Текст книги "Экономика символического обмена"

Автор книги: Александр Долгин

сообщить о нарушении

Текущая страница: 12 (всего у книги 31 страниц)

Но закономерности, выявленные Глейзером и Хейнделсом, пожалуй, не главное в работе коллегиальных органов. Основная проблема – влияние привнесенных извне факторов, из-за чего жюри теряет автономность и беспристрастность. Очевидно, что жюри обязано быть неподкупным и обладать иммунитетом против давления со стороны художественного сообщества. Но, как уверяет Даглас Норт, специалист по институциональной экономике, лауреат Hобелевской премии 1993 года, инстанции неатомистичны или, попросту говоря, небескорыстны. Поскольку решения жюри непосредственно связаны с судьбами коммерческих, политических или художественных проектов, то в наличии стимуляторов сомневаться не приходится. Уже на этапе отбора конкурсантов экспертная инстанция делает им рекламу, о чем говорилось на примере критиков. С жюри та же ситуация: оно выступает в художественном сообществе в качестве РR-агента.

Кроме того, невозможно полностью нивелировать фактор субъективности: люди остаются людьми, причем не столько из меркантильных, сколько из обыденных человеческих соображений. Эксперт не просто член профессионального сообщества, он обитатель довольно тесного мирка, полного взаимных обязательств и интриг. У него есть оппоненты, которых лучше не злить по мелочам, есть друзья, которых не принято обижать, есть протеже друзей и прочие круги. Со всеми съеден не один пуд соли. Поэтому когда кто-то не на высоте, лучше промолчать, а еще лучше по-товарищески поддержать. В суде не требуют свидетельств против близких, вот и от эксперта не стоит их ожидать. (Неслучайно по статистике большинство рецензий неотрицательные.) Невозможно сбрасывать со счетов обстоятельства частной жизни критика, потому что из них соткано культурное полотно. Процессы «кланирования» (от слова «клан») профессионального сообщества неизбежно ведут к клонированию рецензий. Плохо или нет, но иначе быть не может, потому что таково соотношение между сильными связями в ближнем круге и слабыми обезличенными связями в дальнем. Так что если интересы потребителя отодвигаются на второй план, это закономерно.

В любой процедуре голосования можно найти лазейки для продавливания субъективной позиции. Институциональная экономика вообще рассматривает критиков как экономических субъектов, преследующих свои собственные цели. Что смягчает циничность этого взгляда, так это его тотальность: во всех людях экономика видит эгоистичных расчетливых игроков. Каждый действует себе во благо, не думая об общей выгоде. Поэтому если заботиться о прогрессивности рынка, необходимо выработать правила, которые, тем не менее, способствовали бы достижению коллективной пользы. В тех случаях, когда по каким-либо причинам это не удается сделать, имеет место так называемый провал рынка. Вопрос в том, как отличить ситуацию, когда хорошие правила пока не удалось придумать, от такой, когда это вообще невозможно сделать.

Как ни эгоистичны эксперты, в их интересах соблюдать баланс между финансовой выгодой и репутацией, поскольку именно от репутации зависят их будущие заработки. Однако в какой-то момент размен репутации на деньги может произойти, и это по возможности держится втайне – срабатывает корпоративная порука. Инстанции вообще часто создаются с прицелом на последующий контроль над распределением благ и получение ренты (так называемое ренториентированное поведение). Так, спортивные судьи могут чинить всяческие препятствия и занижать оценки претендентам, угрожающим их фаворитам. Примерам такого поведения несть числа не только в художественной культуре, но и в самых разных рынках досуга и развлечений. Особенно они на слуху в богатых видах спорта. Так, европейский футбол потрясли разбирательства с «купленными» матчами.

В начале 2005 года был арестован берлинский арбитр Роберт Хойцер, бравший деньги за то, что обеспечивал нужный результат для букмекерской мафии в тех матчах, которые он обслуживал[291]291
  Жук А. Hamburg заплатят €2 млн за проигранный матч // Коммерсантъ. 14 февраля 2005 г.


[Закрыть]. Он проболтался об этом коллегам, и те написали на него докладную в Немецкий футбольный союз. Хойцер признал вину и рассказал, что 21 августа засудил Hamburg, который, ведя в счете в матче с клубом Paderborn – 2:0, неожиданно уступил – 2:4. При этом в середине встречи у проигравших был удален игрок, и в их ворота назначены два пенальти. В ходе допросов Хойцер рассказал о семнадцати договорных встречах в первой и второй бундеслигах и о том, что в аферах задействованы другие арбитры, футболисты и чиновники (под подозрением оказалось более двух десятков человек).

Приведенный пример типичен не только для немецкого футбола[292]292
  Летом 2006 г. итальянский футбол потрясли грандиозные скандалы в связи с договорными матчами. К делу подключилась прокуратура.


[Закрыть] и не только для спорта – любой арбитр чувствителен к экономическим мотивам и не лишен человеческих слабостей, даже если не совершает ничего доказуемо предосудительного. Памятны скандалы с необъективным судейством на недавних Олимпийских играх в Греции, где спрос на результаты был неприкрыто предъявлен политиками. (Нерон был первым всюду, где состязался.) Даже в самых что ни на есть технических видах спорта, где все, казалось бы, решают секунды-сантиметры, всегда остается зазор для субъективности. К примеру, санкции за недопустимую технику исполнения можно применять или не применять по усмотрению судей. Что уж говорить об игровых и тем более художественных видах – гимнастике, фигурном катании и т. п. Здесь фаворитизм закладывается уже на уровне критериев, и важная часть турнира идет не на публике, а внутри жюри – за право судить по своим критериям. Большущая ниша для волюнтаризма – согласование оценок, выставляемых за артистизм, новизну и сложность элементов. Если строго судить «за технику» и не поощрять новизну, многие виды спорта перестанут развиваться и поскучнеют. Если переборщить в плане сложности – возникают свои риски. Кто-то из спортсменов, освоив сверхсложную программу, может оказаться вне конкуренции, при том что по другим параметрам и по итоговому впечатлению он будет не лучшим. Если лоббировать сложность как нечто самоценное и особо дорогостоящее (в баллах), можно искусственно создать конкурентное преимущество.

