 Рекомендательный сервис — новейшая экспериментальная площадка для наук о человеке Доклад на междисциплинарном семинаре «Экономика культурных индустрий» кафедры Прагматики культуры
Александр : В теме доклада заявлено о появлении новейшей экспериментальной площадки. Сегодня часто эксплуатируются тема новизны, и не всегда понятно, когда это соответствует истине, а когда нет. Я надеюсь оправдать ожидания. Причем буду действовать в соответствии с названием нашей кафедры, то есть прагматично – постараюсь продемонстрировать значимость, которую наш интернет-проект имеет для ученых и исследователей самых разных областей. Его магистральная линия не научная, а – социально-практическая, поскольку это новый общественный институт, входящий в практику. Этот институт, с одной стороны, очень наукоемкий, он не может существовать без науки. С другой стороны, он – наукогенерирующий, поскольку аккумулирует в процессе работы множество данных и ставит вопросы, нуждающиеся в осмыслении.
Науки о человеке, в частности экономика, поставлены перед фактом, что объект их изучения—реальная экономика—находится во власти прямо противоположных тенденций. С одной стороны современные рынки как никогда близки к классическому пониманию экономики, а именно: информация бесплатна и общедоступна, ее добывание ничего не стоит. Каждый экономический агент принимает рациональные решения, зная все, что для этого нужно: сколько стоит, каково качество товара и так далее. Мы понимаем, что этот постулат нереалистичен, и, тем не менее, макроэкономика во многом прогностична. В то же время, в ХХ веке родилась новая институциональная экономическая теория, которая исходит из того, что информация не бесплатна. Эта теория объясняет институты как нечто, что устраняет дефицит информации и вводит правила.
Итак, с одной стороны, мы как никогда близки к классической экономике. С другой – как никогда далеки от нее, поскольку товар изменился в одном существеннейшем аспекте, а именно – его ценность все меньше определяется утилитарными функциями и все больше чем-то трудноуловимым – вкусами, интерпретациями, социальной значимостью. Сегодняшняя экономика – едва ли не в большей мере стала экономикой неутилитарных сущностей, эмоций, смыслопорождений.
Экономисты всегда исходили из допущения, что вся наиболее значимая информация о рынках содержится в ценах. Это было логическим следствием тезиса, что все всё знают. Никто не мог помыслить о существовании какого-то другого социально приемлемого способа получения информации о качестве. И, главное, никто не знал, как добыть такие важные сведения, как информация о так называемом потребительском излишке – то, сколько человек согласился бы заплатить за некое благо, оценив его по достоинству.
Например, рынок предлагает ему сладость за 10 рублей, но она такая красивая и вкусная, что он и 30-ти бы не пожалел. Но рынок в подавляющем большинстве случаев этого не знает, и поэтому усредняет цену (если не прибегает к ценовой дискриминации, но это особый случай). Покупатель о своем излишке естественно помалкивает. В результате, в каких-то ситуациях потребители удовлетворены больше, в каких-то – меньше. Представьте, как все могло бы измениться, располагай мы информацией о потребительских излишках, то есть о том, во сколько люди реально оценили потребленные ими блага. Это важнейший вопрос современной теории ценностей.
Базовый постулат классической экономики – цены адекватно передают ценность. Он сформировался во времена старых рынков, на которых из раза в раз торговали одними и теми же товарами. В ряду повторяющихся сделок ценность товара сближалась с его денежной, стоимостной оценкой. Потому что здесь работал механизм спроса и предложения: если ценность недополучена, значит, падает спрос, следовательно, падает цена.
Сегодня цены могут радикально отличаться от ценности, поскольку на некоторых рынках нет повторяющихся сделок – каждый раз потребляется иное благо. При отсутствии многократных проб, ценообразующий механизм спроса и предложения не работает. А каждый производитель стремится позиционировать себя как монополист. Таковы, в частности, рынки культуры. Сегодня в этой области ценность никак не соотносится с потребительской ценой. Наблюдается, так называемый, феномен однородных цен: все фильмы стоят одинаково, все книги, за вычетом понятных материальных издержек, тоже. А их ценность для потребителя может быть абсолютно разной. Купив 10-долларовый билет в мультиплекс, можно прекрасно провести вечер, а можно остаться недовольным. Как следствие, возникает три проблемы: а) твое удовлетворение, по большому счету, никого не волнует, б) о твоей реакции никто не знает в) у тебя нет никакого способа донести эту информацию до окружающих.
