Экономика символического обмена | страница 46
1.3.1. Решение проблемы потребительской навигации: публичная оценка воспринимаемого качества
Как сократить затраты потребителя на пути к хорошей (для него) музыке и повысить КПД выбора?
Идея состоит в том, чтобы аттестовать музыку силами потребителей. Ведь качество определяется не по формальным признакам, а по суждениям слушателей. Если выявить оценки потребителей, специальным образом их упорядочить и проаннотировать, можно выработать эффективную систему рекомендаций.
Допустим, где-то среди огромного массива музыки имеется то, что пришлось бы по душе конкретному человеку. Вопрос в том, как эту мелодию обнаружить и, минуя предварительное ознакомление, довести до потенциального слушателя? По каким признакам отбраковывать «плохую» музыку? Ведь из-за разнообразия вкусов трудно представить механизм прогнозирования предпочтений безвестных индивидов. Казалось бы, задача неподъемная, тем не менее одно элегантное решение обнаруживается. Оно строится на оценивании музыки силами самих потребителей. Ведь именно слушатели, а не кто иной, осуществляют фильтрацию: потребляя музыку, они, хотят того или нет, проделывают работу эксперта. А коль скоро работа выполнена, должен существовать способ воспользоваться ее результатами. Простейший вариант обработки индивидуальных оценок с выведением рейтинга ни к чему не приводит. Этот инструмент, как известно, не славится качественными рекомендациями, поскольку не ясно, кто стоит за тем или иным суждением.
Чтобы получить на выходе работающие, дифференцированные рекомендации, нужна более изощренная техника взаимодействия с потребителями. В ней должна учитываться разница во вкусах – ключевое звено проблемы навигации. Традиционно оценщиками выступают специально отобранные эксперты, что влечет за собой как минимум три проблемы: во-первых, как выбрать (назначить) экспертов; во-вторых, по каким параметрам судить о качестве; в-третьих, как выводить общую оценку из комбинации частных. В принципе, наладить экспертную систему можно, но поскольку под каждую конкретную задачу ее придется модифицировать, это обойдется очень дорого. А в случае с музыкой впечатление зависит не только от самой мелодии, но и от условий прослушивания, настроя и многого другого. Как все это учесть в оценке и донести до конкретного потребителя?
1.3.1.1. Как учесть разницу во вкусах?
Идея в том, чтобы «авторизовать» участников, взяв за основу оценки известных им произведений. Предположим, мнения собраны. Чтобы вывести из них рекомендации для конкретного потребителя, от него следует получить его собственные оценки знакомых песен. Они-то и станут тем критерием, на основании которого автоматически будут отбираться рекомендатели из числа абонентов системы, чьи суждения о песнях, которые упоминает клиент, совпадают с его собственными или близки к ним. На конкретный запрос будет выдаваться комбинация оценок, выведенная из откликов именно этих оценщиков. Таким образом, человек получит рекомендации от тех, кто обладает схожим вкусом. Вся прочая статистика его не касается. Допустим, в качестве критериев некий абонент ввел высокие оценки песен Битлз, Куин, Мадонны, Гэйбриэла, Таркана, Мартина (набор может быть любым). Рекомендации поступят от тех, кто, так же как и сам клиент, высоко (или, напротив, низко) оценивает эти песни. Положим, человек совпал с некоей группой рекомендателей во мнении по десяти произведениям, которые он сам назвал. В ответ ему сообщается оценка, вынесенная этими абонентами по произведению, с которым те уже ознакомились, а клиент еще нет. Велика вероятность, что, последовав рекомендациям, пользователь останется доволен. Конечно, возможны несовпадения, связанные с различиями в ситуации потребления (настроение, антураж и т. п.). Другой источник расхождений – отличия в интерпретации: кем-то найдено определенное прочтение произведения, а от кого-то оно ускользнуло. Отсюда разночтения, сами по себе ценные. Клиент, по сути, получает подсказку: «Смотри внимательно, здесь что-то есть».