Зачем инвестировать в рекомендацию музыки?
Работа инженеров Spotify для создания этого алгоритма для рекомендации стоит очень дорого – они зарабатывают сотни тысяч долларов в год. Так зачем же компания этим занимается?
Во-первых, отличная система рекомендаций – это коммерчески привлекательная особенность, помогающая Spotify выделяться на фоне конкурентов, например Apple Music. А все потому, что одной только большой музыкальной библиотеки недостаточно. Говоря на языке бизнеса, музыка – это товар. Любой трек в приложении звучит примерно одинаково, будь то Spotify, или Apple Music, или что-нибудь еще – и состоятельный человек может получить лицензию на создание гигантской библиотеки.
Если все музыкальные стриминговые сервисы могут иметь фактически одинаковый набор музыки, Spotify нужна изюминка, которая будет выделять его на фоне конкурентов. И система рекомендаций, безусловно, отвечает всем требованиям – она считается лучше, чем у Apple Music.
И поскольку с привлечением большего количества пользователей совместная фильтрация улучшается, Spotify (у которого уже есть огромное количество пользователей) может продолжить укреплять свое лидерство.
Во-вторых, наличие персональных рекомендаций повышает вероятность пользования этим сервисом. Чем больше людей пользуются Spotify, тем больше алгоритмы узнают о вкусах пользователя и, следовательно, лучше рекомендуют музыку. При частом использовании Spotify подобранная им музыка будет довольно хорошей, и переход на Apple Music, который не знает предпочтений пользователя, будет ошибочным.
Высокая «стоимость переключения» снижает вероятность перехода пользователя к другому поставщику. (Говоря в более широком смысле, любые личные данные, которые вводятся в приложение, например создание плейлистов в Spotify, увеличивают стоимость переключения, поскольку приходится воссоздавать их в любом новом приложении.)
Одним словом, персонализированные плейлисты отлично подходят для слушателей и являются удачным бизнес-ходом для Spotify – неудивительно, что все больше и больше приложений предлагают персональные рекомендации.
Как Facebook решает, что появится в ленте новостей?
Более миллиарда людей ежедневно просматривают свои ленты новостей на Facebook, а американцы тратят на него почти столько же времени, сколько и на живое общение. Лента новостей обладает огромным воздействием, поскольку к ней прикованы взгляды многих пользователей. Она может влиять на настроение, вовлечь в идеологические эхо-камеры или даже повлиять на то, за кого будет отдан голос на выборах. Одним словом, содержание ленты новостей имеет значение. Так как же Facebook решает, что появится в ней?
Упрощенное объяснение алгоритма новостной ленты Facebook. Источник: TechCrunch
В частности, как Facebook выбирает и сортирует сотни (или тысячи) свежих новостей, которые просматриваются ежедневно? Как и Google, Facebook использует алгоритм, выясняя, что является наиболее важным. Существует около 100 тысяч персонализированных факторов, но мы сосредоточимся на четырех основных.
Первый фактор – это автор поста. Facebook покажет пользователю больше постов тех людей, с которыми она общалась (например, с кем больше переписывалась или кого добавила в закладки), предполагая, что он с большей вероятностью заинтересуется их последующими постами.
Второй фактор – качество поста. Чем больше людей заинтересовалось постом (например, по количеству лайков или комментариев), тем интереснее, по мнению Facebook, этот пост и тем выше вероятность того, что он появится в топе ленты новостей.
Третий фактор – тип поста. Facebook определяет, какими типами постов (видео, статьи, фотографии и т. д.) пользователь чаще всего интересуется, и показывает ему больше подобных постов.
Четвертый и основной фактор – новизна: новые истории получают более высокий рейтинг.
Есть еще много факторов. Вот некоторые из них, по версии журнала Time:
Используйте телефон с медленной мобильной связью, и вы увидите меньше видео. Запись «Поздравляю!» в комментариях говорит о том, что пост, скорее всего, касается значимого события в жизни, поэтому он будет вверху ленты. Поставить лайк за статью после того, как вы кликнули на нее, – лучше, чем поставить его раньше, потому что это означает, что вы, вероятнее всего, прочитали хотя бы немного и статья вам понравилась.
Можно сказать, что Facebook действительно старается максимально увеличить вероятность того, что пользователю понравится контент или он оставит комментарий к посту в ленте новостей. Этот показатель называется «активность пользователей». В конце концов, чем больше им нравится их лента новостей, тем больше они будут прокручивать ее вниз, а значит, увидят больше рекламы. Разумеется, реклама – это то, от чего Facebook получает большую часть дохода.
Пример того, как Facebook оценивает сообщения и определяет, что появится в ленте новостей. Источник: TechCrunch
Этот алгоритм также работает на то, чтобы пользователи действовали в интересах Facebook. Каждый хочет, чтобы его посты отображались в топе ленты новостей его друзей, и, поскольку Facebook увеличивает количество вирусных постов, у людей появляется стимул создавать посты, которыми часто делятся. Чем больше репостов, тем больше новых постов, а это значит, что Facebook сможет запустить больше рекламы.
Борьба с фейковыми новостями
Алгоритмы, такие как алгоритм ленты новостей Facebook, – невероятно мощный инструмент, но опасность заключается в том, что хакеры все еще могут легко их обойти. Без контроля со стороны человека алгоритмы могут быть использованы против нас.
Известный пример – эпидемия фейковых новостей, которая охватила Facebook в 2016 году во время американских президентских выборов. Напоминаем, что алгоритм ленты новостей не учитывает правдивость или авторитетность поста; его интересует только максимальная активность пользователей. Распространители фейковых новостей пользовались этим с целью травли политиков, которые были им неугодны, и размещали в Facebook возмутительные и явно ложные новостные статьи. Естественно, такие статьи привлекали много внимания, на них кликали и оставляли под ними комментарии, поэтому алгоритм продвигал их в топ ленты многих пользователей.
К чести компании, с тех пор она выпустила обновления алгоритма новостной ленты, чтобы попытаться ограничить распространение фейковых новостей. В 2018 году Facebook объявила, что изменит свой алгоритм, чтобы сосредоточиться на «значимых социальных взаимодействиях», то есть она будет продвигать свежие новости ваших друзей, а не просто «кормить» информационным материалом. Однако, как признали в компании, выявлять «значимые социальные взаимодействия» гораздо сложнее, чем просто определять количество лайков и кликов по статьям.
Facebook также обращалась к людям, чтобы устранить недостатки в своем алгоритме ленты новостей. (Ирония заключается в том, что алгоритмы предназначены для сокращения объема работы, которую изначально должны были выполнять люди, но в компании признают, что алгоритмы не идеальны.) Например, Facebook представила функции, позволяющие людям отмечать фейковые посты, и начала привлекать фокус-группы, которые прокручивают свои ленты и предоставляют обратную связь специалистам, разрабатывающим алгоритм. (Все правильно, за просмотр Facebook можно получать деньги.)
Алгоритмы – не магические заклинания, управляющие миром. Это просто набор правил (хотя и сложных), написанный другими людьми, чтобы заставить компьютеры выполнять определенную задачу. И, как показывает Facebook, иногда машины и люди должны сотрудничать.
