Опубликовано в журнале Неприкосновенный запас, номер 4, 2007
Александр Борисович Долгин — экономист, профессор и заведующий кафедрой «Прагматика культуры» ГУ-ВШЭ.
Предпосылки
В сфере культуры трудно объективно определить качество произведений — а когда качество плохо распознается, сложно наладить производство добротных товаров. Рынок не справляется с этой проблемой, удовлетворяясь средним и стабильно снижающимся уровнем качества. Подобное случается и на «обычных» рынках — причины этого явления раскрыл Джордж Акерлоф, который ввел для его обозначения термин «тенденция ухудшающего (неблагоприятного) отбора». Акерлоф отметил, что рынки склонны к деградации в тех случаях, когда потребитель не способен оценить качество предлагаемого ему продукта. Это позволяет производителю халтурить и водить покупателя за нос, выдавая плохой товар за хороший, не особенно опасаясь разоблачения. Поскольку при прочих равных условиях плохой товар в производстве обходится дешевле, рынок потворствует недобросовестным (или неумелым) производителям. Их «экономичная» или сделанная на скорую руку продукция заполоняет прилавки, не оставляя места для достойных изделий (или препятствует их обнаружению).
Если следовать логике Акерлофа, то очевидно, что в культуре налицо «благоприятные условия» для неблагоприятного отбора. Достаточно упомянуть один из важнейших признаков (и одновременно катализаторов) этого явления — уравнительные цены, не отражающие потребительской ценности. Продавая культурное благо, производитель взимает плату не за качество товара, а лишь за право доступа к нему (особенно хорошо это видно на примере продуктов, записанных на цифровых носителях — DVD, CD).
Тенденция, на которую указал Акерлоф, чрезвычайно сложна для анализа, в нее вовлечены все без исключения агенты культурного поля (творцы, производители, торговцы, потребители, эксперты, государство, общественные союзы). Не анализируя сейчас мотивы всех действующих лиц и логику процесса в целом[1], обозначим результирующий вектор: доброкачественные продукты вытесняются суррогатами. Инновационных, высококлассных произведений в процентном отношении создается все меньше. Новаторские, по-настоящему творческие проекты экономически весьма рискованны. И эти риски возрастают из-за сбоев механизма доведения сложных произведений до целевой аудитории.
В результате начинает преобладать культмассовая, или блокбастерная, модель производства, в рамках которой выпускаются товары гарантированного среднего уровня, ориентированные на невзыскательный вкус. И хотя произведения, созданные в расчете на тонких ценителей, в принципе существуют, они не часто попадаются на глаза своим потенциальным потребителям — спрос и предложение не состыкованы. Художественные чаяния самых разных людей остаются неудовлетворенными, а производство и дистрибуция для узких групп оказываются нерентабельными.
Ухудшающий отбор властвует над рынками культуры давно и, казалось бы, бесповоротно, однако в последнее время возникли технологические и социальные условия, позволяющие повернуть пагубную тенденцию вспять. Технология, позволяющая донести до потребителя информацию о качестве предлагаемых произведений и тем самым лишить неблагоприятный отбор питательной среды, хотя и существует более десяти лет, как ни печально, до сих пор практически неизвестна. Речь идет о коллаборативной фильтрации.
Как следует из названия[2], в основе метода лежит принцип сотрудничества потребителей, которые самостоятельно осуществляют экспертизу и отбор заслуживающих внимания произведений, а компьютерная программа позволяет вычленить сообщества интернет-пользователей со схожими вкусами и запросами. В результате люди получают удобный инструмент обмена впечатлениями о произведениях, систему взаимного наставничества и консультирования, а рынки культуры — эксплицированные круги вкусовых единомышленников, позволяющие наладить рентабельное производство и дистрибуцию самых разных творческих товаров.
Коллаборативная фильтрация
Прототип механизма потребительской фильтрации был создан в 1992 году, когда Дейв Голдберг с коллегами из исследовательского центра «XeroxPARC» (Калифорния) разработали программу, позволявшую автоматически вычленять вкусовые сообщества и предоставлять их членам возможность обмениваться суждениями. Именно они и ввели термин «коллаборативная фильтрация».
