Манифест новой экономики. Вторая невидимая рука рынка - читать онлайн книгу. Автор: Александр Долгин cтр.№ 34

читать книги онлайн бесплатно
 
 

Онлайн книга - Манифест новой экономики. Вторая невидимая рука рынка | Автор книги - Александр Долгин

Cтраница 34
читать онлайн книги бесплатно

С переносом активности в интернет-сети барьеры и расстояния между людьми сокращаются подобно тому, как это происходит в бизнесе, когда при выходе на фондовую биржу сглаживается различие между основными владельцами фирм и народными акционерами. Переход из одного качества в другое становится вопросом количества. (Нечто подобное приводит к появлению сетевых медиа — более влиятельных, чем традиционные СМИ.)

Хотя ценность личности широко постулируется в современном обществе, но это больше остается на уровне деклараций или отдельных проявлений, чем реального самоощущения человека. Если символический капитал будет объективно измеряться и предъявляться, это может способствовать переходу от благих пожеланий к реальным практикам. Благодаря перспективам общественного и клубного признания у людей может развиться вкус к символической карьере. Символическая стратификация — это насущная потребность общества, которая все острее осознается в период новой клубной самоорганизации. Объективные измерения могут послужить решающим толчком — условия для них уже сейчас существуют там, где документируются и сами коммуникации, и отношение к ним — в соцсетях третьего поколения. Не случайно в этих сетях складывается одна из важных подсистем измерения символического капитала — персональные репутации.

2.4.4. Символический капитал и система репутаций

Репутация — это мнение других людей о достоинствах или недостатках чего-либо: человека, институции, фирмы или товара. В случае с людьми репутация, по сути, является частью их символического капитала. Она представляет собой его проекцию на ту или иную сферу деятельности и значима в рамках заинтересованного сообщества. Репутация выполняет важную функцию — это способ прогнозировать и гарантировать качество: обращаясь к какой-то информации, ей доверяют настолько, насколько источник зарекомендовал себя в прошлом. Репутация вырастает из отношения к былой активности — проще говоря, верят тому, кто прежде оправдывал доверие. Верят, зная, что ее обладатель десять раз подумает, прежде чем сказать или предпринять нечто, способное навредить репутации. (По этому же принципу работают бренды: инвестиции в их известность служат залогом благонадежности фирм.)

Предмет нашего интереса — репутации в формализованных коммуникативных системах, прежде всего в интернете, где коммуникации документируются и где их можно структурировать по видам. (Реноме, которые складываются в обычной жизни из разрозненной информации, не рассматриваются из-за своей трудноуловимости.) Очевидно, что репутационные иерархии сильно зависят от того, какие транзакции между участниками принимаются в расчет, насколько они отражают реальные отношения и что остается за рамками учета. Естественно, чем репрезентативней зафиксированные транзакции и чем точней они интерпретированы, тем релевантней репутация. Индексы цитирования, используемые в науке, являются настолько же простым способом подсчета репутации, насколько и грубым. Единственное, что берется в расчет, — это ссылки на публикации. Но поскольку не делается поправки на то, чье это суждение — профессора или первокурсника — и в сколь значимом контексте оно фигурирует, важная информация теряется. Науке это аукается рядом отрицательных эффектов. Поисковые интернет-системы сильно продвинулись в этом вопросе, ведь порядок, в котором они выдают адреса сайтов и страниц по запросу пользователя, завязан на репутацию этих источников, и, следовательно, ее надо уметь определять. Гугловский алгоритм PageRank рассчитывает значимость той или иной интернет-страницы в логике, что если одна страница ссылается на другую, то она «отдает» за нее свой голос, и чем больше голосов собрано страницей, тем она важнее. При этом учитывается и вес того, «кто» отдает свой голос. Так же в поисковых системах решена проблема взаимных накруток, от которых не защищены академические индексы цитирования. Обозначенные принципы оправдали себя в работе и должны использоваться при расчете персональных репутаций в сообществах.