Подобные интриги, похоже, имеют место в художественной гимнастике: российские спортсменки делают ставку на беспрецедентно сложные пируэты, а их главный тренер лоббирует за это очковые премиальные. В принципе, критерии оценки (как всякий существенный элемент правил) предопределяют качество игры. Например, многие почитатели любительского бокса быстро почувствовали, что с этим видом спорта покончено, когда во главу угла поставили арифметику нанесенных ударов. Этот показатель чем-то схож с кассовыми сборами в культуре – касаний много, а зрительского толку никакого.

Примеры необъективного судейства или притянутых за уши критериев в спорте хотя и опасны, но не катастрофичны. Люди играют и будут играть, «болеют» и будут «болеть». Они воспринимают умеренную необъективность как легитимный гандикап судейства, добавляющий пикантности и остроты состязанию. Объем червоточины подконтролен: спорт генетически предрасположен к тому, чтобы явные случаи коррупции обнаруживались и устранялись – за этим пристально следят и функционеры, и болельщики (благо все происходит на виду). В противном случае народный гнев сметет организаторов нечестного турнира, а если меры не будут предприняты, то и федерацию спорта и весь их бизнес. Неспроста, когда Hamburg потребовал пересмотреть результат его матча с Paderborn, Футбольный союз отказал, не желая создавать опасный прецедент, но, чтобы замять скандал, выделил потерпевшему клубу компенсацию в размере €2 млн.

Чем более размыты критерии качества, тем сложнее контролировать и держать в узде коррупцию. Пристрастное суждение художественного критика в составе жюри – это уже не та легко локализуемая ложка дегтя, как в спорте. Это вредная, трудно обнаруживаемая примесь, портящая вкус. В искусстве четких правил не существует по определению, а значит, никого нельзя поймать за руку и дисквалифицировать как футбольного арбитра за нечестный пенальти.

И все же хотя коррупция и неизбежна, но ее масштабы пока не столь катастрофичны для культурного сообщества. Но и помимо этого к жюри остается целый ряд вопросов – тех же, что звучали в адрес отдельных экспертов: о критериях оценки, о том, кому адресована информация. Критик, работая на целевую аудиторию своего издания, должен держать под прицелом ее среднестатистические интересы. Для жюри эта проблема стоит еще острей. Сама идея коллегиальности, сбалансированного представительства интересов разных групп, создает предпосылки для осторожных, усредненных решений. Если в жюри входят представители разных стран, они следуют разной государственной политике[293]293
  Вот информация из первых рук, от кинорежиссера Алексея Германа, входившего в жюри Каннского фестиваля: «Не верьте вы этим фестивалям никаким – ни великому фестивалю в Венеции, ни великому фестивалю в Каннах, ни немцам. Не верьте.<…> Очень крупный, могучий французский продюсер должен был выдавить своей картине приз. Приехал, посоветоваться, буду я слушаться или нет. <...> И дальше каждый тянет свою страну. Кстати, это был уникальный случай, когда наши (русские – А.Д.) получили три премии. За вклад в искусство Панфилов, Лунгин за режиссуру и Каневский – «Золотую камеру». Это все сделали мы. Меня зажимала их бывший министр культуры и говорила: «Один приз за режиссуру. Один. Понятно? И разошлись, перестаньте всех мучить». <…> А лучшая картина там была китайская про красильню. Но там не было в жюри китайца. А ирландцы были, поэтому ничтожная картина, воспевающая Ирландскую республиканскую армию, получила какой-то приз. Это я рассказываю к тому, что не надо на них ставить. У них нет ориентира». Ecquire, ноябрь 2006, с.142


[Закрыть] и часто выступают приверженцами разных художественных школ – отсюда противоречивые критерии оценки; в конце концов, у них разный возраст и понимание духа времени. Если в составе жюри изначально не сформирована главенствующая коалиция, то победить могут лишь очень средние, компромиссные произведения. Работы резкие, неровные и нервные остаются за бортом. На практике очень трудно добиться сбалансированного состава жюри.

И все же при всех погрешностях конкурсы работают во благо потребительской навигации. Так, фестивальные призы в кино служат более-менее достоверным сигналом того, что фильм стоит смотреть. Хотя иногда членов жюри излишне впечатляют бюджеты на рекламу и маркетинг – считается, что этим грешит американская киноакадемия. Как установили Гинзбург и Вейерс, из 174 кинофильмов, награжденных или номинированных на награды между 1950 и 1970 годами, только 47 попали в перечень 122-х, позже признанных лучшими[294]294
  Оценки качества позаимствованы из списков «лучших кинофильмов всех времен» (двух международных и трех самых известных национальных из Великобритании, США и Германии): – Cinematheque Municipale du Luxembourg (1995). Список из 100 кинофильмов построен на суждениях 100 ключевых фигур мирового кино; – Federation Internationale des Archives du Film (FIAF) (1995). Список кинофильмов-фаворитов сформирован так: 37 киноархивов (из 29 стран) попросили выбрать любое количество кинофильмов без ограничения, которые, по их мнению, являются «лучшими кинофильмами в мире». Еще существуют три «национальных» списка, изданых в Англии, США и Германии: – Norman B. 100 Best Films of the Century. Chapman’s, London, 1992. Рейтинг создан для Великобритании и насчитывает 100 кинофильмов; – Movie Guide. Critics Picks: 100 Best Movies of All Time. www. mr. showbiz.com. (1997). Источник содержит 100 «лучших кинофильмов всех времен», отобранных американскими критиками кино; – Koelsner Th. (ed.) Filmklassiker. Vol. 1–4, P. Reklam jun., Stuttgart, 1995. Это четырехтомное издание (из которого для данного исследования использовались тома 2 и 3) содержит «лучшие кинофильмы», выбранные группой немецких специалистов. Мнение потребителей оценивали по данным о кассовых сборах, а также по телетрансляциям (См.: Ginsburgh V., Weyers S. On the Perceived Quality of Movies // Journal of Cultural Economics, Vol. 23(4), 1999. P. 269–283).


