Всего за 649 руб. Купить полную версию
Пейдж и Брин хотели, чтобы их система была относительно нейтральной и оценивала каждый сайт исключительно с точки зрения его релевантности. Задача алгоритма заключалась в предоставлении пользователю наилучшей информации. Ориентирование поиска на определенный сайт или бизнес испортило бы результаты. Мы полагаем, что поисковые системы, финансируемые за счет рекламы,
будут по своей сути отдавать предпочтение рекламодателям и не учитывать нужды потребителей, писали предприниматели в 1998 году. И тем не менее в 2000 году они запустили Google AdWords пилотный продукт компании для рекламодателей (сейчас он называется Google Ads). Забавно читать их критику сегодня, когда именно реклама обеспечивает подавляющую часть доходов компании более 80 % в 2020 году. Поскольку алгоритм PageRank привел в поисковую систему Google миллиарды людей, компания также получила возможность отслеживать, что ищут пользователи, и таким образом продавать рекламодателям позиции в выдаче при определенных поисковых запросах. Как и результаты поиска, рекламные объявления, показываемые пользователю, тоже определяются алгоритмом. И эта реклама, построенная на поисковом алгоритме, сделала Google настоящим левиафаном.
К началу 2000-х годов наш цифровой опыт уже определялся алгоритмической фильтрацией. Сайт Amazon еще в 1998 году начал использовать совместную фильтрацию при рекомендациях товаров клиентам. Однако система компании не пыталась обнаруживать сходные профили пользователей, чтобы приблизительно оценивать вкусы, как это делала Ringo; она определяла товары, которые часто покупают вместе, например, погремушка и детская бутылочка. Статья 2017 года, созданная одним из сотрудников Amazon, описывает подобные предложения на сайте:
На главной странице выделялись рекомендации, основанные на ваших прошлых покупках и просмотренных товарах Корзина рекомендовала добавить другие товары возможно, спонтанные покупки, которые делаются в последнюю минуту, а возможно, дополнения к тому, что вы уже рассматривали. По окончании заказа появлялись дополнительные рекомендации, предлагающие заказать товары позже.
Первые подобные алгоритмы сортировали отдельные электронные письма, музыкантов (в отличие от конкретных песен), веб-страницы и коммерческие товары. По мере развития цифровых платформ рекомендательные системы переместились в более сложные области культуры и стали оперировать гораздо большими скоростями и объемами, обрабатывая миллионы твитов, фильмов, загруженных пользователями видеороликов и даже потенциальных партнеров на свиданиях. Фильтрация стала стандартным способом работы в интернете.
Эта история напоминает также о том, что рекомендательные системы это не всезнающие сущности, а инструменты, созданные группами технических специалистов. Они могут ошибаться. Ник Сивер социолог и профессор Университета Тафтса, изучающий рекомендательные системы. Его исследования посвящены человеческой стороне алгоритмов тому, что думают об алгоритмических рекомендациях создающие их инженеры. В наших беседах Сивер всегда старался прояснить двусмысленную суть алгоритма, отделяя индивидуальное уравнение от корпоративных мотивов, лежащих в основе его разработки, и конечного воздействия на пользователя. Алгоритм это метонимическое обозначение для компаний в целом, говорил он мне. Алгоритма Фейсбука не существует; существует Фейсбук. Алгоритм это способ рассказать о решениях Фейсбука.
Речь здесь не о технологии нельзя обвинять сам алгоритм в плохих рекомендациях, как нельзя обвинять мост в его инженерных недостатках. Чтобы огромные хранилища контента на цифровых платформах стали доступными, необходима определенная степень упорядочивания. Негативные аспекты Мира-фильтра,
возможно, возникли потому, что технология применяется слишком широко, учитывая скорее интересы рекламодателей, нежели опыт пользователей. Рекомендации в том виде, в котором они сейчас существуют, больше не работают для нас; они вызывают у нас все большее отчуждение.
Фейсбук стал едва ли не первым способом социального общения в интернете. Его предшественниками были Friendster и MySpace. Сервисы обмена сообщениями Instant Messenger компании AOL и gChat компании Google обеспечивали увлекательные способы общения с друзьями в режиме реального времени. К 2006 году я уже провел сотни часов на более старых форумах, где обсуждались видеоигры и музыка. Однако именно Фейсбук Цукерберга первым грамотно и последовательно связал онлайн-идентичность с офлайновым миром. Платформа поощряла пользователей использовать свои настоящие имена, а не таинственные псевдонимы, и влияла на реальные планы в маленьком мире колледжа: организацию вечеринок, планирование учебной деятельности и завязывание отношений. Тем самым она проложила путь к распространению социальной жизни в интернете для миллионов, а затем и миллиардов пользователей.
В сентябре 2006 года, вскоре после моего появления в Фейсбуке, там появилось одно из крупнейших нововведений функция, которая определила его будущее в качестве онлайн-гипермаркета, торгующего всем подряд. Главным атрибутом платформы стала лента новостей, бегущий список обновлений, постов и оповещений. Ею нельзя было пренебречь как только что построенным шоссе, прорезавшим тихую деревню. Теперь всякий раз, когда вы входите в систему, вы получаете последние новости, связанные с активностью ваших друзей и социальных групп, сообщалось в официальном обновлении Фейсбука.