И, наконец, последнее общее соображение. Рынки эволюционируют. Прежде имело значение, насколько продукт хорош и качественен. На более сложных рынках (превалировавших в середине прошлого века) были важны уже не только и даже не столько «истинные ценности», а то, как они воспринимаются потребителями. Сейчас начинается этап, когда первостепенным становится не ценность продукта и даже не его восприятие, а то, что люди знают о том, как этот продукт воспринимается другими потребителями. Локомотивом современных рынков является возможность человека присоединяться к коллективному потреблению или, наоборот, дистанцироваться от него. Двигателем оказывается информация о чужом восприятии – это относится и к покупке одежды от Dolce & Gabbana, и к походу на фильм «Крепкий орешек 4.0». Не важно, каков на самом деле «Крепкий орешек», важно, сколько людей и с какими установками его смотрят – это самостоятельный мотиватор для того, чтобы быть в курсе «Крепкого орешка», «Гарри Поттера» и т.п. Само знание о том, кто (сколько) «за», а кто «против»—залог состоятельности множества начинаний, в том числе политических. Вот бы знать, что твою инициативу подхватят, тогда можно и начинать. А иначе не стоит и пытаться.
Я обозначил некоторые существующие академические проблемы, теперь перейду собственно к нашему проекту Имхонет (www.imhonet.ru), способному радикально изменить ситуацию, как на реальных рынках, так и в их научном осмыслении. Принципиальная новизна Имхонета в том, что он делает абсолютно прозрачной информацию о потребительской удовлетворенности. Имхонет – это рекомендательный сервис по так называемым опытным товарам. Система способна прогнозировать, понравится потребителю товар, который тот еще не пробовал. На первый взгляд, отдает алхимией, но на самом деле методология предсказаний в высшей степени рациональна. Система «не выдумывает» никаких прогнозов. Она собирает оценки множества людей множества благ, (в частности, культурных – художественная и бизнес-литература, кино, спектакли…), и подбирает каждому человеку вкусовых единомышленников. Они и становятся его рекомендателями. Эти люди имеют в прошлом схожий опыт потребления и, оценивая произведения, выставили им примерно такие же оценки. Принцип прост: если вы с кем-то посмотрели 57 фильмов, и ваши оценки совпали, то велика вероятность, что мнение по 58-му фильму, который ваш рекомендатель уже посмотрел, а вы еще нет, тоже совпадет. Следовательно, к этой рекомендации имеет смысл прислушаться. Этот принцип называется коллаборативной фильтрацией (от английского collaborative – «сотрудничество»). Конечно, в основе этого с виду простого принципа лежит гиперсложный математический инструментарий, ведь оценки не совпадают в точности, надо измерять и учитывать коэффициент сходства/отличия, тем более, что у каждого пользователя рекомендатель не один – их десятки или сотни. У меня, например, в области кино 200 рекомендателей .
Хотелось бы особо подчеркнуть, что в основу сервиса положен экономический принцип. Распознавание качества опытных благ – это работа, и она разделяется между разными пользователями, так же как, поисковая территория разбивается на клетки между геологами . Каждый обследует свою зону, и потом партии обмениваются опытом. Такова экономическая и информационная логика процесса.
Теперь перейдем к бизнес-логике. Определяясь с предпочтениями в области опытных товаров (кинофильмов, образовательных услуг и т.п.), потребитель пробует их. Это всегда не бесплатно, а в ряде случаев весьма дорого. Можно посчитать, сколько стоит не оправдавший надежды спектакль, кинофильм, неинтересная книга, неправильно выбранная школа... Мотивация в обращении к рекомендательному сервису – повышение своего потребительского КПД: не желаю превращаться в жертву обманных маркетинговых стратегий и хочу, чтобы мне нравился больший процент того, на что трачу время и деньги. Для того, чтобы получить рекомендации, приходится раскрыть определенную информацию о себе, иначе программа не может подобрать вкусовых единомышленников. На этом остановлюсь чуть подробнее.
В отличие от существующих систем, в Имхонете рекомендатели подбираются не по социодемографическому признаку. Сервис не интересует пол, возраст, род занятий, благосостояние абонента – только его вкус. Для того, чтобы получить рекомендации и, соответственно, экономический выигрыш от сокращения числа неудачных потребительских актов, пользователь должен проинформировать программу о своих вкусовых предпочтениях. Как только это сделает достаточно большое количество людей, между ними непременно найдутся вкусовые соседи и единомышленники – они то и смогут обмениваться полезной информацией. Вот вкратце принцип работы сервиса.
На самом деле, у него есть миллион разных опций и функций, которые оптимизируют выдачу рекомендаций. Можно установить различные фильтры, позволяющие конкретизировать свои пожелания. Например, фильтры по новизне, по банальности, по жанрам, по точности прогноза и прочее, и прочее…. Допустим, существуют хорошие старые фильмы, но я по каким-то соображениям не хочу их смотреть. Я могу воспользоваться фильтром «показать фильмы за последний год». Так же можно произвести отбор по точности прогноза, по банальности произведения.