[Закрыть]. Можно было бы списать этот факт на то, что вновь снимаемые картины вытесняют более ранние. Но этот аргумент не объясняет, почему 75 из 122-х все того же списка не получили никаких наград и даже не были номинированы. Из этого Гинзбург и Вейерс выводят инвективу: судьи в Каннах и Голливуде близоруки и неразборчивы[295]295
  По утверждению авторов, Пальмовая ветвь и Оскар конъюнктурны (Ginsburgh V., Weyers S. On the Perceived Quality of Movies).


[Закрыть]. Очевидно, этот упрек брошен с позиций «высокого» искусства. С позиций потребительского восприятия он несостоятелен.

Но, как ни брани экспертов кино, с навигацией в этой сфере дела обстоят относительно благополучно, потому что фильмов, снятых с прицелом на эстетику и способных участвовать в конкурсе, не так много, и это все масштабные проекты. Мощности кинопроизводства и аттестации примерно соответствуют друг другу. Деятелям кино по силам отобрать несколько десятков картин из двух сотен более или менее значительных работ. (Прочие без малого шесть тысяч лент снимаются, как известно, не для того, чтобы блистать на конкурсах, и победить они могут разве что зрителя в борьбе за его кошелек.) Фестивальная аттестация оправдывает себя экономически потому, что выход годной кинопродукции и ее рыночная стоимость достаточно велики, чтобы вместить издержки на экспертизу. Но если бы фильмов было стократ больше, а денег они приносили значительно меньше, то на дорогостоящую экспертизу не хватило бы средств, и ее качество пошло бы на убыль. Так и происходит там, где объем оцениваемого художественного материала существенно больше, а сборы ниже, – в музыке и литературе турниры менее эффективны, и они не настолько на слуху у широкой публики. Впрочем, церемонию награждения Грэмми смотрят миллиарды телезрителей[296]296
  Грэмми (Grammy) – ежегодная музыкальная премия, вручаемая Американской академией звукозаписи, одна из престижнейших в мире. Учреждена в 1957 г. в Лос-Анджелесе.


[Закрыть]. Также широко известна музыкальная премия MTV Europe Music Awards[297]297
  MTV – телеканал, созданный в 1981 г. для круглосуточного показа музыкальных клипов и разрушивший монополию радио в музиндустрии. Впервые церемония MTV Europe Music Awards прошла в 1994 г. По ряду номинаций награды присуждает европейская «Академия MTV» – жюри, в которое входят около 1000 человек, в том числе центральные фигуры европейской музиндустрии и зрители MTV со всей Европы. В ряде других номинаций победителей выбирают только зрители.


[Закрыть], которую иногда называют музыкальным Оскаром, прибавляя ехидное «для домохозяек».

Не умаляя роли экспертов, нельзя не повторить, что при нынешней интенсивности культурного производства они не в силах развить нужную распознавательную мощность. Слегка перефразируя Баумоля, говорившего о болезни издержек[298]298
  Термин У. Баумоля, введен в работе, которая, как принято считать, положила начало экономике культуры: Baumol W. J., Bowen W. G. Performing Arts – the Economic Dilemma. Twentieth Century Fund, New York, 1966.


[Закрыть] в исполнительской сфере, похожий диагноз можно поставить тиражным индустриям. Ими овладела болезнь растущих издержек «ручной» аттестации искусства. Скорость выпуска увеличивается, сортировка же ведется по старинке. В итоге – банальная перегрузка экспертов и зашлаковывание фильтров. Пытаясь справиться с этими напастями, экспертные институты экстенсивно плодятся и пытаются как-то интенсифицировать свою деятельность[299]299
  Так, недавно жюри британского «Букера» попросило у организаторов разрешения не читать все тексты полностью, потому что экспертам трудно ознакомиться с такими объемами текста. Отсюда тенденция сокращения длинного списка на литературную премию. В версии «Букер – Открытая Россия» в 2004 г. к участию в конкурсе было допущено 39 произведений, а в 2005 г. – только 22.


[Закрыть]. Но это порождает очередные проблемы: как экспертам удержать качество экспертизы, как потребителям найти «своего» эксперта, как вызнать подноготную жюри? Сколь бы ни множились инстанции, большого проку от этого ждать не приходится. К тому же, усилия экспертов сводятся на нет простенькими махинациями, такими, как самовольное присвоение титулов от имени вымышленных инстанций или использование названий, вводящих в заблуждение. Типичный блеф – указать на видеокассете «Новозеландский Оскар»[300]300
  Новозеландским Оскаром называют премию The New Zealand Film Awards, присуждаемую Новозеландской Академией кино и телевидения. Процедура награждения копирует американский аналог, отсюда и название. Премия вручается приблизительно по 15 номинациям в сфере художественных фильмов, по 4 номинациям за короткометражные фильмы и имеет еще около двух десятков номинаций в области телевидения. С 2003 по 2005 г. премия не вручалась, после чего церемония возобновилась под вывеской The New Zealand Screen Awards 2005. В 2006 г. к названию премии добавилось еще имя главного спонсора – The Air New Zealand Screen Awards 2006.


