совпал с некоей группой рекомендателей во мнении по десяти произ-
ведениям, которые он сам назвал. В ответ ему сообщается оценка, вы-
несенная этими абонентами по произведению, с которым те уже оз-
накомились, а клиент еще нет. Велика вероятность, что, последовав
рекомендациям, пользователь останется доволен. Конечно, возможны
несовпадения, связанные с различиями в ситуации потребления (на-
строение, антураж и т. п.). Другой источник расхождений – отличия
в интерпретации: кем-то найдено определенное прочтение произведе-
ния, а от кого-то оно ускользнуло. Отсюда разночтения, сами по себе
ценные. Клиент, по сути, получает подсказку: «Смотри внимательно, здесь что-то есть».
Возможен любой набор критериев (необязательно музыкальных) для
выбора экспертов. Можно, к примеру, задать такой параметр, как зна-
67
ЧАСТЬ 1. ПЕРСПЕКТИВНАЯ МОДЕЛЬ МУЗЫКАЛЬНОГО БИЗНЕСА
комство с сочинениями Марселя Пруста, или запросить мнение людей, негативно оценивших «Терминатора-3». Одним словом, возможно са-
мостоятельно подобрать такую персональную систему критериев, при
которой ожидаемая точность вкусовых совпадений и качество реко-
мендаций будут высокими. Главное, чтобы круг экспертов-советчиков
составляли только те, чьи приоритеты соответствуют запросу. В этом
изюминка системы: на выходе генерируются не средние безликие оцен-
ки, а персональные рекомендации, которые компьютер автоматически
выдает на основе сходства суждений конкретного пользователя и дру-
гих людей. Тем самым моделируется привычная всем ситуация: человек
прислушивается к мнению тех, чьи вкусы ему знакомы. Более-менее по-
нятно, почему ближнему окружению понравилась/не понравилась та
или иная вещь, и легко решить, следовать их рекомендациям или нет.
Описанная технология, по сути, искусственно формирует «ближние
круги». А поскольку предположение о близости вкусов основывается на
фактическом сходстве оценок, надежность рекомендаций получается
высокой. Данная идея, по сути, представляет собой автоматизирован-
ный вариант «людской молвы». Очной коммуникации не требуется, по-
этому издержки минимальны.
1.3.1.2. Что рекомендателям следует оценивать в музыке?
Для производства такого рода рекомендаций требуется база пот-
ребительских оценок. Очевидно, что наиболее удобна численная/бал-
льная система кодирования оценок. Но каким образом баллы должны
характеризовать музыку? Как ни странно, они вообще не должны ее
объективно характеризовать. Потребительские оценки должны отра-
жать исключительно личное впечатление. Ни в коем случае речь не
идет об искусствоведческой оценке или профессиональной эксперти-
зе. Любители на нее не способны. Фокус в том, что для решения данной
задачи вообще не требуются суждения об «истинном» качестве про-
дукта. Интересуют только индивидуальные ощущения. Они зависят
от многого: вкуса, художественной компетентности, общекультурного
уровня, настроения и установок, антуража, социального окружения, влияния друзей и, разумеется, от музыки. Разложить все это по пол-
кам практически невозможно, зато каждый может сказать, пришлась
та или иная мелодия ему по душе или нет. То, в какой мере впечатление
связано именно с музыкой, а не с привходящими обстоятельствами –
не имеет никакого значения. Мелодия создает (или не создает) некие