Завершая рассказ о системе, я хотел бы обратить внимание на ту ее особенность, которая предопределила тему моего сегодняшнего сообщения. По сути, это площадка, на которой самотеком, без всякого принуждения скапливается колоссальное количество информации о пользовательских предпочтениях. Проведу параллель: это то же самое, что для экономики бухгалтерский учет. Экономика не получала бы необходимых ведений, если бы экономическим агентам в интересах государства не было вменено в обязанность вести отчетность. Аналогичным образом информация накапливается в универсамах, где платят кредитками. Люди решают свою магистральную задачу – что-то покупают. Параллельно генерируется колоссальное количество данных о том, что они покупают, когда, в каком объеме и т.п.
С появлением рекомендательных систем впервые в истории получен источник информации о выявленных потребительских предпочтениях, о реальных оценках. Это можно назвать сведениями о потребительском излишке или постфактумными оценками качества. Все прошлые статистики исходили из факта покупки, из того, что человек, не зная качества продукта, согласился столько-то за него заплатить. Хотя между уплаченной ценой, между ожиданием, стимулировавшим покупку, и реальным удовлетворением может пролегать пропасть, что для культуры, увы, не редкость. (Да и в потребительских товарах по мере того как они аккумулируют в себе социокультурную (вкусовую) компоненту, это случается все чаще). Имхонет же позволяет узнать, удовлетворен человек своим выбором или нет.
Всего через полгода после начала работы Имхонета в его базе насчитывается 10 миллионов оценок по кинофильмам и более 2 миллионов оценок по литературе. Уже сейчас в системе 50 тысяч русскоговорящих пользователей, и мы ждем, что это будут миллионы человек и сотни миллионов оценок. Я полагаю, что эта информация чрезвычайно важна для экономистов и социологов, и приглашаю научное коммьюнити к сотрудничеству. Набранную нами базу можно исследовать вдоль и поперек. Можно анализировать, как фрагментировано сообщество, изучать, в какой последовательности что потребляется, исследовать принципы формирования культурно-потребительских габитусов и так далее, и тому подобное. Мне кажется, с помощью этих данных можно решить колоссальное количество актуальных проблем и задач.
Если позволите, приведу несколько примеров, из тех, что уже стоят в повестке дня. Одно из актуальных направлений – топология вкуса или когнитивная наука о вкусе. В Америке эта дисциплина бурно развивается, у нас – полная тишина. Если же перейти из научной плоскости в практическую, то у этой дисциплины множество приложений. Например, колоссальная общественная задача – создание рекомендательных списков по литературе. Казалось бы, существуют списки по чтению, составленные литературоведами, авторами учебников, они включают блестящий, отполированный корпус текстов, с которыми обязаны знакомиться школьники, студенты и образованные граждане. Но есть одно «но»: люди не хотят читать из-под палки. К тому же предлагаемые произведения часто не попадают в ближний круг развития: они либо банальны и неинтересны, либо слишком сложны и кажутся написанными «не для меня». Есть некоторая правильная ступенчатая последовательность перехода от простого к сложному: нельзя давать первокласснику задачи, предназначенные для первокурсников.
Возникает вопрос, что именно порекомендовать людям, что будет им интересно, и что они заглотят, как наживку. С помощью Имхонета можно ответить на любые вопросы, сформулированные в терминах «сколько», «как часто», «какие круги», «в какой последовательности» и т.п. Возможно, найдется решение и задачи с рекомендательными списками для чтения. Коллеги, предлагайте системе свои вопросы! Тут кладезь бесценной информации! На сайте уже вывешивается наиболее очевидные данные – рейтинги: самые неоднозначные произведения, самые высоко оцениваемые... Это богатейшее поле для статистики. Возьмем, например, самое популярное произведение, его оценили 27 тысяч человек. Можно не просто посмотреть среднюю оценку, но и распределение оценок – это уже более информативно, чем обычный рейтинг. Можно посмотреть, что за люди поставили эту оценку, что и как они еще оценили. В нашей системе, как под микроскопом, можно увидеть и отдельного индивидуума с его развернутым профилем, и маленькие группы, включающие его близких друзей (раздел «лента друзей»), и список тех, у кого он в друзьях, друзей его друзей и так далее. То есть, можно эксплицировать все связи.
Таким образом, у нас в руках способ получения данных, о которых ранее и не мечтали. Уверен, они помогут пролить свет на жгучие вопросы экономики, социологии и прочих наук о человеке. Спасибо.
Вопрос: Вы сказали, что ваш сервис бережет от потребительских ошибок. Но для того, чтобы в системе появились оценки, кто-то должен посмотреть фильм или прочитать книгу, и вполне возможно, что они ему не понравятся. То есть кто-то все же тратит время и деньги впустую?
Александр : Конечно. Только это гораздо меньшее число людей, чем сейчас. Есть такое понятие—неинформативный информационный каскад—когда первые потребители попадаются на удочку разрекламированного фильма, а все последующие идут на него, только потому, что первые его уже посмотрели. При этом ни первые, ни вторые ничего не знают о его качестве. Лавина зрителей растет, но каскад неинформативен, поскольку между ними нет обмена мнениями.
