BIG DATA. Вся технология в одной книге - Андреас Вайгенд

Алгоритмы могут дополнять и совершенствовать эти цепочки доверия, создавая транспарентность и открывая новые способы проверки и подтверждения репутации^[205]. Участники таких платформ электронной коммерции, как eBay, Taobao, Airbnb и Uber, обычно не знакомы друг с другом и не имеют общих друзей, у которых можно поинтересоваться репутацией другого человека. Инфопереработчики должны моделировать представление о доверии из любых доступных данных или убедить людей предоставить им необходимые. У продавцов, хозяев жилья или водителей, регулярно использующих эти платформы, нет другого выбора, кроме как оставлять на них обширные данные. При этом другая сторона сделки в лице покупателей, гостей или пассажиров может воспользоваться сервисом лишь однажды (или однажды под каким-то определенным именем). В выстраивании экосистемы взаимного доверия Airbnb использует различные виды информации, позволяющие идентифицировать личность и подтвердить надежность человека, в том числе данные, созданные непосредственно на сайте, например историю поиска, оценки, отзывы, историю взаимодействий и прочие виды обратной связи, а также полученные из внешних источников^[206].

Настоящая прозрачность подразумевает предоставление пользователям информации о связи между автором отзыва и его объектом. Такие детали позволяют оценивать релевантность конкретного отзыва. Так, на Yelp пользователи могут видеть, в какой части города живет автор отзыва. Географическая привязка позволяет понять, насколько близко или далеко от автора находятся места, которые он оценивает, и прикинуть вероятность того, что он пишет о месте, где никогда не бывал. Для оценки «рейтинга доверия» каждого автора, определяющего возможность появления его отзыва на сайте, компания использует данные геолокации и прочую информацию, собранную приложением Yelp^[207].

Тем не менее Yelp не достигает того уровня прозрачности, который я считал бы полезным для пользователей при определении степени своего доверия к отзыву^[208]. Если ресторан использует систему резервирования Yelp, компания способна подтвердить, что автор отзыва действительно посещал это заведение. Почему бы тогда не снабжать отзывы ярлыком «подтвержденный визит» подобно тому, как это делает Amazon в отношении «подтвержденных покупок»? Известно, что так называемые репутационные фирмы размещали по заказу своих клиентов липовые четырех– и пятизвездочные отзывы на Yelp. Для этого существуют веские причины: доцент Гарвардской школы бизнеса Майкл Лука установил, что добавление звездочки в рейтинге Yelp обеспечивает рост выручки бизнеса на 5–9 процентов^[209].

Китайский гибрид Groupon и Yelp, компания Meituan-Dianping, услугами которой ежемесячно пользуются 200 миллионов человек, применяет для оценки значимости отзывов пользователей большой набор критериев^[210]. Так, купоны сайта свидетельствуют о том, что автор отзыва действительно посещал данное заведение и покупал товар или услугу, о которых пишет. Скорее всего, Meituan-Dianping пойдет намного дальше, поскольку в число ее крупных инвесторов входят Alibaba и Tencent^[211]. История сделок на Alibaba дает представление о надежности продавцов, что очень важно в условиях Китая. Tencent предоставляет пользователям WeChat возможность привязать к своему аккаунту банковские счета и кредитные карты, чтобы упростить оплату покупок через приложение. Таким образом Tencent получает доступ к истории транзакций, удачно дополняющей историю особенностей общения. Доступ к этим данным позволяет Meituan-Dianping ранжировать и группировать отзывы, отсеивая возможных мошенников. Но ни Meituan, ни Dianping никогда не объясняли людям, на основании чего принимается решение поднять повыше одни отзывы, спустить пониже другие и не показывать вообще третьи. Такие компании, как Yelp и Meituan-Dianping, могут повысить качество сервиса для своих пользователей (и дать возможность принимать более обоснованные решения о способах траты денег), публикуя рейтинги доверия авторов обзоров и достоверности самих обзоров. Инфопереработчики могут также предоставлять инструменты для монетизации доверия.

В качестве первого шага инфопереработчики могли бы предоставить пользователям простую кнопку включения и выключения персонализации. В Facebook есть скрытая кнопка, позволяющая пользователю выбирать между двумя способами сортировки постов в новостной ленте: настройка «самые свежие» означает простой хронологический порядок, а настройка «топовые истории» подключает волшебство алгоритмов. Этот функционал должен стать более доступным, но помимо этого должны существовать и другие опции сортировки. Для подавляющего большинства пользователей подробности работы алгоритмов останутся непонятными, но это не означает невозможность попробовать другие настройки и сформировать мнение о том, что лучше подходит в конкретной ситуации. В конце концов, только пользователи могут судить о том, полезны им алгоритмы или нет. Рассмотрим такой пример. Вы собираетесь поискать старые посты своих друзей о понравившихся им ресторанах в Сан-Франциско. С кого вы начнете – со знакомой, которая знает толк в еде и постоянно собирает лайки на свои апдейты про еду, или с приятеля-спортсмена, которому для полного счастья вполне хватает пакетика арахиса?