Мы любим отстаивать свою индивидуальность, но все чаще сталкиваемся с тем, насколько мы предсказуемы. Возникает конфликт: мы не хотим, чтобы иллюзия выбора исчезла, но жаждем удобной предсказуемости. Примерно 40 % из нас доверяют алгоритмически сформированным книжным рекомендациям. Мы хотим испытать коллективный опыт, подпевая той же песне, что и все присутствующие на концерте, но также питаем иллюзии, будто мы индивидуально решили отождествить себя с этой песней. Странное влияние, которое оказывает Discover Weekly на некоторых поклонников, диссонирует с их ощущением собственной уникальности. Мы более предсказуемы, чем готовы себе признаться, поэтому такие алгоритмы и работают, но восторг от присоединения к коллективу конфликтует с желанием чувствовать себя особенным.
Успех социальных рекомендаций зависит от того, как запрограммированы алгоритмы, и часто это решение принимается людьми, чья цель – максимально расширить аудиторию. Проверенный способ сделать это – дать людям то, что они хотят: контент, который играет на их душевных струнах, который потворствует им. Наверное, это приведет к гонке на износ.
Просто посмотрите, что произошло на прошлой неделе после того, как гигант цифровой трансформации – Facebook – сократил команду «кураторов» и редакторов, которые следили за процессом отбора для своей ленты «Сейчас в тренде». Вместо этого Facebook дал больше власти алгоритму. С меньшим вмешательством со стороны проницательных людей алгоритм продвигал новостную статью о мужчине, занимающемся сексом с сэндвичем Макчикен, а также ложное сообщение о том, что Fox News увольняет свою звездную ведущую Мегин Келли из-за ее публичной поддержки Хиллари Клинтон. Но это было неправдой.
Алгоритм Facebook раскрутил фиктивную историю и происшествие с сэндвичем просто потому, что они генерировали больше кликов, то есть были «в тренде»[62].
То же самое может произойти с музыкой, и мы получим «еще больше похожего». Подобно крысе, которая нажимает на рычаг, чтобы достать еще кокаина, и забывает поесть, мы будем жаждать музыки, которая дергает нервные струны, но не питает душу.
Успех Discover Weekly в основном связан с использованием Spotify обеих моделей (они приобрели компанию под названием Echo Nest, которая классифицирует музыку по принципу генома Pandora и объединяет оба подхода для оптимизации результатов).B
Добились равновесия: мы хотим «больше того же самого» наряду с тем, что нас может удивить. Если мы позволим службам следить за нашими лайками и привычками, что важно для такого рода курирования, алгоритм может привести к рекомендации большего количества похожих вещей, что сузит наш кругозор. Бесконечный выбор сократится, как мы и хотели. Но вскоре в рубрике «еще больше похожего» мы увидим то, что будет произведено для удовлетворения наших желаний. По словам Стива Свайси, бывшего вице-президента по коммуникациям Netflix, сериал «Карточный домик» был создан на основе данных о предпочтениях зрителей. Скандинавские продюсеры последних поп-хитов инстинктивно научились делать навязчивые мелодии и адаптировать их к потребностям разных артистов. Этот вид умелого потворства становится естественной тенденцией в некоторых сферах индустрии культуры, и нет ничего плохого в коммерческих поп-хитах. Интернет не виноват в появлении «еще больше похожего», но в цифровом мире этот эффект может усиливаться и ускоряться.
Если алгоритмы могут в конечном итоге предсказать музыку, которая будет говорить с нами по душам, возможен ли алгоритм, который будет
Но разве это плохо, если это никому не вредит и доставляет удовольствие?
Музыкальные фанаты, как никогда прежде, могут выбирать, что им слушать, а это имеет существенные последствия. В лучшем случае это значит, что у нас есть власть и нас могут не устраивать предложения радиостанций и даже звезды ведущих лейблов, которых нам рекламируют. А еще важнее, что условия игры теперь справедливее, чем когда-либо, – неизвестные исполнители могут становиться и становятся невероятно популярными.
