Как часто кто-либо задаётся вопросом, что происходит когда мы открываем свой браузер и начинаем активно передвигаться в интернет пространстве. Какую информацию знают о нас поисковики и социальные сети? Чего не замечаем мы и куда уходят наши данные? Зачем компании фильтруют информацию, прежде чем отобразить её пользователю? Что нас ждёт в будущем?
Исследование возможностей крупных интернет компаний, следует начать с небезызвестного теракта 11 сентября, который не только стал предвестником войны, но и впервые приоткрыл факты, которые долгое время были доступны лишь немногим.
Поиск сообщников террористов был крайне сложным делом и фактически на определённом этапе расследование ЦРУ и ФБР зашло в тупик. Однако, помощь пришла откуда не ждали! 14 сентября ФБР опубликовало имена террористов, захвативших самолёты и “со слезами на глазах” просило о помощи каждого, кому известно хоть что-то об этих людях. Как только имена террористов были опубликованы, неизвестная к тому моменту компания Acxiom, собирающая различные данные со всего мира и имеющая колоссальные банки данных, обнаружила и передала подробную информацию об 11 из 19 заговорщиков. Скорее всего, мы так и не узнаем, что же было в файла, но точно известно, что информация привела к поимке преступников, депортации и предъявлению обвинений.
Только компания Acxiom накопила в среднем 1500 фрагментов данных на каждого человека. По данным из открытых источников, в её огромной базе находится информация о 96% американцев и полмиллиарде иностранцев, не следует забывать, что на этом рынке работают и другие компании в различных регионах нашей планеты.
Прежде чем двигаться дальше, стоит прояснить один момент, который для многих может стать откровением, есть такой чудесный термин “персонализация”- это когда каждому человеку в сети показывается та информация, которая по мнению интернет систем максимально подходит данному конкретному человеку, поэтому не удивляйтесь, что зайдя на один и тот же ресурс с разных компьютеров, например, со своего домашнего и с компьютера друга, вы можете увидеть абсолютно разные новости.
Как же работает персонализация и как она определяет – кто чего заслуживает?
Нужно понимать, что важность персонализации состоит в том, что благодаря ей, такие компании как Google, Facebook, Yandex, Vkontakte и другие определяют какую рекламу и кому показывать, чтобы сделать рекламные блоки наиболее эффективными. Персонализация опирается на огромный набор информации о каждом конкретном человеке, который хранится в компаниях вроде Acxiom.
Следует сказать, что многие и не догадываются – каковы критерии персонализации и что одним из критериев оценки пользователей является его IQ. В системах Google Docs, Microsoft Word и других текстовых редакторах есть инструмент автоматической оценки уровня сложности написанного вами текста, также анализируется и тексты писем, что несложно проверить, если написать пару писем о какой-то конкретной вещи, например “учёба в Лондоне”. Со временем, вам будет показываться реклама, об обучении в Лондоне на разных интернет порталах и в почте. Таким образов, системы могут приблизительно оценить ваш уровень образования, по сложности и терминологии текста, а далее этот уровень попадает в базу данных. Пользователи, чьи тексты говорят о наличии университетского образования, могут чаще видеть статьи о политике, экономике, а пользователи, чей уровень образования средний и ниже, по мнению систем, чаще будут видеть в рекламных блоках и на главных страницах новости жёлтой прессы, шоу-бизнеса и другое.
Чарли Страйкер, один из специалистов отрасли поведенческого таргетирования, выступая на саммите “Социальный граф” отметил, что армия США добилась поразительных успехов, используя данные, которые накапливают в своих хранилищах интернет компании. Ведь если шестеро ваших друзей по социальной сети записались в армию, вероятно, и вы рассмотрите такую возможность. [Charlie Stryler. Marketing Panel at 2010 Social Graph Symposium, Microsoft Campus, Mountain View, CA, May 21, 2010].
Делать определённые выводы о человеке на основании того, каким людям он нравится и кто нравится ему – достаточно прибыльный бизнес. Метод, описанный выше, работает не только на армию. Банки начинают использовать социальные данные для определения кому давать кредит, а кому отказать: если ваши друзья не платят вовремя, есть шанс, что и вы окажитесь таким же никчёмным клиентом. Страйкер утверждает, что решение будет приниматься, исходя из кредитоспособности ваших друзей. Не следует забывать, что банки не объясняют причину отказа, и вы вполне можете пасть невинной жертвой “ненадёжной социальной дружбы”. Нужно понимать, что банки знают не только, кто ваш друг, но и движение денежных средств на кредитных картах, которые также хранятся в банках данных.