Наша система – это своеобразный антирейтинг, из которого можно извлечь немало пользы. Вот лишь одни пример: на экраны вышел претендующий на лавры хита фильм «Бой с тенью-2» – весь его промоушен сигнализировал о том, что это попсовое кино. На Имхонете ленте сразу выставили довольно низкие оценки. Получается, что его низко оценили те, на кого он был в первую очередь рассчитан – потенциальные ценители, другие на него просто не рванули. Вероятно, это неудачный фильм. Понятно, что первопроходцы понесли некоторый ущерб, но уберегли от лишних трат тех, кто за ними не последовал. В другой раз они поменяются ролями.
Вопрос: Мне кажется, здесь много субъективных вещей: восприятие фильма зависит от настроения, погоды, компании... А понимание – от общей культуры и массы других показателей …
Александр : Вы затронули космически сложный вопрос. Безусловно, все на все влияет, но тем не менее статистический результат получается высочайшего качества. Кое-что ведь и на нашей стороне. Вот, к примеру, мой частный случай. Я с удовольствием читаю Фернанда Броделя, труды по экономике XV – XVIII вв. Оказалось, что Имхонете еще трое почитателей этого мыслителя. Для меня это знак – я прислушиваюсь к рекомендациям людей, которые высоко оценили знаковое для меня произведение или автора. При всей разнице в настроении, вероисповедании, аппетите, есть очень важные моменты созвучия и единодушия, которые не врут.
Но я, собственно, не намеревался спорить, работает принцип коллаборативной фильтрации или нет. Я предлагаю вашему вниманию своего рода складскую систему, в которой самотеком накапливается и хранится важная информация. Не хочу никого задеть, но технология, при которой потребители выполняют экспертную работу в своих собственных интересах, ставит крест на традиционной методике социологии культуры. Мальчики и девочки, бабушки и дедушки, стоявшие на выходе из кинотеатров с анкетами и просившие пометить звездочками, насколько понравился фильм, и еле-еле набиравшие три сотни анкет, – уходят в прошлое. Поскольку в нашем распоряжении оказываются миллионы оценок, без привлечения ручного труда. Рекомендательный сервис – это инструментарий принципиально иного поколения, позволяющий раздобывать несметное количество информации при минимальных затратах.
Вопрос: Есть активное население и пассивное. Когда, например, идет передача по радио, то активные звонят, а пассивные только слушают. То же самое может происходить и в интернете: активная часть будет ставить оценки, а пассивная только читать. Какова в этом случае результативность? К тому же интернет далеко не всем доступен.
Александр : Сейчас в интернете 25 миллионов россиян, треть взрослого дееспособного населения. Через несколько лет будет вдвое больше. Так что выборка достаточно репрезентативна. Кроме того, Имхонет стимулирует активность: выставлять оценки – в интересах пользователя, поскольку те, кто только читает и ничего не оценивает, не могут воспользоваться рекомендациями—ведь у системы не будет их профиля предпочтений и возможности подобрать рекомендателей.
Вопрос: Насколько точны прогнозы, которые выдает система?
Александр : Американская компания Netflicks (прокат DVD), объявила конкурс на улучшение рекомендательной системы. 1 миллион долларов обещан тому, кто повысит точность рекомендаций на 10 процентов. Заявку на участие в конкурсе прислали более полутора тысяч команд разработчиков со всего мира. Оцените уровень интереса к этой задаче! В России этим никто, кроме нас, не занимается. Что касается Ихонета, то ошибка в прогнозах в среднем не превышает одного балла. То есть, система может «обещать», что вы оцените произведение на 8 баллов, а вы поставите ему 9 или 7. Плюс-минус балл – это неплохой результат.
Качество прогнозов легко проверить самостоятельно. Достаточно утаить от системы оценку произведения, которое вам знакомо, и посмотреть, что она спрогнозирует. Собственно, мы (как и весь мир) используем эту методику для тестирования. Тут важны два показателя: с какой точностью система прогнозирует конкретную оценку и по скольким произведениям она вообще способна спрогнозировать оценку (ведь по каким-то произведениям у нее может не набираться «голосов»). Все решается с ростом пользовательской активности и накоплением базы данных. Важен и алгоритм расчетов. Это суперсложная математическая задача и наше ноу-хау.
Вопрос: Пока в системе мало абонентов и по большей части это энтузиасты, можно предположить, что оценки в ней соответствуют реальности. Однако, если система будет развиваться и реально влиять на мнение потребителей, существует опасность, что маркетологи под ложными паролями будут использовать ее для выставления высоких оценок фильмам или книгам, которые они продвигают. Есть ли у сервиса защита от подобных манипуляций?
Александр : Действительно, по мере того, как система будет набирать обороты, она может оказаться у кого-то поперек дороги, способна ущемлять чьи-то экономические интересы. Еще 8 лет назад «Нью-Йоркер» напечатал статью под названием «Смерть блокбастера», где отметил, что будь у людей понятная альтернатива, они меньше смотрели бы блокбастеры. Ведь популярность последних зиждится на том, что это стандартизованный продукт, весьма среднего, но гарантированного качества. Снабди людей более совершенной навигацией, чем хиты и блокбастеры, и они будут выбирать произведения, более подходящие им по вкусу.