Для социальных сетей репутация имеет особенное прикладное значение, ведь она указывает на «качество» собеседника. Потребность в таком маркировании должна быть чрезвычайно велика. Остается только удивляться тому, что в наиболее посещаемых мировых и российских интернет-сетях этот инструмент практически не развит. Это объяснимо разве что сознательным нежеланием разглашать, кто есть кто, боязнью отпугнуть часть пользователей, указав им на их место во внутренней иерархии.

Для рекомендательных систем репутации, по понятным причинам, особенно важны. И здесь для их определения имеется гораздо больше данных. Если в обычных социальных сетях фиксируются только «спасибо» и/или +/- за запись, то на рекомендательном сайте может учитываться целый ряд транзакций: поблагодарил, последовал совету, сослался, положительно или отрицательно оценил комментарий, текст или фотографию, запросил рекомендацию, переслал запись и т. д. Комплексная система расчета непрофессиональных репутаций внедрена на Имхонете. На этом сайте каждому из перечисленных стандартизованных действий присвоен определенный вес, соответствующий вкладу в репутацию. (Всего выделяется более дюжины различных транзакций. При этом так же, как и в поисковых системах, элиминированы взаимные накрутки, возникающие по принципу «кукушка хвалит петуха…») Репутация, подсчитанная таким образом, маркирует и интерес к пользователю, и его благонадежность — так называемый goodwill. Последнее служит еще одной степенью защиты социальной сети от фейков (фиктивных подставных пользователей), задача которых манипулировать данными в интересах различных групп.

В общепринятых навигационных системах (рейтингах, чартах и т. д.) отсутствуют сведения об источнике информации, из-за чего существенная ее часть теряется. По рейтингам не понятно, чье мнение они отражают, по чартам, построенным на данных о продажах, не ясно даже, положительно или отрицательно люди в итоге оценили продукт. В рекомендательных системах все прозрачно: видно, кто доноры репутации, из чего она складывается.

Репутация человека может рассчитываться не только в целом, но и в отдельных сегментах (литературе, кино, винах, фотографии…) и/или в сообществах, для которых (и в рамках которых) она важна. Это принципиальный момент, поскольку одно дело — репутация вообще, другое — в определенном круге. Можно вычислить и суммарную репутацию сообщества в глазах более широкого социума (или какой-то определенной его части). Можно рассчитывать репутацию по отдельным компетенциям. Ведь часто бывает, что человек силен в чем-то одном (в амплуа критика или популяризатора), и его репутация существенна именно в этом, а не вообще.

Многофакторный расчет репутации — шаг вперед по сравнению со всем, что сделано в данной области. Вторые деньги позволят дополнительно повысить качество расчетов: благодаря им у участников сети появится возможность количественно выразить свое отношение к действиям/высказываниям друг друга. Тот же PageRank хотя и учитывает плотность транзакций, но не знает, сколько репутации передается в каждой из них. Иначе и быть не может, поскольку поисковик имеет дело с неодушевленными объектами: у сайтов нельзя прямо спросить, насколько хорошо один «думает» про другой. Поэтому порядок, в котором поисковые машины выдают источники информации в ответ на пользовательские запросы, не отражает репутацию в точном смысле этого слова. (Коллаборативная система, напротив, оперирует однозначно трактуемыми сигналами людей, благодаря чему в ней воспроизводится именно та логика, в соответствии с которой репутации складываются в офлайне.) Если к этому прибавить трудности машинной интерпретации целей запросов, то становится понятно, каким образом можно усовершенствовать поисковую выдачу. Для этого поисковую и рекомендательную технологии следует объединить, образовав коллаборативную надстройку над поисковой системой. То есть сперва осуществлять поиск привычными способами, а затем фильтровать найденные источники с помощью коллаборативного алгоритма, поднимая в верхние строчки для конкретного пользователя то, что ранее удовлетворяло запросам его референтной группы. Таким образом, может быть создан поисковик следующего поколения, способный не только подбирать источники информации, но и расфасовывать их в зависимости от приоритетов каждого человека.

Вернуться к просмотру книги Перейти к Оглавлению