница 13

Социальная фильтрация информации позволяет обойти эти проблемы, поскольку основана на действиях людей-пользователей, которые самостоятельно оценивают содержание, используя как количественные, так и качественные суждения. Это больше похоже на сарафанное радио, когда мы получаем советы, что послушать или посмотреть, от друзей, чьи предпочтения схожи с нашими собственными: “Объекты рекомендуются пользователю на основе величин, присвоенных другими людьми со сходным вкусом”, – говорилось в статье. Сходство вкусов одного пользователя с другим определялось с помощью статистической корреляции. Чтобы давать музыкальные рекомендации, исследователи разработали систему под названием Ringo, использующую электронную почту. Пользователю предлагали первоначальную группу из 125 исполнителей, он выставлял оценки по шкале от 1 до 7, после чего строилась диаграмма его предпочтений. Затем программа сравнивала эту диаграмму с диаграммами других пользователей и подбирала музыку, которая человеку предположительно понравится (или совсем не понравится – такой вариант тоже был). Рекомендации Ringo также сопровождались указателем уровня уверенности, который выдавал вероятность того, что предложение окажется удачным, и позволял пользователю дополнительно подумать над предложенным алгоритмическим выбором. К сентябрю 1994 года у Ringo были двадцать одна сотня пользователей и пятьсот электронных писем в день с оценками музыки.

Ringo тестировала различные алгоритмы для принятия решений на основе музыкальных рейтингов. Первый алгоритм измерял несходство между вкусами пользователей и основывал рекомендации на максимальном сходстве. Второй измерял сходство, а затем использовал для принятия решений положительные и отрицательные корреляции с другими пользователями. Третий определял корреляцию между различными исполнителями и рекомендовал музыкантов, которые сильно коррелировали с теми, что уже нравились данному человеку. Четвертый алгоритм (по мнению исследователей, самый эффективный) подбирал пользователей на основе того, положительно или отрицательно они оценивали одни и те же вещи – иными словами, на основе совпадения вкусов. Сходство оказалось наилучшей переменной. Чем больше пользователей включалось в систему и чем больше сведений они предоставляли, тем лучше работала Ringo – некоторые пользователи даже назвали систему “пугающе точной”. Инновация Ringo заключалась в том, что она подтверждала: наилучшим источником точных рекомендаций или лучших индикаторов релевантности, скорее всего, являются другие люди, а не анализ самого содержания. Концепция отражала повышение важности человеческого вкуса.

Первые алгоритмы интернета разработали для того, чтобы просеивать огромное количество материала в поисках вещей, важных для пользователя, и затем представлять их в связном виде. Целью были рекомендации: рекомендовать ту или иную информацию, песню, картинку или новость в социальных сетях. Алгоритмическую подачу информации иногда более формально и буквально называют “рекомендательными системами” за простой акт выбора того или иного контента.