!)
Т.е. если акты потребления и оценивания разнесены во времени, то оценщик и потребитель, хотя номинально и являются одним и тем же лицом, могут представлять собой две непохожие личности. Но тогда этих субъектов нужно различать и рекомендовать им разное. И это правило должно соблюдаться неукоснительно. Однако если требовать, чтобы оценки выставлялись так, будто знакомство с произведением произошло сегодня – пользователь может испытать дискомфорт из-за необходимости переоценивать (фактически предавать) свое прошлое, не исключая дорогих его сердцу классиков. Как, например, охарактеризовать Гюго, которому по гроб жизни обязан? С другой стороны, воздавать должное некогда восхищавшим произведениям, значит представить системе человека с другими потребностями – себя в далеком прошлом. Это чревато искажением профиля и созданием парадоксальной ситуации: человеку не пойдут впрок рекомендации, которые сам себе даст.
Определенность в данном вопросе – оценивать по тогдашнему или по сегодняшнему впечатлению – чрезвычайно важна для корректного подбора референтных групп. Если люди, обладающие действительно схожим вкусом, последуют разным логикам, и одни будут оценивать по прежнему впечатлению, а другие по нынешнему[166], система не распознает в них единомышленников и качество рекомендаций упадет. Опасно и обратное – преувеличивать сходство людей, стоящих на разных этажах вкусовой вертикали, к примеру, детей и взрослых – только потому, что они совпали в оценках классики (так непременно произойдет, если вторые будут ориентироваться на свои детские впечатления).[167] Тогда детям система посоветует прочесть Эльфриду Елинек, а взрослым – Жюля Верна.
Вообще, учет вкуса при расчетах рекомендаций – сложнейшая, и одновременно благороднейшая задача, которая решается недопустимо медленно. Пока относительные успехи достигнуты лишь в рекомендациях литературы школьникам (и то «успех» можно произносить с большущими оговорками и поправками на специфику так называемой префигуративной культуры)[168].
Тем не менее по мере совершенствования коллаборативных систем эта задача несомненно будет решена. Вполне вероятно, для этого придется прибегнуть к многомерным оценкам, например, учитывать год потребления, что позволит автоматически вносить необходимые поправки. Или предлагать пользователям при выставлении баллов помечать наиболее значимые для них произведения. Благодаря этому люди смогут сами указывать работы, на основании которых следует строить их профиль (точнее, при подборе рекомендателей этим произведениям будет придаваться больший вес). Наверняка найдутся еще способы, позволяющие учитывать природу и динамику вкуса. Кроме того метод коллаборативной фильтрации может комбинироваться с иными техниками, основанными на анализе контента.