Имхонет защищен от семантического хакерства, то есть, от манипулирования оценками, «зашумления» оценочной базы. Защита многоуровневая. Во-первых, нужно понимать, что все рекомендации индивидуализированы – в их основе конкретный профиль потребителя, построенный на основе нескольких десятков, если не сотен оценок. Поэтому продюсеру «Боя с тенью» не достаточно просто накликать миллион высоких оценок своего фильма. Весь этот миллион запросто «пролетит» мимо потребительских профилей, потому что лже-оценки не будут высказаны от лица рекомендателей данного пользователя. А сгенерировать целиком «искусственные» профили рекомендателей – это дорогостоящее занятие. Хакер или спойлер должен сгенерировать под каждую группу из примерно сотни участников системы отдельный профиль, чтобы как-то на что-то повлиять. Это довольно дорогой путь, проще рекламировать свою продукцию традиционными способами. Условно говоря, «зашумить» систему стоит 50 миллионов долларов, а кассовые сборы фильма – всего 20 или 30 миллионов.
Вопрос: Просто я вижу, что сейчас в вашей системе можно зарегистрироваться хоть 20 раз. Поэтому прокатчику нового фильма достаточно просто выставить в системе первые 20 высоких оценок. И это простимулирует других пользователей пойти на фильм.
Александр : Это приведет просто к накрутке рейтинга. Но рейтинг—это вспомогательная информация, пользователи Имхонета ориентируются не на него. А для того, чтобы система начала рекомендовать кому-то этот фильм, нужно создать для каждого из оценщиков-фантомов не только разные имена и IP-адреса, но и потребительский профиль как минимум из 30-40 произведений. Допустим, это займет 30 часов рабочего времени. Оно того стоит?
В перспективе предусмотрен еще один, самый серьезный, уровень защиты. Он связан с оценками в денежной форме. То есть, если вы ставите какому-то произведению 10 баллов, то с вашего счета списываются 10 рублей.
Вопрос: Тогда все будут ставить 1!
Александр : Нет, потому что тогда они исказят свой потребительский профиль и не получат дельных рекомендаций.
Вопрос: Это важно для реального пользователя. А для фантома?
Александр : Фантому придется платить деньги за оценку. Это вопрос экономических расчетов, какой должна быть величина барьера.
Вопрос: Вы упомянули, что в процессе практической работы появились интересные данные. Какие, если не секрет?
Александр : Не секрет. Например, мы провели такой эксперимент. Собрали тексты двух сотен критиков (по кино, театру, литературе), пишущих в центральных СМИ – «Коммерсанте», «Ведомостях» и проч. «Вычитали», вывели из их рецензий балльную оценку – этот фильм или книгу он предположительно оценил бы на 5 (или на 10). Внесли эти оценки в базу Имхонета, построив, таким образом, профили критиков, и проанализировали. Таким образом «мы их посчитали», и открылась любопытнейшая картина. Оказалось, что сообщество критиков распадается на две группы, чьи оценки совершенно не совпадают.
Мы пошли дальше: отдали тексты критиков специалистам, занятым автоматизированным семантическим анализом. Этот метод основан на том, что по некоторым ключевым словам, их экспрессивной окраске выводится интегральная оценка автора текста по тому объекту, который он описывает. Метод используется для того, чтобы, не проводя никаких опросов, выяснить, например, по блогам, как люди оценивают холодильники, самолеты, политиков и так далее. Так вот, оказалось, что результаты автоматизированного семантического анализы плохо совпадают с оценками, которые наши аналитики поставили вручную. Получается, что семантический анализ недостаточно совершенен, особенно в художественных текстах.
Это лишь одни пример, но, вообще, можно извлечь массу другой информации: что читают дети, что взрослые, в какой последовательности, кто такие любители фантастики… Можно задать миллиард вопросов про то, как структурировано сообщество…
Вопрос: В сущности, вы предложили системный театр в квартире.
Александр : Сегодняшнее информационное пространство можно представить себе как самолет, у которого есть два крыла. Одно крыло – это поисковики: Google, Яндекс и прочие. Поисковик – это инструмент, позволяющий опредметить пространство выбора и «дотянуться» до каждого интересующего предмета. Можно разыскать все, что угодно, в любой точке мира в любой момент времени. Все доступно. Но возникает вопрос: что из обнаруженного изобилия выбрать? Так вот, второе крыло, второй вектор информационного пространства – это рекомендательный сервис. Одни системы конкретизируют пространство выбора, а другие подсказывают, что выбрать конкретному человеку.
