Чтобы уследить за этим потоком, команда PARC принялась изобретать процесс, который они назвали «коллаборативной фильтрацией»[59] и воплотили в программе Tapestry[60]. Она отслеживала, как люди реагируют на получаемые электронные письма: какие сообщения открывают, на какие отвечают, какие удаляют, — и затем использовала эту информацию, чтобы более удобно организовывать входящие сообщения. Письма подобные тем, на которые люди реагируют активно, должны были перемещаться вверх списка, а такие, которые получатели часто удаляют или не открывают, сползали вниз. В сущности, это был инструмент экономии времени: вместо того чтобы процеживать кучу сообщений лично, вы могли положиться на помощь других в предварительной обработке полученных писем.
Естественно, эта система работала не только с электронной почтой. Tapestry, по словам ее создателей, была «разработана для управления любым потоком входящих электронных документов. Электронная почта лишь один из примеров такого потока; другие примеры — ленты информагентств и статьи онлайн-форумов»[61].
Tapestry представила миру коллаборативную фильтрацию, но в 1990 году такая услуга была не очень интересна. Интернет насчитывал всего несколько миллионов пользователей; он оставался маленькой экосистемой, и информации, подлежащей сортировке, было не так уж много, а пропускная способность каналов — не столь велика. Так что много лет коллаборативная фильтрация оставалась уделом компьютерных исследователей и скучающих студентов. Если бы в 1994 году вы отправили на адрес ringo@media.mit.edu список альбомов, которые вам нравятся, то получили бы в ответ письмо с рекомендациями новой музыки и рецензиями. На сайте сообщалось, что «один раз в час сервер обрабатывает все входящие сообщения и отправляет ответы»[62]. Это был ранний предшественник Pandora[63] — персонализированный музыкальный сервис для эпохи, когда широкополосного Интернета еще не существовало.
Но когда в 1995 году стартовал Amazon, все изменилось. С самого начала этот сайт представлял собой книжный магазин со встроенной персонализацией. Изучая, какие книги люди покупают, и используя методы коллаборативной фильтрации, изобретенные в PARC, Amazon мог выдавать рекомендации мгновенно. (О, вы берете «Руководство для чайников по фехтованию»? Может, возьмете еще «Очнулся слепым: судебные иски в связи с травмой глаза»?) И, отслеживая покупки, через какое-то время Amazon мог выделять пользователей с похожими предпочтениями. («Другие люди, которым нравится то же, что и вам, приобрели новинку этой недели—"Ангард!"») Чем больше книг люди покупали на Amazon, тем точнее была персонализация.