Сайты по поиску работы, набравшие обороты в последние годы, тоже не чураются анализировать пользователей, такой сайт как LinkedIn (русский аналог HeadHunter), предлагает спрогнозировать вашу дальнейшую карьеру: сравнив ваше резюме с резюме других людей из вашей области, продвинувшихся дальше, он может предсказать, где вы окажетесь через пять лет. Программисты компании надеются, что это поможет принимать решения, которые принесут вам больше пользы. Но стоит только представить, что будет, если компания передаст эти данные корпоративным клиентам, чтобы помочь им отсеять людей, которые по прогнозу оказываются неудачниками. Это может быть сделано в тайне от пользователей, чьи резюме размещены на сайте, и пользователь не сможет доказать, что прогноз ошибочен и повлиять на выводы работодателей.
Интернет гиганты прикладывают все усилия, чтобы получить всю доступную информацию о пользователе. Последнее время исследователи из различных интернет компаний очень активно стали изучать типы аргументации, которые способны склонить пользователя к покупке. Известно, что разные люди реагируют на разные рекламные трюки. К примеру, некоторые склонны покупать только те телефоны, которые похвалил эксперт или отраслевой журнал. Другие ориентируются на популярность, скидки или же знакомый и пользующийся доверием бренд. Некоторые предпочитают высокоинтеллектуальные аргументы: умные тонкие замечания, которые с ходу не поймёшь. А кто-то лучше реагирует, когда его огреют по голове самым простым сообщением. У большинства из нас есть любимые стили аргументации, но есть и такие, которые отталкивают – некоторые люди бросаются на скидки с горящими глазами, а другие считают, что скидки говорят о более низком качестве товара. Специалисты по интернет-маркетингу обнаружили, что устранив приёмы убеждения, раздражающие людей, можно повысить эффективность продаж на 30-40%. А уж определить какому пользователю, какой тип аргументации нравится – это проблема, которая требует исключительно определённого периода времени, пока не будет накоплено достаточно данных из разных интернет источников, на какую рекламу пользователь реагировал лучше.
Влияние на пользователей
Компании стремятся максимально влиять на пользователей, оценивать, что они думают, чувствую, в каком мире живут. Формирование информации под конкретного пользователя, фактически создаёт его виртуальный мир и “закладывает” в пользователя определённые мысли, эмоции и взгляды. Одно из таких исследований, проведённое Джорджем Гербнером, одним из первых теоретиков, изучавших влияние медиа на наши убеждения, показало, что, если определённой группе телезрителей постоянно показывать сериалы про полицию, то уже через небольшой промежуток времени люди сильно завышают количество полицейских в общем составе рабочей силы. Проще говоря, люди под воздействием медиа, начинали ощущать и думать, что полицейских очень и очень много, и что они ведут дозор везде и всюду. Что ещё тревожнее, дети, которые видели много насилия на ТВ, гораздо больше беспокоились о насилии в реальности. [George Gerbner TV is too violent even without executions. USA Today, june 16, 1994,12A]. Гербнер назвал это “синдромом убогого мира”.
Что же формирует интернет персонализация? Фактически она создаёт для пользователя его собственный мир. Системы изучают, что вам нравится, как вы реагируете на то или иное событие, и постепенно начинают выдавать информацию, удовлетворяющую вашим интересам, создавая “дружелюбный” мир без забот. Да и сам пользователь подсказывает, что ему интересно, нажимая на разные социальные кнопки, вроде “Мне нравится”, “Поделиться” и другие. Пользователям следует понять, что ничто не будет спрятано от зоркого интернет ока.
Уже сегодня, если пометить именами несколько фотографий в программе управления картинками Google Picasa, то она сможет вычислить, кто есть кто на остальных ваших фотографиях, это относится и к архивам изображения Google, полученных со всего интернета. Многих данная технология может застать врасплох! И дело не только в том, что вашим друзьям или врагам будет легко находить ваши фотографии, сделанные другими, система также сможет находить фотографии, где вы можете быть на заднем плане идти или курить.
А дальше всё просто! Вы сможете легко находить – кто из ваших знакомых зарегистрирован на анонимных сайтах знакомств или вывесил где-то фото в неглиже? Хотите знать, как выглядит ваша новая девушка, когда злоупотребляет спиртным или, может. находится в крепких объятиях своего экс-бойфренда? Хотите найти людей, которые воспользовались программой защиты свидетелей или шпионов, работающих под прикрытием? Да нет проблем!
Естественно, распознавание лиц требует огромных вычислительных ресурсов. На данный момент программа Picasa работает очень медленно, видимо, слишком дорого производить такие операции для всех изображений в интернете. Но технологии не стоят на месте, и в скором времени массовое распознавание лиц станет возможным и доступным для многих.
