Во времена, когда инструментарий коммуникационных технологий состоял лишь из дымовых сигналов, разнотолков на деревенской площади или отправки писем почтой, а сенсорная техника ограничивалась глазами, ушами, носом, ртом и кожей, пределы человеческого влияния были крайне узки. За последний век все изменилось. Реклама и массовый маркетинг воздействуют на человека посредством радио, телевидения, а в последнее время и интернета, всюду, где бы он ни находился. Раньше мы пользовались рекомендациями родственников, соседей или какого-нибудь актера, изображающего «разборчивого клиента» в рекламе пятизвездочного отеля[171]. Сегодня мы получаем рекомендации, сгенерированные на основе информации, которую предоставил добрый миллиард людей. Район обитания на социальном графе – один из важнейших критериев, по которому производятся отбор и персонализация предназначенной нам информации.
Facebook по большей части служит платформой коммуникации между друзьями и знакомыми. Ваши интересы совпадают с интересами инфопереработчика: сайт хочет показывать вам нечто интересное, чтобы вы обязательно вернулись. Когда вы возвращаетесь, инфопереработчик узнает о вас еще больше: на какие посты вы тратили время, кого из рекомендованных друзей захотели кликнуть. И, разумеется, чем больше известно алгоритмам Facebook, тем лучше им удается подбирать рекламу, способную заинтересовать именно вас, на чем сайт и зарабатывает деньги.
На основе закономерностей ваших просмотров и навигации в Facebook определяют, чему вы действительно уделяете внимание, фиксируют, что и кто вас интересует и как меняются ваши интересы с течением времени. Вы на целый час углубились в альбом отпускных фото вашей новой знакомой, которая вам симпатична, а на просмотр последней серии снимков малыша вашей сестры потратили меньше минуты? Эти данные говорят о ваших приоритетах и интересах во взаимоотношениях на данный конкретный момент, причем они намного точнее, чем последующие попытки припомнить, на что ушло время, и намного полезнее для упорядочения входящей информации. Ваша новостная лента в Facebook формируется в основном на базе этих честных сигналов и следов вашего внимания.
Новостная лента распределяет и выдает социальный контент исходя из его релевантности для данного человека. Лента создает контур позитивной обратной связи: контент, который подходит пользователю, обычно получает лайки, что мотивирует изначально разместившего его пользователя, а возможно, и других делиться подобной информацией и впредь. Напротив, о негативной реакции обычно бывает известно только тому, кто просматривает пост. Facebook дает пользователям возможность настроить свою ленту новостей на показ меньшего количества публикаций подобного рода, но не извещает об этом их авторов. Кроме того, благодаря ленте пользователи находятся в состоянии «непрерывно рассеянного внимания». Этот термин, придуманный писательницей Линдой Стоун, означает чувство, что друзья постоянно наблюдают за тобой, а ты – за ними. Линда полагает, что непрерывно рассеянное внимание искусственно создает ощущение постоянного кризиса: мозг постоянно пребывает начеку, сканируя новости, регулярно появляющиеся на ленте и в других источниках[172]. При этом Facebook еще и отфильтровывает огромную часть новостей из вашей ленты. Представьте, что будет, если вы будете видеть абсолютно все, что постят в Facebook ваши знакомые.
В Facebook взаимодействие пользователей анализируется очень тщательно. Динь Чжоу, работавший одним из технологических руководителей этой компании, рассказывает, что помимо определения веса «ребер», связывающих людей, в Facebook создана антология тем общения, на основе которой производится классификация взаимоотношений[173]. В реальной жизни я обращаюсь к своему врачу за медицинской помощью, но не за помощью по ремонту компьютера. Схожим образом и в Facebook мы реагируем на публикации, которые кажутся нам особенно интересными, авторитетными или актуальными в данной конкретной области.
При этом Facebook – лишь одна из многих существующих сегодня платформ цифровых коммуникаций. Ваш мобильный телефон и скайп ведут учет входящих и исходящих звонков и их продолжительности. А если вы используете скайп для деловых контактов, система будет анализировать эту информацию, чтобы определить, кому из коллег и партнеров вы уделяете больше внимания.
Нет никаких сомнений в том, что подобная информация используется компаниями для того, чтобы понимать, с кем вы контактируете. После успеха программы MCI «Друзья и родственники» сбором данных о социальном графе для привлечения клиентов занялись и другие компании. В 2001 году (еще до появления Facebook) Amazon начала программу «Поделись с любимыми». Сделавшему покупку клиенту задавался вопрос, знает ли он кого-то, кому будет приятно об этом узнать. Если клиент сообщал адреса электронной почты таких людей, им присылали информацию о товаре с предложением 10 %-ной скидки. Но это еще не все: если кто-то из этих знакомых покупал товар, тому, кто предоставил данные, возвращалось 10 % уплаченной за покупку суммы. Эти скидки были нужны Amazon, чтобы нарастить базу реальных адресов электронной почты, – фиктивные или недействительные адреса, которые подрывали эффективность электронных рекламных рассылок на ранних этапах их существования, были в данном случае совершенно бесполезны. Выяснилось, что коэффициент конверсии адресной рассылки заметно выше, чем у обычных промопредложений, не подкрепленных рекомендациями знакомых. Программа «Поделись с любимыми» стала инструментом для построения социального графа клиентской базы Amazon на основе психологических принципов взаимности и социального влияния.
Похожим образом действовали и в AT&T. В компании решили провести А/В-исследование с целью узнать, какой тип продвижения нового продукта эффективнее – традиционный маркетинг на основе сегментации или же на основе социального графа[174]. Маркетологи AT&T знали о своих потребителях достаточно много – место жительства, период пользования услугами компании, выбор тарифных планов и т. п. Чтобы выяснить, насколько эффективно задействовать социальный граф в сравнении с другими методами, AT&T решила поступить очень просто: если новый продукт купил тот, кому вы регулярно звоните, компания предлагала его и вам. В отличие от программы «Поделись с любимыми», клиенты не знали, почему именно они получают информацию о продукте – никаких рекомендаций знакомых за этим не стояло. Тем не менее вероятность покупки нового продукта у людей, получивших информацию о нем из своего «телефонного графа», была почти в пять раз выше[175]
Может быть, большая склонность клиентов AT&T к покупке нового продукта была обусловлена гомофилией, то есть тенденцией к более тесным связям с похожими людьми? Или они совершали покупку, поскольку информационный материал соответствовал положительным отзывам знакомых? Или же они стали внимательнее прислушиваться к знакомым после того, как получили материалы маркетинговой кампании? На основании полученных данных определить это не представлялось возможным. Но то, насколько эффективнее оказался метод социального графа по сравнению с традиционно использовавшимся методом портрета клиента, было поразительным. Оказывается, чтобы прогнозировать интерес человека, важнее знать не кто он сам, а кто его знакомые.
Предназначено для людей (с социальными данными)Круг знакомств имеет особое значение в профессиональной деятельности. Исследователь социальных сетей из Стэнфордского университета Марк Грановеттер установил, что вероятность найти работу через знакомых значительно выше, чем