Рекомендации выдаются исходя из сходства предпочтений того или иного человека и других пользователей. Для этого пользователю необходимо оценить несколько объектов, на основании чего строится его потребительский профиль. По мере того как число оценок увеличивается, профиль уточняется. В общем виде процедура выглядит так[3]:
— регистрируются предпочтения ряда людей, и на их основе строится профиль каждого из них;
— выделяется подгруппа людей, чьи суждения схожи с суждениями человека, обратившегося за советом;
— на основании отзывов единомышленников выводится оценка/рекомендация по конкретному запросу.
Фактически здесь используется хорошо знакомый всем механизм людской молвы, когда прислушиваются (или нет) к советам друзей, вкусы которых более или менее себе представляют.
До сегодняшнего дня метод коллаборативной фильтрации использовался для рекомендации книг, музыкальных дисков и фильмов. Одним из первых сервисов был «Ringo» (создан в 1994 году), дававший рекомендации по музыке. По отзыву одного из пользователей, «…ни одна из действующих сегодня систем навигации не может сравниться с качеством работы “Ringo”». Опыт «Ringo» опроверг представление о том, что контент сначала должны отфильтровать эксперты и лишь затем его можно транслировать публике. Сервис просуществовал четыре года, затем был куплен корпорацией «Microsoft», которая перепрофилировала его для своих нужд, а вскоре вовсе закрыла.
Трюк с подменой технологии
Не лучше сложилась судьба и целого ряда других проектов, инициированных энтузиастами. Наиболее удачные покупались крупными фирмами для своих целей. В большинстве случаев новый владелец видоизменял рекомендательный сервис, и при этом, намеренно или нет, от первоначальной идеи фильтрации всякий раз мало что оставалось. Как правило, оценки, прямо выраженные потребителями, заменялись на косвенные, хотя достоверность последних, безусловно, ниже. Так поступили в интернет-магазине «Amazon», где описание книги сопровождается списком литературы, приобретенной покупателями данного издания. Считается, что фактом покупки люди выражают свою оценку. Хотя купленное и понравившееся — очевидно не одно и то же. Существует зазор между интересом к продукту и его итоговой оценкой, и он может быть сколь угодно большим.
Чаще всего рекомендательные сервисы мыслились новыми хозяевами как приложения к торговым системам, из-за чего сразу возникали ограничения, связанные с тем, что человеку необходимо предложить нечто в тот момент, когда он находится на торговой площадке и пребывает в «покупательском настроении». По этой причине услуга оказывалась в упрощенной (если не в извращенной) форме. Итогом компромиссов стали ощутимые потери качества рекомендаций, а следом и репутации сервисов в глазах пользователей, ведь их нуждами жертвовали в интересах продавцов.
Приостановка фильтрации
Существуют и другие причины, по которым коллаборативная фильтрация, несмотря на имеющиеся преимущества, так трудно торит себе дорогу.
Во-первых, для данной технологии требуется значительная скорость вычислений которой достигли совсем недавно. Во-вторых, еще не набрал обороты рынок интернет-торговли, в который эта технология встраивается лучше всего. В-третьих, чтобы воспользоваться сервисом, человеку необходимо потратить время на выставление оценок (проинформировать систему о своих предпочтениях) — без этого она не сможет подобрать рекомендателей. (Традиционно считается, что нельзя обременять потребителя, лучше все сделать за него, пусть и с огрехами.) И, наконец, в-четвертых — сервис должен опираться на устойчивую бизнес-модель, а ни одна из существующих систем, по большому счету, ее не имеет.
Как правило, коллаборативные сервисы создавались в рамках университетских проектов, а когда грантовые средства заканчивались, они «дрейфовали» под крыло бизнеса, который перепрофилировал их для своих нужд. Если первоначальная версия системы бесхитростно указывала клиенту на то, чего покупать не следует, то, будучи встроенной в систему магазина, преследовала обратную цель — максимально стимулировать покупки.