[Закрыть], смешать лауреатов и номинантов, завлечь числом призов, не упоминая о видах номинаций, – одним словом, постараться мимикрировать под бренд и заморочить этим потребителю голову.

Критики, разумеется, отрицают болезнь издержек. Для них перегрузка всего лишь вредный профессиональный фактор, к которому они адаптировались. Но в итоге все то ценное, что не успели выделить эксперты, сливается с нефильтрованным потоком и в общей массе обрушивается на потребителя. Последние принимают это со стоическим спокойствием, как относятся к естественным и ни от кого не зависящим явлениям природы.

2.6.4.4. Рейтинги

Третий тип экспертизы основан на рейтинговании силами самих потребителей. К нему относятся, например, чарты (сharts of sale – статистика продаж) – постоянно обновляемые списки наиболее востребованных медиа-продуктов (10 самых популярных альбомов, 5 самых популярных программ, 100 лучших дисков и т. п.). Принципиальное отличие здесь в том, что информация исходит не от профессионалов, а от публики, и собирается она по большей части автоматически. Рейтинги формируются главным образом на основании продаж и, стало быть, больше говорят о факте потребления, чем об оценке покупателей. Как ни сомнительна навигационная полезность этих данных, люди, тем не менее, ими активно пользуются. При всех очевидных минусах[301]301
  В одной из разновидностей отслеживания популярности – рolls – репрезентативность вообще не ставится во главу угла. Опрашивается некая выборка потребителей – по сути, активная часть публики.


[Закрыть] рейтинги хороши своей доступностью и позволяют организовать досуг на скорую руку. Преимущество этого механизма оценивания – высокая производительность. «Болезнь издержек» ему не страшна.

Но простота и демократичность рейтингов обманчивы. Основные их потребители отнюдь не публика, а профессиональные участники[302]302
  См.,например: Strobl E. A., Tucker C. The Dynamics of Chart Success in the U. K. // Journal of Cultural Economics, Vol. 24(2), 2000. P. 113–134.


[Закрыть]. Исполнители и студии звукозаписи мечтают попасть в хит-парад, так как от этого напрямую зависят их доходы[303]303
  Исполнители крайне заинтересованы в чартах еще и потому, что по условиям контракта они имеют проценты от объема продаж.


[Закрыть]. Учитывая, что пользователей рейтингов больше привлекает то, что значится в верхних строках, производители конкурируют за первые 20-30 позиций. Селебритиз волнует не только текущее положение в иерархии, но и подвижки. Перемещение на пункт вверх или вниз может впечатлить больше, чем позиция в рейтинге сама по себе. Отсюда заинтересованность в осторожном манипулировании рейтингами. Представим себе, что в какой-то момент альбомы, стоящие на соседних строчках, имеют маленький разрыв в продажах. Тот факт, что один из них выбился вперед, провоцирует «снежный ком»[304]304
  Снежный ком – это почти термин, широко употребляемый в экономической теории звезд (См.: Adler M. Stardom and Talent // The American Economic Review, Vol. 75, № 1, 1985. P. 208–212).


[Закрыть] покупок, который начинает прирастать с непропорциональной быстротой. Поэтому так важно занять место вблизи верхушки, для чего могут сгодиться самые разные средства, вплоть до того, чтобы самому выкупать свои записи. Например, писателям выгодно накручивать спрос на свои сочинения на портале Amazon. Нет доказательств того, что литераторы грешат этим, но доподлинно известно, что кое-кто накручивает рейтинг.

Так, группа компаний во главе с розничным продавцом Lane’s Gifts & Collectibles подала в феврале 2005 года в суд на ряд интернет-компаний, включая Google и Yahoo, обвинив их в сговоре с целью завышения расходов рекламодателей[305]305
  Delaney K. J. Internet Firms Face Legal Test On Advertising Fees // The Wall Street Journal, April 5, 2005.


[Закрыть]. В иске ответчик обвиняется в махинациях с количеством кликов на рекламные ссылки[306]306
  Помимо Google и Yahoo, в качестве ответчиков в иске указаны Time Warner и его подразделение America Online, онлайновое подразделение Walt Disney, поисковики Ask Jeeves, Lycos, FindWhat.com и LookSmart.com.


[Закрыть]. Рекламодатели платят по полдоллара за каждый клик. Конкуренты этих фирм нанимают персонал, чтобы те при помощи специальных программ накручивали клики и взвинчивали рекламные расходы соперника. Интернет-компании обвиняются в том, что, зная о проблеме, они не противодействуют ей, беря деньги за «ложные» клики. Поскольку продажа рекламы – основной источник дохода и, что еще важней, рыночной оценки поискового сервиса в случае его продажи, то неудивительно, что интернет-компании неохотно пресекают ложные клики. В противном случае им придется отсечь большое число обращений и вернуть рекламодателям деньги за переплату. Но все же иногда такое случается. Британская компания Speedy Registrations, продающая именные номерные знаки для автомобилей, в какой-то момент обеспокоилась возросшим втрое числом нажатий на свои баннеры в поисковике Overture, в то время как продажи остались на прежнем уровне. Удалось доказать, что это дело рук мошенников, и вернуть $5000. Но, как правило, поисковые компании отказываются предоставлять информацию о злоупотреблениях под предлогом конфиденциальности. По данным исследовательской компании Alchemist Media, ложные клики достигают 20% от общего количества обращений.

Чтобы поверить в наличие подлогов, не нужно никого ловить за руку. Раз существуют мотивы, всегда найдутся возможности для их реализации. Инсайдеры часто откровенничают в приватных беседах, что манипуляции совершаются всюду, где это возможно и экономически целесообразно. В конце концов, разве нет сходства в ситуациях, когда критиков потчуют на фуршете и когда подряжают людей нажимать на кнопку мыши?

