1.9.1. Клубные рекомендации и любовь к чтению
Анализируя разнообразные практики и институты, вырастающие из коллаборативной фильтрации, не мешало бы лишний раз убедиться в том, что они опираются на прочный фундамент. Поэтому мы не вправе обойти вниманием проблему, бросающую вызов самой коллаборативной технологии, — это рекомендации в условиях меняющегося вкуса. В базовом алгоритме расчета рекомендаций используется профиль, составленный из оценок объектов, которые человек потребил в разные периоды жизни. За это время вкус мог измениться, и давние суждения его уже не отражают, и, наоборот, оценки, проставленные сегодня, не соответствуют некогда полученному впечатлению. Плюс могли поменяться интересы. Если не предпринять специальных мер, это будет приводить к ляпам в рекомендациях. Для пользователей с устоявшимся вкусом данная проблема относительно легко решается: устаревшие оценки отсекаются от актуальных. Однако если вкус быстро эволюционирует, как это происходит в детстве, юности, да нередко и во взрослом возрасте, то расчет рекомендаций становится более чем не тривиальным делом. Сегодняшним алгоритмам эти нюансы не по зубам — ни коллаборативным (пока), ни каким-либо еще. Более того, нигде в мире задача так не ставилась. Чтобы решить ее, требуется подобрать пользователю не просто визави со схожими оценками, но еще и вычленить из этой выборки тех, кто находится на той же ступеньке вкуса. В терминах психологии речь идет о попадании в ближний круг развития — т. е. желательно, чтобы рекомендуемое оказалось для него не слишком простым, иначе заскучает, и не настолько сложным, чтобы опустились руки. Подогревание мотивации и интереса — наиболее тонкий момент в личностном развитии, и сегодня он чересчур зависим от квалификации наставника и удачи.
Возьмем, для примера, нелюбовь подростков к чтению — эта проблема постоянно обсуждается, но без особых видимых результатов. В большинстве своем дети читают из-под палки, потому что им не интересно. Книги, которые подсовывают им взрослые, — это то, что их самих захватывало в юности. Но сейчас они мало кого способны отвлечь от монитора. Школьные списки для чтения содержат блестящий, отполированный корпус текстов, но и их не читают взахлеб.
С помощью коллаборативной технологии можно сгенерировать качественно иное предложение литературы. Для этого необходимо вычленить пользователей (лучше сверстников), которые прочли те же книжки в той же последовательности и сделали следующий шаг. Произведения, которые увлекли их на этом чуть опережающем этапе развития, — вот что нужно советовать почитать. Ставка должна делаться не только на то, что книга хороша (этого недостаточно), но и на удачный контекст восприятия, о чем свидетельствует положительный опыт советчиков. Математически задача сводится к расчету близости траекторий, по которым прогрессировал вкус, а это сложней, чем установить сходство между наборами чисел, характеризующими вкусы пользователей. Необходимо выявить сходство между рядами оценок. Задача не банальная, но многообещающая, ее решение приведет к прорыву как в области рекомендательных алгоритмов, так и в технологиях образования. Не только литература и вся сфера культуры, но и математика, естественные дисциплины, история, шахматы и прочие области остро нуждаются в маршрутизации задач, сбалансированных в координатах «интересность — посильность». Всюду принципиально важно попасть в ближний круг развития. Автоматизированный подбор соответствующего учебного материала позволит смягчить одну из острейших проблем системы — уравнительный подход в учебе. Это актуально не только для школьного образования, но и для самообразования зрелых людей, которым бывает ох как непросто освоить какую-то новую область.
