BIG DATA. Вся технология в одной книге - Андреас Вайгенд

Необходимость оптимизации состояния экосистемы в целом становится особенно очевидной, когда социальные данные используются для определения соответствия людей друг другу. Каждая личность уникальна, а в сутках всего двадцать четыре часа. Люди, которые вам симпатичны, или те, кто вам знаком, не всегда имеют возможность ответить взаимностью на проявленный с вашей стороны интерес. В отличие от Amazon, которая занимается рекомендациями и продажами товаров, производящихся в промышленных количествах, количество экземпляров человека увеличить нельзя. Если Facebook предлагает вам добавить в друзья Эми, а Эми уже исчерпала максимальный лимит друзей, вы огорчитесь. Если сайт знакомств утверждает, что вас должен заинтересовать Джон, а тот всю ближайшую неделю занят свиданиями с теми, кого считает интереснее вас, вы тоже огорчитесь. Для сайта было бы лучше рекомендовать кого-то, кто может ответить на ваш интерес взаимностью хотя бы отчасти. Во всех остальных случаях огорчения будут плодиться быстрее, чем кролики. А расстроенные люди обычно создают и распространяют меньше информации – зачем делиться чем-то, если взамен не получаешь ничего стоящего?

Я считаю, что мы можем лучше понимать, как развиваются такого рода сети, если воспользуемся идеями из науки о динамических системах. В 1960-х годах физики открыли, что иногда динамические системы могут проявлять свойство под названием «хаос». Это значит, что вне зависимости от того, насколько хорошо известно изначальное состояние системы, невозможно точно спрогнозировать ее поведение в долгосрочной перспективе. Теоретики хаоса доказали также, что кажущиеся незначительными отклонения способны со временем вызывать лавину последствий. В некоторых случаях система усиливает случайный шум, повторяя «эффект бабочки», – феномен получил свое название после лекции «Способен ли взмах крыльев бабочки в Бразилии вызвать торнадо в Техасе?», прочитанной математиком Эдвардом Лоренцем[183]. Схожим образом и мелкие изменения дизайна и параметров платформы инфопереработчиками (например, отказ Facebook от кнопки dislike или от возможности видеть правки в комментариях и постах) способны приводить к существенным изменениям в будущем поведении пользователей и влиять на структуру социального графа[184].

В ближайшие несколько лет мы сможем наблюдать за тем, как незначительные правки в дизайне приводят к значительным эволюционным последствиям в экосистемах социальных данных. Речь идет о своего рода натурном эксперименте, в ходе которого сопоставляются две крупнейшие в мире платформы обмена сообщениями, – Facebook и WeChat. Последняя была запущена в Китае в 2011 году и имела несправедливое преимущество, поскольку Facebook в этой стране заблокирован. За четыре года аудитория WeChat выросла до полумиллиарда пользователей, в основном китайских, что примерно соответствует показателям, достигнутым Facebook спустя те же четыре года после его открытия для широкой публики[185]. Поэтому можно говорить о приблизительно одинаковых темпах роста этих платформ.

Однако очевидно, что продакт-менеджеры Facebook и WeChat исходили из очень разных посылов. Facebook следовал традиции ежегодных встреч выпускников Гарварда, отчеты о которых веками хранятся в университетских архивах. А материнская компания WeChat – Tencent начинала как производитель интернет-игр. Там действовали такие правила: когда игра заканчивалась, можно было сохранить ее результат и историю успехов игрока, но не записи всех сделанных им ходов. Этот же подход Tencent перенесла и на информационную платформу[186]. Функционал WeChat подразумевает эфемерность коммуникации: прочитанное сообщение удаляется с серверов компании и остается только в устройстве пользователя. Потеряв свой мобильник, он лишается и истории своего общения.

Другое существенное различие в устройстве двух платформ касается правил установления контактов между пользователями. Можно ли посмотреть список друзей человека, приславшего вам запрос на дружбу, если вы не можете понять, кто это – ни по имени, ни по фото? Или хотя бы список общих друзей? Ответы на эти вопросы будут определяться в основном тем, где вы родились и выросли. Американский пользователь Facebook подумает примерно так: «Разумеется, я хочу посмотреть на список его друзей, чтобы понять, стоит ли мне одобрить запрос». Просмотр перечня общих знакомых обычно помогает прояснить сферу пересечения – учились ли вы в одной школе, работали в одной компании или вас связывает что-то еще, что делает человека «приемлемым» в качестве фейсбучного френда.