Чтобы пресечь злоупотребления, создают специальные надзорные органы, например в Британии – это The Official UK Charts Company («Официальные британские чарты»)[307]307
  The Official UK Charts Company – инстанция, учрежденная музиндустрией для того, чтобы регулировать и контролировать деятельность чартов, гарантируя тем самым объективность и корректность оценки популярности. Данные о продажах поступают от 5600 ретейлеров, включая все крупнейшие торговые сети, а также 600 независимых магазинов, охватывая 99% рынка синглов, 95% рынка альбомов и 80% видеорынка. Правила регламентируют формат (т. е. число треков в сингле или альбоме, их продолжительность и упаковку). Информация взята с сайтов The Official UK Charts Company.


[Закрыть]. Они стоят на службе интересов музиндустрии, разумеется, как это понимают те, кто находится у руля. Разработан свод правил, препятствующих возникновению незаконных преимуществ, которые один сингл или альбом может получить над другими. Если формат продукции не соответствует шаблону, в официальные чарты ее не пустят. Наиболее популярен и типичен по своему устройству музыкальный рейтинг «Hot 100», публикуемый журналом «Billboard»[308]308
  Профессиональный журнал в области музыкальной и развлекательной индустрии, сегодня самый авторитетный в мире. Основан в 1896 г. в США, штат Огайо. Изначально специализировался на информации о сельскохозяйственных ярмарках, манифестациях, шоу и т. д. Со временем профиль журнала изменился, он стал писать о музыкальном бизнесе, видео, шоу-бизнесе. Всю первую половину ХХ века «Billboard» публиковал множество разных чартов и списков – бестселлеры розничной торговли, самые популярные песни на радио, самые продаваемые ноты, самые проигрываемые песни на музыкальных автоматах и т. д. Помимо хит-парадов по музыкальным стилям журнал регулярно печатает «горячую десятку».


[Закрыть]. Данные автоматически стекаются от магазинов, продающих записи[309]309
  На рынках США и Канады ранжированием музыки занимается компания Nielsen SoundScan. В ее рейтинги попадает информация о продажах компакт-дисков в 14000 торговых точках США и Канады, в том числе в on-line магазинах. (Любой продавец может поставить у себя на кассе устройство, которое будет считывать штрих-код пластинки и таким образом отслеживать ее продажу.) В 2003 г. система Nielsen SoundScan начала мониторинг покупок цифровой музыки и через интернет. Информацию Nielsen SoundScan используют многие популярные издания, радиостанции и телеканалы (журнал «Billboard», каналы MTV, VH1), а также звукозаписывающие фирмы. В Великобритании на подобном бизнесе специализируется компания The Official UK Charts Company. По результатам ее исследований составляется большинство хит-парадов, в том числе и так называемый «Официальный британский чарт» (Top 40 радио «Би-би-си»).


[Закрыть], и еженедельно публикуются в СМИ, в том числе с учетом региональной специфики (то, что в ходу в Нью-Йорке, не пользуется спросом на Среднем Западе). Любопытно, что технология ранжирования держится втайне. После того как в 1958 году «Billboard» свел воедино (секретным способом) розничные продажи и радиотрансляции, «горячая сотня» стала главным еженедельным рейтингом песен Америки[310]310
  Вскоре после этого «Billboard» перестал вести многие другие чарты, сконцентрировавшись на «горячей сотне». В 1984 г. журнал опять начал публиковать отдельные чарты по результатам продаж и радиотрансляций, но ни эти чарты, ни другие десятки чартов, публикуемые «Billboard», не имеют такого охвата и влияния на музыкальную индустрию, как «горячая сотня».


[Закрыть]. Ее влияние на музиндустрию и американскую поп-культуру трудно переоценить, в особенности «Top 40» из этой сотни. Положение в таблице определяет славу, гонорары и вообще место под солнцем.

Пресса смакует маркетинговые тактики, которые музыкальные лейблы используют для продвижения своих песен в чарте. Эти истории служат меломанам хорошим чтивом. Однако роль рейтингов для потребительской навигации (важнейшего аспекта данной книги) никем из аналитиков особенно не рассматривалась. Во всяком случае, научных работ, посвященных этому вопросу, обнаружить не удалось. Никто никогда прямо не спрашивал у потребителей, оправдывают ли себя покупки, сделанные в соответствии с рейтингом, или нет. Факты указывают на то, что высокий рейтинг подстегивает продажи, но насколько эффективно он сигнализирует о качестве – не установлено. Искушенные потребители относятся к рейтингам скорее скептически. С их точки зрения, рейтинг – это честное предупреждение о весьма и весьма среднем качестве. Новичку для ориентации имело бы смысл воспользоваться сводными данными о песнях и альбомах, долго держащихся в чарте. Получить эту информацию можно либо за плату, что для отдельного потребителя дорого, либо путем кропотливого анализа. Но составить полную картину самому сложно. Даже для экономистов эта задача чересчур трудоемка, и они ограничиваются малой выборкой данных[311]311
  Strobl E. A., Tucker C. The Dynamics of Chart Success in the U. K.; Bradlow E., Fader P. A Bayesian Lifetime Model for the «Hot 100» Billboard Songs // Journal of the American Statistical Association, Vol. 96, № 454, 2001. P. 368–381.


[Закрыть].

Еще одна разновидность рейтингов – профессиональная медиаметрия[312]312
  Медиаметрия – исследования с целью установить размер и состав аудитории СМИ (см.: Фомичева И. Индустрия рейтингов. Введение в медиаметрию. М.: Аспект Пресс, 2004. С. 138). Здесь рейтинг – это величина реальной аудитории данного СМИ, выраженная в процентах ко всему населению или потенциальной аудитории издания.