Вышеупомянутая технология чрезвычайно важна, поскольку создаёт разрыв в сфере приватности. Мы привыкли к полуанонимности; хотя мы знаем, что кто-то может узнать нас в клубе или на улице, на деле это маловероятно. Но когда камеры безопасности и фотокамеры в телефонах смогут искать нас по лицу, об анонимности придётся забыть. Магазины с камерами у входа и в проходах смогут точно отслеживать, куда заходят конкретные люди, что берут и как это соотносится с уже имеющимися данными о них, собранными компаниями вроде Acxicom. Этот обширный массив данных о том, куда вы ходите и чем занимаетесь, может быть использован для ещё более индивидуализированного маркетинга. В Токио уже появились рекламные щиты, основанные на сканировании лиц. Создала их корпорация NEC, и они основаны на программе PanelDirector, которая сканирует лица прохожих и сравнивает их с десятью тысячами фотографий из своей базы, пытаясь угадать их возраст и пол. Когда перед экраном оказывается молодая женщина, программа тут же показывает рекламу специально для неё.
Сайты вроде Loopt и Foursquare, позволяющие передавать информацию о местоположении пользователя с его мобильного телефона, дают рекламодателям возможность обращаться к потребителям с помощью таргетированнной рекламы, даже когда те не сидят за компьютером. Loopt работает над рекламной платформой, обеспечивающей магазинам возможность присылать информацию о скидках и акциях постоянным покупателям на телефон, сразу, как только они входят в магазин. Следует сказать, что виртуальная реальность постепенно входит в нашу жизнь, и очень сильно влияет на наш выбор. Так, программное обеспечение, разработанное рекомендательным сервисом Yelp, загруженное в iPhone, способно высвечивать рейтинги ресторанов на экране телефона, при наведении камеры телефона на конкретный ресторан.
И даже личные отношения между людьми становятся частью интернет системы! При регистрации на сайте знакомств OkCupid вам задают ряд вопросов. С помощью полученной информации, выстраивают ваше личное уравнение, помогающее вычислять вашу идеальную пару. Когда вы пытаетесь познакомиться с людьми, сервис оценивает вероятность того, насколько вы можете поладить с данным конкретным человеком. Судя потому, что трафик OkCupid растёт в больших объёмах, такой сервис необходим людям! В будущем OkСupid планирует сделать программу, которая будет способна сканировать лица, через камеру и сравнивать их с базой пользователей сервиса знакомств. Программа скажет Вам: “девушка за тем столиком это 90% шанс, действуй!”
Движение интернет-технологий в сторону персонализации и виртуальной реальности может показаться благом, которое помогает человеку быстрее искать ответы на вопросы, узнавать мнение других и видеть только то, что нравится и интересно. Но не стоит забывать, что виртуальная реальность, лишает человека своего мнения, он полагается на оценки математических алгоритмов и мнение каких-то незнакомых людей (при условии, что мнение действительно было), со временем такое поведение подавляет и размывает собственное мнение человека. Что же касается персонализации то, она создаёт однобокий мир, сужая кругозор человека до максимальных пределов, и не даёт возможности развиваться дальше. Однако, самое главное, что нужно усвоить, что все эти технологии созданы не для того, чтобы сделать нашу жизнь проще или легче, они призваны зарабатывать, используя пользователей в качестве инструмента. Не стоит думать, что интернет-компании заботятся о пользователях, нужно помнить, что их интересует исключительно личная выгода и если возникает возможность заработать больше, то никто не будет учитывать ни интересы пользователя, ни его желания. Очень наглядным в данном случае является пример компании Amazon.
Итог персонализации
На Amazon идёт нескончаемая погоня за пользовательскими данными: когда вы читаете на ридере Kindle, информация о фразах, которые вы выделяете, страницах, которые вы переворачиваете, и о том, читаете ли вы внимательно или перелистываете, отправляется на серверы Amazon и используется, чтобы определить, какие книги могут вам ещё понравиться. Если вы зайдёте на сайт после дня проведённого с Kindle, Amazon изменит главную страницу, чтобы её содержание соответствовало тому, что вы только что прочли. Если вы полдня читали новый роман Джеймса Паттерсона и лишь мельком заглянули в руководство по диете, то вы, возможно, увидите на первой странице сайта больше триллеров и куда меньше книг о здоровье. [Martin Kaste. Is Ypur E-Book Reading Up On You? NRP.org, Dec/15/2012, wwwnrp.org/2010/12/15/132058735/is-your-e-book-reading-up-on-you]
Пользователи Amazon так привыкли к персонализации, что уже без оглядки доверяют мнению интернет алгоритмов. Однако, руководители компании смекнули, что доверие можно очень хорошо продавать, и поэтому начали использовать обратный трюк. Издатели платят за размещение книг на главной странице, которая будет показываться пользователям, как наиболее подходящая литература, выбранная персональными алгоритмами. Поэтому алгоритмы, которые нацелены, чтобы сделать жизнь пользователей лучше, на самом деле не трудно купить, достаточно лишь заплатить побольше денег и мир пользователя переформатируют. [Aaron Shepard. Aiming at Amazon: The new Business of Self Publishing, or how to publish your books with print on Demand and Online Book Marketing (Shepard Publications, 2006), 127.]
Приятного серфинга в сети!
Спасибо, за помощь в составлении материала книге Эли Паризера “За стеной фильтров”.