В дополнение к объективным трудностям, перечисленным выше, существует еще и субъективная — коллаборативная фильтрация действует вразрез с интересами могущественных коммерсантов от культуры: крупных производителей-мейджоров. Многим это было ясно еще на заре возникновения данной технологии. В 1999 году журнал «NewYorker» писал:
«[Метод] благоприятствует менее тиражируемым, более талантливым и качественным товарам, которые, возможно, имеют сложности с тем, чтобы попасть на глаза потребителям, из-за низкобюджетного маркетинга»[4].
Далее шла речь о том, что рекомендательный сервис, учитывающий индивидуальные предпочтения, приведет к росту продаж нераскрученных произведений и снижению спроса на блокбастеры. В условиях неопределенности качества, когда внятные ориентиры отсутствуют, люди, как правило, предпочитают не рисковать и выбирают продукты с предсказуемыми характеристиками — хиты, блокбастеры, лидеры продаж. С появлением рекомендательных систем блокбастер теряет часть аудитории, поскольку у людей возникает иная «система навигации». В этом случае работа на «вал», чем активно промышляет индустрия массовой культуры, теряет смысл.
«ИМХОклуб» — институт потребительской экспертизы нового поколения
В апреле 2007 года в России был запущен коллаборативный рекомендательный сервис «ИМХОклуб» (www.imhoclub.ru, от английского Inmyhumbleopinion- по моему скромному мнению).
«ИМХОклуб» работает в соответствии с классической, самой корректной версией коллаборативной фильтрации. Пользователю для начала необходимо оценить по десятибалльной шкале от тридцати до пятидесяти книг (желательно больше), создав тем самым свой профиль[5]. Этот набор оценок служит фильтром для подбора вкусовых единомышленников. Система сравнивает потребительские профили и отбирает людей с близкими взглядами, формируя для каждого персональный круг рекомендателей[6]. Таким образом, экспертную работу в «ИМХОклубе» выполняют сами пользователи, а система лишь обеспечивает их кооперацию. В итоге рекомендации получаются адресными и индивидуальными в отличие от усредненных рейтингов. По своей сути «ИМХОклуб» — это антирейтинг.
Сейчас в мире существует несколько рекомендательных сервисов, построенных по схожим принципам, — это, например «Netflicks» (кинофильмы) и «Last.FM» (музыка). Но все системы специализируются в какой-то одной области, а большинство из них к тому же не обладают достаточными базами данных и поэтому не способны обеспечить необходимое качество и набор услуг: ведь если оценок мало, прогнозы получаются неточными.
В настоящий момент в базе данных «ИМХОклуба» более 170 тысяч книг, свыше 50 тысяч авторов, 40 тысяч зарегистрированных пользователей[7], два миллиона оценок — это позволяет выдавать весьма качественные рекомендации, которые генерируются в соответствии с оригинальными алгоритмами, разработанными командой проекта[8].
Программно-аппаратный комплекс способен работать с контентом разного типа, что позволяет выдавать кросскультурные рекомендации. Например, основываясь на сходстве литературных вкусов, генерировать рекомендации по кино. Сервис стартовал с блока по литературе, в сентябре к книгам добавляются кинофильмы, затем музыка, спектакли и так далее.
Бизнес-модель рекомендательного сервиса
Как уже отмечалось выше, для рекомендательного сервиса чрезвычайно важно сохранять финансовую независимость — в противном случае ему грозит перерождение, типичное для псевдоэкспертных инстанций, кормящихся с рук производителей/промоутеров культурного контента. В настоящий момент продумываются генераторы выручки, которые позволят «ИМХОклубу» работать в режиме финансовой автономии. Среди них есть вполне традиционные — например, рекламная модель (ее предполагается использовать по аналогии с общественным телевидением). Сервис может оказывать маркетинговые услуги (при обязательном соблюдении принципа «равноудаленности» от любых внешних агентов). Наряду с привычными схемами существуют и весьма оригинальные.
Вот одна из них. Допустим, книга, выпущенная тиражом в 10 тысяч экземпляров, разошлась без остатка. Для издателя проект успешен и завершен. А система «ИМХОклуба» «изнутри» видит, что этим произведением интересуется еще 50 тысяч человек, она высвечивает истинный спрос, который пока никому не известен. Сервис может продать эту информацию издателю или самостоятельно организовать подписку среди потенциальных покупателей. Причем стоимость такого издания будет намного ниже магазинной, поскольку система позволяет обойтись без промоутерских и торговых накруток, утраивающих цену на прилавке.