[Закрыть]; это инструмент, предназначенный для регулирования отношений СМИ и рекламных служб. Потребительской навигации он может служить лишь по касательной. К тому же здесь в полной мере присутствует весь набор проблем: косвенность измерений воспринимаемого качества, сомнительная достоверность и усредненность данных. То же относится и к рейтингам нравственности, находящимся в ведении Американской Киноассоциации[313]313
  Hubble J. The Effectiveness of Movie Ratings. Working Paper [on-line], May 7, 1997. [cited Jul. 14, 2003]. Available from URL: .


[Закрыть].

Рейтинги этого последнего типа хотя и касаются содержания, но никак не указывают на его качество. Они предназначены в основном родителям, как подсказка, какие фильмы можно смотреть детям, а какие нет, а также для ограждения впечатлительных натур от непристойности. Они родились на волне общественного протеста против показа малолеткам неприличных сцен. Крупные компании-мейджоры создали Hays Code и соответствующий Hays Office – регулирующий орган, действовавший с 1930 по 1967 год[314]314
  Назван по имени его главы Will H. Hays.


[Закрыть]. В его задачи входило жесткое ограничение в кинопродукции США непристойных выражений, насилия, секса, оскорбления прав верующих, разжигания национальной розни, злоупотребления наркотиками и т. п.[315]315
  Джек Валенти, возглавив Киноассоциацию Америки, незамедлительно отменил Hays Code и внедрил новую рейтинг-систему, оценивающую готовые фильмы.


[Закрыть]

Первоначально рейтинг состоял из четырех ступеней: G, M, R, X (позже M заменили на PG). Две первые позиции разрешали доступ всем, М только предостерегала родителей, что фильм может не подойти младшему возрасту. Третья, R, позволяла детям смотреть ленту в сопровождении взрослых, а последняя, X – была противопоказана детям всех возрастов[316]316
  Valenti J. The Voluntary Movie Rating System. MPAA, December 1996.


[Закрыть]. Со временем категорию X приравняли к порнографии и запретили во многих штатах. Фильмы с рейтингом G считались детскими и выпускались редко; большинство лент выходило в категориях PG и R. В результате первоначальная четырехступенчатая система за малыми исключениями свелась к двухступенчатой. В попытке расширить возможности системы в 1984 г. в рейтинг была введена новая позиция – PG-13, средняя между PG и R. Позже была добавлена категория NC-17. Ее ввели как альтернативу X: планировалось, что эта литера будет обозначать арт-хаусные фильмы, в то время как порнографические ленты по-прежнему будут идти под знаком X. Однако вскоре продюсеры порнофильмов начали выставлять свои работы на рейтинг в качестве арт-хаус-фильмов. Таким образом, NC-17 по существу заменила категорию X. На данный момент картин с рейтингом R производится больше, чем любых других типов, а самый успешный фильм года почти всегда относится к разряду PG-13. Вместо того чтобы выполнять роль нейтрального классификатора, PG-13 стал влиять на тип выпускаемого кино. В 1996 году фильмы с рейтингом PG-13 составили 18,9% от общего количества всех созданных фильмов и в то же время заработали 34,1% сборов кинопроката. Затем PG-13 перевели в категорию фильмов для семейного просмотра. Так кинокомпаниям удалось ввести в ленты больше остроты, секса и насилия, не жертвуя конкурентоспособностью. Продюсеры заранее прикидывают, какая категория им нужна, и снимают картину так, чтобы она встраивалась в определенные рамки. А совсем недавно задача охранения нравственности в кино получила эффектное техническое решение. Появилась специальная программа, позволяющая зрителю при просмотре картин на DVD самостоятельно делать в них купюры, адаптируя для семейного просмотра.

Значение рейтингов для экономики колоссально и однозначно положительно. Благодаря им бизнес обрел почву под ногами: столь необходимая ему обратная связь предложения со спросом установилась наилучшим из всех возможных способом, поскольку ранжирование не порождает для предпринимателей никаких отрицательных внешних эффектов. Для культуры же значение рейтингов неоднозначно. Ей как воздух необходима обратная связь, но более содержательная. Создавая иллюзию потребительской рефлексии, рейтинги скорее сбивают культуру с правильного пути, нежели указывают на него. Они в минимальной степени служат культурной навигации, скорее – это буйки на пути ухудшающего отбора, обозначающие фарватер.

Глава 2.7. Обзор рекомендательных систем[317]317
  В разделе частично использованы материалы обзорной работы: Adomavicius G., Tuzhilin А. Toward the next generation of recommender systems: a survey of the state-of-the-art and possible extensions // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 17, № 6, June 2005.


[Закрыть]

В самом общем виде рекомендация – это прогнозирование оценки до того момента, как человек сам опробовал объект. Прогноз составляется на основе анализа предшествующих предпочтений покупателя или любой другой информации о нем[318]318
  С середины 1990-х гг. рекомендательные системы выделились в самостоятельную область научных исследований, которые опираются на достижения когнитивных наук, наработки информационно-поисковых систем, теорию прогнозирования и проч.


[Закрыть]. Услуга состоит в следующем: из всего разнообразия книг, CD, фильмов, ресторанов и т. п. для конкретного потребителя выбирается продукт с наивысшей ожидаемой полезностью[319]319
  Это можно записать следующим образом: где С – это множество пользователей (вплоть до многих миллионов), S – группа предлагаемых товаров (тоже миллионы единиц), U – функция полезности, описывающая полезность предмета S для пользователя С.


[Закрыть].

На каждого клиента рекомендательной системы[320]320
  Дополнительно о рекомендательных системах см. приложение 1, глава 11.


