Оттолкнемся от недостатков, присущих нынешним методам обработки частных суждений или потребительских реакций. Взять, к примеру, рейтинги: не ясно, чье мнение они отражают. Рейтинг служит производителю, служит толпе, а для индивида он является очень приблизительным ориентиром. Ведь для того, чей вкус отклоняется от некоего среднестатистического шаблона, рейтинг всегда либо занижен, либо завышен по отношению к его собственному мнению о данном предмете. Возьмите лондонский музыкальный «Топ 20» — с большой вероятностью вы не обнаружите для себя ни одной цепляющей песни. Таков любой чарт, выводимый из статистики продаж, за которой стоит одновременно и консерваторская профессура, и меломаны из подворотни (с естественным перекосом в сторону последних). Чтобы персонализировать рейтинг, надо каким-то образом отсеять суждения людей, отличающихся друг от друга. Для пользы дела важней вычленить похожих и адресно довести до них мнения их единомышленников. Может оказаться, к примеру, что из миллионной аудитории какого-то фильма нашими глазами его посмотрели всего пятьсот человек. Впечатление этих 0,05 % и должно, главным образом, нас интересовать.
Главное в коллаборативном механизме — это то, как подбираются группы похожих людей. В основе программного алгоритма — гипотеза, что совпадение в настоящем выводимо из совпадения в прошлом. В отличие от всего, что делалось ранее, близость идентифицируется не по результатам какого-либо психологического тестирования и не по социодемографическим данным (хотя это и не исключется), а на основании прямо выраженного отношения к одним и тем же объектам потребления, событиям, текстам…
Если два человека прочли энное количество одних и тех же книг (посмотрели фильмов, послушали мелодий…) и схоже их оценили, то их взгляды до определенной степени близки. Следовательно, им будет полезно обменяться суждениями, в том числе по объектам, с которыми один уже знаком, а другой нет. Такова (не)хитрая эвристика, лежащая в основе коллаборативного метода. Чтобы получать рекомендации, человек оценивает некоторое количество объектов (несколько десятков, а лучше — сотен) — так складывается его профиль предпочтений, «вкусовой слепок». Система сравнивает профили разных людей и выявляет похожие. Логика коллаборативной фильтрации проста, хотя на практике для вычислений применяются сложнейшие алгоритмы, — одних только подходов к определению меры близости существует не один и не два. В группе единомышленников оказываются те, кто посмотрел, прочитал, опробовал то, с чем их визави (вкусовые соседи) еще не знакомы. На основе оценок первых рассчитывается прогноз для вторых. В другой раз реципиенты и доноры информации меняются ролями. Если обработать суждения по многим объектам и областям потребления — литературе, кино, музыке, брендам и прочим сегментам, в том числе околокультурным и «чисто» утилитарным (коих на потребительских рынках сегодня днем с огнем не сыскать) — можно надежно выявить общность между людьми и использовать ее при расчетах прогнозов и персональных рекомендаций. Для практического применения этой идеи необходимо: 1) собрать множество оценок от большого числа людей; 2) сформировать для каждого референтную группу людей с близкими суждениями/оценками; 3) синтезировать прогнозы; 4) адресно довести результат до сведения (и по запросам) вкусовых соседей. Все это в настоящее время делается на рекомендательных сайтах, построенных на базе коллаборативной фильтрации.