Вопрос: Можно ли в условиях современного рынка и глобализации как-то поддержать народное искусство? Механизмы его бытия и передачи не рыночные, они не вписываются в бизнес-схемы. Его вытесняет шоу-бизнес. Но для развития культуры очень важно сохранить народное искусство.
Александр : Если сформулировать ваш вопрос несколько шире, он звучит так: «Как поддержать и консолидировать инициативу снизу?» Вот это по адресу. Как я уже говорил, в сегодняшней экономике очень важно знать, кто чего хочет и сколько людей этого хотят. Как только въяве кристаллизуется некая критическая масса желающих, ради них уже могут работать рынки. В вашем конкретном случае с народным искусством ради энного числа людей можно построить клуб, купить аккордеон… Знать, что в некотором селении 57 человек хотят расписывать ложки – это все, что нужно управлению культуры.
Вообще, вопрос, который вы задали, бьет в самую сердцевину государственной культурной политики. Главная причина, по которой она буксует, – отсутствие обратной связи с человеком, на которого она по идее должна быть нацелена. Вся система страдает из-за того, что никто не знает, каким должен быть результат и не понимает, как его измерить. По моему глубокому убеждению, результат высвечивается постфактумной потребительской оценкой. И как только ее научатся собирать, все сразу встанет с головы на ноги.
Вопрос: Кого вы считаете своими конкурентами? Ведь похожие рекомендательные сервисы существуют, например, на «Афише». В чем состоит ваше преимущество?
Александр : Наш главный конкурент – это пользовательская косность. Потребитель деморализован и не ценит само право выбора. Многие в принципе не понимают, зачем им выбирать, если и так в рекламе все сказано. Поэтому первоочередная задача – разбудить, активизировать потребность в выборе, пока ее насмерть не задавила индустриальная культура.
Что касается конкурентов, это сайты, которые предоставляют более-менее квалифицированную навигацию в культурном пространстве. Та же «Афиша» – большой и сильный бренд. Фактически мы ввели в России тренд на рекомендательные сервисы– идею подхватили очень широко, в том числе и «Афиша». Но никто кроме нас, позиционируя себя как рекомендательный сервис, таковым по существу не является.
Есть известный и наиболее популярный метод выдачи рекомендаций, использующийся, например, на мировом ресурсе «Амазон». Он работает следующим образом: вот книги, которые купил тот, кто купил данную книгу. При этом не известно, из каких соображений этот человек купил книги: для себя или в подарок. Не известно, понравились ли они ему. Это все равно, что сказать: вот орешки, на которые посмотрел человек, который купил пакет молока. В принципе, это некая информация, но рекомендацией ее можно считать с натяжкой.
Я хочу подчеркнуть, что генерация рекомендаций – это высокотехнологичное IT-производство, которое требует колоссальных вложений. Сегодня в России никто, кроме нас, этих усилий не совершает. Более того, почти никто не знает, как вообще эти рекомендации генерируются. Однако целый ряд сайтов поставили у себя кнопку «оцените». А поскольку запрос на рекомендации еще окончательно не сформирован, то нет и четкого представления об их качестве. Это некий этап, на котором потребитель пока не понимает, что является рекомендацией, а что нет. Как когда-то покупатель не отличал китайский пуховик от фирменного. Это быстро пройдет.
Вопрос: Хорошо, но на той же «Афише» можно прочесть чье-то мнение, затем войти в профиль автора, посмотреть, что он еще любит, что читает, что слушает. Это похоже на то, что вы предлагаете...
Александр : Нет. Это лишь малая толика того функционала, который на самом деле нужен. Ведь аналогичным образом можно сказать и про блоги в «Живом Журнале»: посмотрите, кого наравне с вами интересует «Гарри Поттер», потом посмотрите, что он еще читал, затем прочитайте 10 тысяч блоговых записей и найдите ту, которая вам понравится. Есть некоторые градации, которые отличают сверхзвуковой истребитель от телеги. В принципе, и то и другое – средства передвижения, но двигаются они с разной скоростью. Так и здесь: разница состоит в издержках обнаружения качественной информации и в точности прогноза.
Вопрос: Вы получаете качественную и более точную информацию, чем у других. Вы предоставляете ее маркетологам? Платно или бесплатно?
Александр : Пока не предоставляем. Информация о потребительских предпочтениях – это побочный продукт производства рекомендаций. Ценность этого продукта мне представляется высокой, но она не измерена, спрос на этот продукт еще не сформирован. Будет спрос – посмотрим.
Вопрос: А на Западе есть аналоги вашей системе?
Александр : Есть, например Netflicks, сервис, выдающий рекомендации по кино. Существуют некоторые сайты по книжкам. Но есть два принципиальных отличия. Во-первых, все эти сайты работают с каким-то одном видом контента, одной индустрией, в то время как наша система мультикультурная. Во-вторых, рекомендации генерируются на сайтах, которые принадлежат продавцам контента, что вступает в очевидное противоречие с качеством рекомендаций.