Существуют и другие возможности заработка по схеме «бизнес для бизнеса». В частности, «ИМХОклуб» может предоставлять «на сторону» свою программную оболочку (так называемый «движок») и базы данных для расчета прогнозов в самых разных областях: туризме, гостиничном бизнесе и так далее.
Через некоторое время предполагается сделать следующий радикальный шаг — ввести наряду с балльной оценкой произведений еще и денежную. Это означает, что каждый пользователь будет иметь право (но не обязанность!) выразить свою оценку воспринимаемого качества произведения, дав системе указание начислить или списать с личного счета некоторую сумму денег (бесплатная схема для всех желающих при этом сохранится).
На первый взгляд, это кажется утопией. Однако реверсивная схема «бери и плати» используется в дистрибуции программных продуктов[9]. Есть и другие прецеденты. Стивен Кинг выкладывал свою книгу «Растение» по частям на сайте, откуда любой мог скачать ее бесплатно, а потом «премировать» автора. Продолжение появлялось в сети лишь после того, как минимум три четверти пользователей заплатили за предыдущий фрагмент по одному доллару.
Хотя постфактумные схемы не вошли в норму — за ними будущее культуры. Сегодня исполнителей понравившегося спектакля одаривают цветами и устраивают овации. Некогда Мейерхольд пресек подношения в театре, объясняя это тем, что артиста низводят до халдея. Однако почему бы не предоставить желающим возможность выразить свою признательность в денежной форме? Разве не естественно и не общественно полезно выплатить премию доставившему удовольствие творцу? Конечно, для этого требуется некоторая перестройка, коррекция сознания — и тех, кто воздает по заслугам (им предстоит прочувствовать/выверить меру поощрения), и тех, кто принимает дар как должное. И то, и другое еще предстоит научиться делать, хотя не вызывает сомнения, что людям это по силам.
Во всяком случае, эксперименты «Театрон» и «Синема», проводившиеся в 2004-2005 годах в московских театрах и кинотеатрах, внушают оптимизм[10]. Выяснилось, что 35% зрителей в театре и 38% в кино готовы доплатить свои деньги за понравившиеся произведения. И это несмотря на то, что общественное мнение не было подготовлено; люди не знали, дойдет ли их благодарность до адресата и так далее.
В «ИМХОклубе» мотивация на порядок сильней, чем в упомянутых внесетевых экспериментах: микроплатеж, заменяющий балльную оценку при построении профиля, является куда более точным (честным и неподдельным) индикатором предпочтений человека. А чем четче выражены предпочтения, тем точнее выдаются рекомендации. Слукавить или пожадничать — значит исказить свой потребительский профиль и выпасть из круга единомышленников.
Создается схема, при которой абоненты «ИМХОклуба» станут своего рода внештатными сотрудниками предприятия по производству информации. Они поставляют в ее цеха информацию, та перерабатывается, на выходе генерируются рекомендации. Если оценки какого-то человека востребованы другими пользователями, он получает соответствующее вознаграждение. Часть средств будет перечисляться в адрес творцов. Заметим, что для автора важна не только сумма, но и сигнал, что определенному количеству людей произведение пришлось по душе. Впрочем, микроплатежи, помноженные на число участников, могут складываться в солидные суммы (известно, что устроители sms-голосований за поп-звезд собирают десятки тысяч долларов). Люди охотно идут на это, поскольку для них ценна сама возможность публично выразить свое мнение, поддержать «своего».
Система микроплатежей не только по-новому выстраивает связи между потребителями и творцами, она защищает сервис от семантического хакерства («накруток» — сознательных искажений в угоду нечистым на руку участникам). Этим нередко грешат рейтинги. В «ИМХОклубе» ложные телодвижения бессмысленны: можно «накликать» сколь угодно много положительных оценок, но если они не попадут ни в какие пользовательские профили, то ни на что не повлияют. Однако сервису может понадобиться дополнительная защита в тот момент, когда он вырастет настолько, что всерьез начнет затрагивать отраслевые интересы — у крупных игроков появится соблазн редактировать данные в свою пользу. Дарственные микроплатежи будут препятствовать этому: манипулятору придется нести слишком большие издержки, чтобы достичь результата. Проще пустить средства на традиционную рекламу.