[Закрыть] составляется индивидуальный профиль, в котором учитываются его потребительские предпочтения, а также (при необходимости) возраст, пол, доход, семейное положение и т. д. Точно так же по определенным правилам описываются и товары. Например, в сервисе по фильмам каждая картина может быть представлена названием ленты, жанром, режиссером, годом выпуска, главными актерами и т. д. Первоначально в базу заносятся оценки потребителей, выставленные уже известным им товарам. Например, в системе MovieLens[321]321
  См. приложение 1, раздел 11.8.


[Закрыть] пользователи начинают с того, что проставляют баллы определенному количеству фильмов, которые они уже посмотрели. Системы способны выдавать рекомендации либо в виде перечня товаров наиболее подходящих данному потребителю, либо в виде списка потребителей, для которых предпочтительны определенные продукты (как подчеркивалось в первой главе, это различие на практике оказывается принципиальным). Рекомендации могут генерироваться тремя способами:

1. Контентным: человеку рекомендуют товары, сходные с теми, которые он выбрал ранее.

2. Методом коллаборативной фильтрации: потребителю рекомендуют товары, которые вычисляются по оценкам людей со схожими вкусами, уже опробовавших данный продукт и поделившихся своими суждениями.

3. Гибридным методом, сочетающим в себе два предыдущих.

Кроме перечисленных существуют вспомогательные системы (кратко упоминаются ниже), а также системы социальной навигации, которые не являются рекомендательными и здесь не рассматриваются. В последнем случае предпочтения людей выявляют на основании прямых и косвенных данных: интернет-сообщений, историй пользования системой, гиперссылок и т. д. Они визуализируют взаимодействие человека с компьютером и помогают путешествующим по сети[322]322
  См.: Terveen L., Hill W. Beyond Recommender Systems: Helping People Help Each Other // Carroll J. (ed.) HCI in The New Millennium. Addison-Wesley, 2001.


[Закрыть].

2.7.1. Контентные методы выработки рекомендаций

В рекомендательных системах контентного типа полезность товара выводится из потребительской оценки сходных продуктов. Например, для того чтобы посоветовать человеку фильмы, контентная система пытается найти сходство между различными картинами, которые прежде получили у него высокую оценку (одни и те же актеры, режиссеры, жанры и т. д.). Подобные рекомендации основаны на принципе «найдите для меня вещи, подобные тем, что мне нравились в прошлом». В основе контентой рекомендательной системы лежат методы поиска информации[323]323
  Baeza-Yates R., Ribeiro-Neto B. Modern Information Retrieval. Addison-Wesley, 1999; Salton G. Automatic Text Processing. Addison-Wesley, 1989.


[Закрыть], ее сопоставления и фильтрации[324]324
  Belkin N., Croft B. Information Filtering and Information Retrieval // Comm. ACM, Vol. 35, № 12, 1992. P. 29–37.


[Закрыть]. Этот подход чаще всего используют для текстов – документов, веб-сайтов, блогов и т. п. Профиль предпочтений клиента формируется на основе информации, которую получают от него либо напрямую, анкетированием, либо косвенно. Контент обычно описывается при помощи ключевых слов[325]325
  Например, система Fab, специализирующаяся на рекомендациях веб-страниц, представляет их контент в виде 100 наиболее важных слов. Система Syskill & Webert описывает документы с помощью 128 самых информативных слов. Существуют различные методы вычисления «важности» и «информативности» слов в документах. Например, метод частотности / обратной частотности. Суть его такова: пусть N – некоторое количество документов, которые могут быть рекомендованы пользователям. В части этих документов (n_i) встречается ключевое слово k_j. Кроме того, предположим, что f_ij – это количество раз, которое ключевое слово k_j встречается в неком конкретном документе d_j. Тогда TF_ij – частота употребления ключевого слова k_j в документе d_j – определяется как где максимум вычисляется из частотности f_z,j всех ключевых слов k_z, встречающихся в документе d_j. Однако если ключевые слова широко распространены во многих документах, то система не в состоянии корректно выбрать необходимый текст. Поэтому измерение обратной частотности слова (IDF_i) часто используется наряду с измерением обычной частотности (Tf_ij). Обратная частотность для ключевого слова k_i обычно определяется как Тогда вес ключевого слова k_i в документе d_j определяется как а контент документа d_j определяется как (Adomavicius G., Tuzhilin A. Toward the next generation of recommender systems…)


[Закрыть]. Профиль потребителя, указывающий на его предпочтения, создается путем выявления ключевых слов в контенте, которому данный человек ранее уже вынес оценку. Профиль потребителя и профиль контента могут быть представлены как векторы, а полезность данного контента для данного потребителя определяется величиной угла между ними[326]326
  Это можно записать так: Существуют другие контентные методы, такие как байесов классификатор, машинное самообучение, включающие кластеризацию дерева решений, искусственные нейронные сети.


[Закрыть]. В частности, человеку, интересующемуся определенной темой, будут рекомендованы статьи, в которых использовано много терминов (ключевых слов) из его пользовательского профиля.

2.7.1.1. Недостатки

Их в контентном методе несколько. Во-первых, машинный анализ годится не для всяких объектов. Так, сильно осложнена работа с мультимедийными приложениями, графикой, аудио– и видеоматериалами. (Хотя в последнее время в этой области наблюдается бурный прогресс.) Другая проблема данного метода в том, что два разных предмета, представленных одинаковыми профилями, неразличимы. В частности, с помощью контентных систем невозможно отличить хорошую статью от плохой, если их лексикон близок. Это касается и потребительских профилей, поэтому рекомендации, основанные на выборе якобы схожих людей, могут быть низкого качества. На деле оказывается, что профили близки, а люди, стоящие за ними, разные. Еще один очевидный недостаток – узость рекомендаций. Потребителю не могут рекомендовать товары, отличные от тех, которые ему уже знакомы. С другой стороны, ему могут настойчиво предлагать объекты, слишком похожие на те, что ему хорошо известны.