Вопрос: Но, все-таки, какую итоговую задачу вы перед собой ставили? Почему вы заботитесь о том, чтобы люди сэкономили свои деньги? В чем ваша миссия?
Александр : Речь идет о новой социальной практике – об универсальном рекомендательном сервисе, который основан на публичной потребительской экспертизе произведений. Вот это есть миссия.
Вопрос: Каким образом система пополняется базами произведений?
Александр : Сначала эти базы либо создаются вручную, либо покупаются, а затем пополняются. И нашими сотрудниками, и самими пользователями. Например, человек хочет оценить какое-то важное для него произведение и, если его еще нет в базе, сам его добавляет. Разумеется, прежде, чем попасть в общий доступ, информация проверяется нашими модераторами. Примерно тот же принцип, что и в интерактивной энциклопедии «Википедия». Я и сам добавил пяток книг и десяток фильмов
Вопрос: Вы говорили, что в будущем планируете использовать систему денежного эквивалента оценок. Нет ли опасности, что если за оценку придется платить, люди перестанут их проставлять?
Александр : Экономическое решение в том, чтобы предоставить пользователям выбор. Те, кто предпочитает бесплатную схему, смогут пользоваться системой в этом режиме. Те, кто понимает ценность платной информации, – в платном. Возможно, плательщиков будет всего 2 процента – значит, столько и есть. Система рыночная, она никому ничего не навязывает, потребители сами определятся. Однако те, кто будет платить за свои оценки, в накладе не останутся. Они будут получать вознаграждение от системы, от тех, кто потребляет их рекомендации. Ведь платным будет как сигнал о качестве, так и прогноз. За каждым прогнозом стоит четко очерченная референтная группа – люди, мнения которых легли в основу данного прогноза. Соответственно выручку, полученную от клиента, можно персонализированно поделить между теми, кто поделился опытом. Следовательно, тот, кто востребован в качестве рекомендателя, получает за это деньги. Тем самым отстраиваются тонкие механизмы адресного распределения выручки и балансирования спроса и предложения.
Мы также думаем о том, чтобы в перспективе платить пользователям за оценки, поскольку они становятся своего рода сотрудниками фирмы по производству информации: они поставляют информационное сырье, система его обрабатывает и продает продукт.
Вопрос: Мне понравилось все, что вы рассказывали, но появились некоторые сомнения. В частности, на мой взгляд, есть опасность «залипания» в своей потребительской группе. Иными словами, чем больше я буду пользоваться рекомендательной системой, тем плотней увязну в некоторой потребительской колее, из которой не свернуть. Это ограничивает наполненность моей жизни. Вы не думали о такой опасности?
Александр : Это дельное опасение, но, к счастью, оно уже развеяно. Люди—не клоны, и потребляют не одно и то же, даже в рамках одного сообщества. Если кто-то из любителей фантастики посмотрел арт-хаусный фильм, к примеру, «Облако-рай», и дал ему высокую оценку, то, во-первых, он приближается к группе любителей арт-хауса, а во-вторых, открывает этот объект для своего круга. Как только люди получают возможность обмениваться лучшим опытом (а странно предположить, что люди следуют худшим советам), общий средний уровень начинает расти. Точно так же достаточно поклоннику блокбастеров прочитать книжку Сергеенко «Жизнь в древнем Риме» и поставить ей высокую оценку, как это становится достоянием широкого круга пользователей, дальше – их друзьям, и так далее. Поэтому опасности «окукливания» сообщества нет.
Вопрос: Репрезентативность нужна, когда требуется описательная статистика – сколько процентов людей хотят того-то и сего-то. А если задача стоит модельная, от чего зависит выбор, то в этом случае репрезентативность уже не так важна, потому что главное вовлечь достаточно много людей с разными характеристиками. Может в каких-то ситуациях не хватает репрезентативности. Пользователем интернета, например, точно не будет моя 90-летняя бабушка, и ее потребительский выбор мы не узнаем. Многие интернет-опросы абсолютно бессмысленны…
Александр : Если бы база была репрезентативна, то возможно, сервис оперировал бы референтной группой не из 50 человек, а 60, и это что-то добавило бы. Но не думаю, что это сильно сказалось бы на качестве рекомендаций. Что касается бессмысленности интернет-опросов, не стану с вами спорить. Но в Имхонете мы не занимаемся интернет-опросами, я хотел бы во избежание путаницы показать разницу. Обычно голосовалки не выстраивают профиль человека, они обезличены. Сколько-то человек проголосовало за «12», сколько-то – за «Пятый элемент», сколько-то – еще за что-то – ничего не персонифицированно. Проще говоря, не известно, сколько из голосовавших за «12», отвергли «Пятый элемент». Происходит усреднение информации, обессмысливающее ее. Имхонет получает связный набор оценок—они соотнесены с конкретным человеком, это профиль, центрированный относительно личности.
Вопрос: Вы упомянули о мультикультурности. Расскажите, пожалуйста, об этом подробнее.