Коллаборативная фильтрация и художественный вкус
Рекомендательный сервис заметно снижает риски выбора, повышая тем самым КПД культурного потребления. Благодаря этому открывается целый ряд любопытных возможностей. Укажем на одну из них, связанную с пестованием вкуса.
Чтобы тренировать вкус, людям должны быть представлены образцы лучшего. Однако как сделать их наглядными? Обычно ориентиром для людей служат предпочтения их кумиров. В моде это получается само собой: стиль успешных людей служит примером для подражания. В литературе, кино, музыке до сих пор предпочтения по большей части оставались скрытыми от наблюдателя. Душевный багаж человека не на виду, его необходимо «распаковывать» в течение продолжительного времени. Рекомендательный сервис визуализирует образцы вкуса, и можно надеяться, что это послужит его улучшению.
_____________________________________________
1) Подробнее см.: Долгин А. Экономика символического обмена. 2-е изд. М.: Прагматика культуры; Институт экономики культуры, 2007. Гл. 2.4, 2.5 и 2.6.
2) Отанглийского collaboration — «сотрудничество».
3) Heylighen F. Collaborative Filtering // Principia Cybernetica Project. 2001 (http://pespmc1.vub.ac.be/COLLFILT.html).
4) Gladwell M. The
Science of the Sleeper: How the Information Age could Blow Away the blockbuster // New Yorker. 1999. April 10. ЭтисловапринадлежатДжонуХэйджелу, консультанту «McKinsey» поэлектроннойкоммерции, авторукниги «Net Worth» (см.: Hagel J., Singer
M. Net Worth.
5) Это свойство коллаборативной фильтрации решает «проблему безбилетника» (то есть участия в потреблении коллективного — доступного всем — блага, индивида уклоняющегося от оплаты за его использование) — настоящий бич большинства практик, опирающихся на добровольные усилия людей, осуществляемых в общих интересах. В «ИМХОклубе» абонент не может получить качественных рекомендаций, не позаботившись о полноте и точности своего профиля (то есть не пополнив базу оценками). Поэтому все пользователи заинтересованы выставлять оценки и делать это максимально аккуратно.
6) Важнейший эффект, сопутствующий коллаборативной фильтрации, — формирование социальных сетей нового поколения. В ныне существующих сетях люди случайно находят интересующие их источники информации и контакты, в «ИМХОклубе» система автоматически подбирает сообщества единомышленников, позволяя общаться всеми принятыми в Интернете способами.
7) Программное обеспечение, на котором работает сервис, способно выдержать не менее двух миллионов постоянных пользователей.
8) Много внимания, например, уделяется вопросу банальности рекомендаций. Особенно остро эта проблема стоит по отношению к классике: опасно переоценивать сходство людей, находящихся на разных этажах вкусовой вертикали (например, детей и взрослых), на основании совпадений оценок классических произведений. Есть риск, что система будет советовать детям прочесть Эльфриду Елинек, а взрослым — Жюля Верна. Чтобы избежать этого, используются специальные алгоритмы, позволяющие «спускать» рекомендации сверху вниз (от более начитанных и опытных абонентов к менее продвинутым), но не наоборот.
9) См., например: Woodhead R. Tipping — a method for optimizing compensation for intellectual property. 2000 (http://tipping.selfpromotion.com). Автор выкладывает на своем сайте руководства и программное обеспечение, указывая рекомендуемую цену. Пользователям предоставлено право самим решать, платить больше или меньше. В итоге каждый десятый заплатил больше, двое из пяти — меньше, средний размер «чаевых» оказался вдвое выше ожидаемого.
10) Это были эксперименты по апробации постфактумной добровольной схемы оплаты, которые проводились фондом «Прагматика культуры». Подробнее см.: Долгин А. Экономика символического обмена. Приложение 4.