2.7.2. Вспомогательные системы

Эти системы не вычисляют рекомендации. Их смысл в другом: служить инструментом обмена рекомендациями. Первая в мире рекомендательная система Tapestry, разработанная в Xerox PARC, относилась к вспомогательному типу[327]327
  Tapestry помогала пользователю оценивать электронные сообщения как «плохие» или «хорошие», ориентируясь по оценкам других людей. Например, некто мог обратить внимание на документы, которые отметил конкретный человек, или мог воспользоваться документами, аннотации которых содержат ключевые слова. (См.: Terveen L., Hill W. Beyond Recommender Systems…)


[Закрыть]. Популярные ныне веблоги (weblog) – пример такой системы.

Узкое место вспомогательных систем в том, что они эффективны только при наличии некоторого числа добровольцев, готовых генерировать информацию, полезную для сообщества[328]328
  Тут возникает задача суммирования рецензий, рассмотренная, например, в работе: Hu M., Liu B. Mining and Summarizing Customer Review // Proc. of the 10th ACM SIGKDD, 2004. P. 168–177.


[Закрыть]. В большинстве случаев эта работа не оплачивается, хотя вот-вот она превратится в статью дохода благодаря усилиям коммерческих поисковых сервисов[329]329
  Поисковик Google сообщал о намерении платить внештатным экспертам за присланные аналитические материалы о продуктах.


[Закрыть]. Пока же рекомендателями движут немеркантильные интересы, возможно, потребность в расширении знаний или в выстраивании обратной связи с пользователями, или стремление обрести статус эксперта. Часто все, чего они ждут – это благодарность за разъяснение, советы или провокационные реакции.

2.7.3. Коллаборативные методы производства рекомендаций

Системы коллаборативной фильтрации основываются на двух принципах и, соответственно, бывают двух типов: анамнестические (memory-based) и модельные (model-based)[330]330
  Breese J. S., Heckerman D., Kadie C. Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering //Proc. 14th Conf. Uncertainty in Artificial Intelligence, July 1998; Billsus D., Pazzani M. Learning Collaborative Information Filters // Proc. Intl Conf. Machine Learning, 1998.


[Закрыть].

Анамнестические алгоритмы строят прогноз, исходя из предшествующих оценок клиента [331]331
  Nakamura A., Abe N. Collaborative Filtering Using Weighted Majority Prediction Algorithms // Proc. 15th Intl Conf. Machine Learning, 1998; Delgado J., Ishii N. Memory-Based Weighted-Majority Prediction for Recommender Systems // Proc. ACM SIGIR’99 Workshop Recommender Systems: Algorithms and Evaluation, 1999; Resnick P., Iakovou N., Sushak M., Bergstrom P., Riedl J. GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews // Proc. 1994 Computer Supported Cooperative Work Conf., 1994; Shardanand U., Maes P. Social Information Filtering: Algorithms for Automating «Word of Mouth» // Proc. Conf. Human Factors in Computing Systems, 1995.


[Закрыть] и совокупности оценок, данных товару другими пользователями. Это типичная поклиентская, или, иначе, субъект-субъектная схема коллаборативной фильтрации. Чтобы подсказки были точны, нужно решить две задачи: отфильтровать качественных рекомендателей и резюмировать их оценки. Вкусовая близость между клиентами устанавливается на основании того, какие оценки они дали одним и тем же товарам[332]332
  В методе линейного сходства клиент и потенциальный рекомендатель представляются как два вектора m-мерного пространства, а сходство между ними определяется по косинусу угла между двумя соответствующими векторами: где – скалярное произведение двух векторов. Примем для простоты, что в нашем распоряжении для тестирования вкусов только три произведения. Тогда каждого рекомендателя можно схематически обозначить в виде точки в прямоугольной декартовой трехмерной системе координат (х, у, z), а ее положение полностью определится оценками данных произведений. Вкус клиента тоже можно охарактеризовать точкой, в соответствии с высказанными предпочтениями. Если из начала координат в эти две точки провести векторы, то угол между ними будет характеризовать степень близости вкусов клиента и рекомендателя.


[Закрыть]. А вот вычисляться подобие может корреляционным методом (используется коэффициент корреляции Пирсона), методом линейного сходства, и рядом других способов. Простейший способ измерения сходства между пользователями – по среднеквадратичному отклонению.

Для улучшения работы системы используются различные модификации ранее описанных методов[333]333
  Такие как голосование по умолчанию, обратная частотность, предсказание на основании взвешенного большинства и др.


[Закрыть]. В частности, для преодоления дефицита оценок конкретного пользователя и подбора ему подходящих рекомендателей прибегают к «голосованию по умолчанию» (эта схема подходит в том случае, если все потребляют одно и то же и сходным образом оценивают). Эмпирически установлено, что точность предсказания растет, если присваивать неоцененным товарам некую гипотетическую оценку. Чтобы получить ее, предложено вычислять сходство не между пользователями, а между товарами[334]334
  Sarwar B., Karypis G., Konstan J., Riedl J. Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms // Proc. 10th Intl WWW Conf., 2001. По их мнению, системы, ориентированные на анализ оценок, данных товарам, показывают лучшие результаты по сравнению с коллаборативными алгоритмами, ориентированными на анализ потребителей. Так же считают и авторы работы: Deshpande M., Karypis G. Item-Based Top-N Recommendation Algorithms // ACM Trans. Information Systems, Vol. 22, № 1, 2004. P. 143–177.


[Закрыть].