И Джек не понимает, что чем больше он злится на отца, тем больше провоцирующих злость публикаций показывает ему алгоритм, иногда даже извлекая из архивов что-нибудь эдакое, что Лоуренс написал еще несколько недель назад, а Джек тогда не заметил и не отреагировал, и вот он видит этот пост и запоздало понимает, что к чему, только когда возмущенный ответ уже наполовину написан.
И они продолжают ходить по кругу: Джек не в состоянии понять, почему его отец верит в эти немыслимые вещи, Лоуренс не в состоянии понять, почему его сын в них не верит, и они взаимодействуют друг с другом так яростно и так активно, что к тому времени, когда примерно в середине 2014 года начинается паника по поводу Эболы, оба Бейкера приносят «Фейсбуку»
Они оба в глубине души хотели бы, чтобы все было иначе. Никто из них не испытывает особого
Эта ежедневная трансформация – от утреннего спокойствия к дневной обеспокоенности – очевидна даже по движениям его мышки, которые фиксируются с помощью встроенного в сайт кода, а потом анализируются алгоритмом, разработанным для отслеживания физического взаимодействия пользователя с «Фейсбуком». Оказывается, на основании так называемых тактильных данных можно довольно точно определить настроение пользователя, что алгоритм впоследствии применяет для максимизации вовлеченности. Например, специалистам в области «эмоциональных вычислений» хорошо известно, что эмоции могут влиять на то, как мы работаем мышкой: пользователь, чувствующий себя спокойно и непринужденно, будет перемещать курсор из точки А в точку В неторопливо, плавно и практически по прямой линии, а движения пользователя, находящегося в стрессе, тревоге и гневе, будут дергаными: у тех, кто испытывает сильное беспокойство, курсор, как правило, проскакивает мимо цели, они чаще двигают мышку с микроускорениями и микрозамедлениями, нажимают на кнопку с большей силой, дольше удерживают ее нажатой и гораздо менее аккуратны в выборе траектории – ведут курсор по широкой или извилистой дуге, а не по прямой линии. Конечно, алгоритм, регистрирующий все эти движения, не оценивает их как «плохие» – это всего лишь один тип тактильного поведения из множества возможных. Все эти типы сравниваются с данными из журнала действий Лоуренса, чтобы проанализировать, коррелирует ли какой-нибудь из них с более высокой вовлеченностью, и таким образом алгоритм узнает, что Лоуренс, как правило, взаимодействует с платформой более активно и продолжительно, когда двигает мышку более лихорадочно и сумбурно. Нейросеть, разумеется, пытается смоделировать нужный тип поведения, подтолкнуть Лоуренса к состоянию повышенного возбуждения, и когда она замечает, что утром он управляет мышкой медленно, аккуратно и без особых эмоций, то подает сигнал базе данных контента, и та начинает посылать сообщения, уведомления и оповещения, которые раньше привлекали его внимание и доводили мышку до оптимальной степени безумия. Это объясняет, почему Лоуренс утром садится за компьютер, поставив перед собой конкретную цель, но спустя несколько часов почти не помнит, в чем эта цель заключалась.