Александр : Мультикультурность позволяет получать прогнозы по многим видам контента, Это создает целый ряд удобств. Допустим, я хочу познакомиться с мало знакомым мне литературным жанром, например, с фантастикой. Но я не хотел бы получать рекомендации фантастики от фанатов, поскольку их вкусы весьма специфичны. С помощью фильтров я могу попросить систему выдать рекомендации по фантастике от тех, кто совпал со мной в оценке классической литературы.
Кроме того в системе существует механизм кросс-культурных переносов. Например, в разделе кино можно получить рекомендации от своих единомышленников по разделу книги. Это позволяет решить проблему «холодного старта». Дело в том, что система никому ничего не рекомендует, пока в ней не проставлены оценки. А первопроходцам невыгодно оценивать, потому что они не получат вознаграждения в виде рекомендаций. В Имхонете можно обмениваться рекомендациями в новой области, опираясь на опыт единомышленников из уже освоенных областей.
Хотя здесь не все линейно. Корреляции между книгами и кино на наш взгляд существуют, а между книгами и музыкой – скорее нет. Выявление онтологии кросс-культурных связей – задача на будущее: понять, где можно проецировать вкусы, где нет. Отсюда, кстати, вытекает и более общий, философский вопрос: какова вообще степень единомыслия между людьми? Где стоит ожидать вкусового сходства, а где его в принципе не должно быть?
Мультикультурность важна и с экономической точки зрения – выгода от стандартизации системы обмена информацией. Когда вы заходите на отдельный специализированный сайт, то должны потратить энное время, чтобы разобраться в том, как он функционирует. Как структурирована информация, что означают те или иные заголовки и значки… Имхонет стандартизирован, поэтому им легче пользоваться. Задействованы механизмы информационной экономики.
Александр Никулин: Я хочу провести аналогию между рекомендательным сервисом и милым детским мультфильмом про Чебурашку и Гену. Они скучали, потому что у них не было друзей. Полагаю, на свете существует очень много людей, которые скучают и не могут найти интересные для них произведения искусства. Рекомендательная система помогает им, с одной стороны, оптимизировать свой выбор, а с другой стороны, облегчает поиск новых друзей. Потому что, размещая данные о себе, каждый пользователь способствует структурированию и возникновению новых сообществ. Говоря высоким штилем, происходит самоорганизация публичной сферы, гражданского общества.
С другой стороны, подобного рода система интересна для деловых людей, организаций, которые хотят продвинуть на рынок свои продукты в области культуры.
Еще одна возможность, о которой упомянули лишь вскользь—эта система чрезвычайно интересна для политиков. Рекомендательные сервисы уже вовсю используют в Америке, и даже выигрывают выборы благодаря им. У нас раньше была власть советская, сейчас – демократия суверенная, а почему бы не создать рекомендательную власть и власть рекомендаций, которая сможет определенным образом воздействовать на общественное мнение?
Мне представляется, что сила этой системы в ее открытости. Она демократична. Пока непонятно, куда она будет эволюционировать: это будет зависеть от разработчиков, от пользователей, от всего интернет-сообщества. Но, как правильно указал докладчик, главная проблема – это даже не проблема маркетолога или политика, а проблема собственной человеческой косности. Надеюсь, с помощью рекомендательного сервиса можно будет эту косность преодолевать, развивать любознательность.
Александр : Вы заговорили о косности. Бытует мнение, что обременительно выставлять оценки. Однако, действительно ли эта деятельность является трудовой повинностью, может быть она выполняется в охотку? Тем кто тягает железо в тренажерном зале за это никто не платит, напротив, они сами оплачивают такую возможность. Или стихи наизусть учить – это работа или удовольствие?
Мне кажется, пользоваться Имхонетом в высшей степени интересно: поставить оценки книгам и фильмам, составить свою коллекцию жизни. Помните, в детстве мы заполняли читательский дневник – было любопытно знать, сколько книг прочитал. Или вдруг отследить по системе: я такие-то спектакли посмотрел, и всем «двойку» поставил—зачем я в театр хожу? На самом деле, система – это умная игрушка. Да, по правде говоря, не так уж мы боимся человеческой косности. Ведь не ставится цели насильственно осчастливить все человечество. Достаточно, чтобы этим увлеклись несколько процентов активистов, за ними потянутся остальные, это войдет в моду, и через пять лет рекомендательные сервисы станут такой же обычной вещью, как мобильные телефоны.
Если создается экономическая добавленная стоимость, повышается КПД, значит, есть движущая сила, значит, все правильно. Повышение же КПД потребительского выбора – это, наверное, будет поважнее, чем повышение КПД двигателя внутреннего сгорания. Известно, что там каждый дополнительный процент – чуть не революция в науке и технике. А благодаря рекомендательному сервису КПД культурного потребления увеличивается не на проценты, а вдвое, если не вчетверо. Как это оценивать с точки зрения наук о человеке?
|
