Человек-редактор против компьютерного алгоритма: битва продолжается

комментарии (1)
версия для печати

Компьютер способен составить конкуренцию человеку в различных сферах деятельности: начиная от бухгалтерских вычислений, и заканчивая игрой в шахматы. Сейчас угроза нависла над еще одной человеческой профессией: редактор новостей, пишет Wired. Именно сейчас в этой сфере разгорается нешуточная битва.

После появления новаторской для своего времени системы Google News и по мере роста популярности этого сервиса казалось, что машинам удалось склонить чашу весов на свою сторону. Компьютерные алгоритмы Google News самостоятельно решали, какие новости поместить на первую страницу, а потом они даже научились составлять ее с учетом персональных интересов пользователя. Они делают это довольно успешно.

Но сейчас мы видим восход сайтов Веб 2.0, таких как Digg, где всю работу выполняют люди. На ленте Digg интересные новости зачастую появляются раньше, чем на первой странице Google News. Директор сайта Digg говорит в интервью Wired, что год назад, когда они экспериментировали с новой моделью фильтрации новостей, они не могли решить, будет ли эффективным использование человеческого труда. Оказалось, что модель работает замечательно.

Противостояние машинных алгоритмов и людей продолжается. На стороне машин выступает не только Google News, но и новые стартапы. Например, система Tailrank сканирует десятки тысяч блогов и на основе машинного анализа выделяет самые интересные сообщения. Основатель компании Tailrank — Кевин Бертон (Kevin Burton), создатель ньюс-ридера NewsMonster и онлайнового ньюс-ридера Rojo. В данный момент система Tailrank отслеживает 2000 блогов и определяет самые интересные сообщения путем анализа перекрестных ссылок (алгоритмы держатся в секрете).

Tailrank — не единственная компания, которая пытается разработать эффективное средство для автоматической фильтрации контента. То же самое на основании собственных уникальных алгоритмов делают компании Findory, NewsVine, Memeorandum, Megite и другие. Вот небольшой список с описаниями в блоге Брюса Стерлинга.

Среди всех веб-фильтров явно выделяется Digg, потому что используемая им система фильтрации контента наиболее проста. Люди голосуют за новые интересные материалы щелчком мыши. Интересные горячие новости мгновенно поднимаются на первую страницу на волне голосования. Модель настолько просто и эффективна, что у этого сайта появилось множество клонов, в том числе в России.

Пока что тематика Digg ограничивается хайтеком, но создатели планируют расширить тематику и на другие области. Некоторые эксперты сомневаются, что это получится. Все-таки сейчас голосование на Digg отражает мнение основной аудитории сайта: это молодые мужчины, которые интересуются гаджетами и видеоиграми. Если расширить аудиторию, то неизвестно, что из этого получится.

Возможно, будущее все-таки принадлежит машинным алгоритмам. При этом сохраняется место для использования человеческого труда. Только уже не мы будем использовать машины, а машины будут использовать нас. На примере Reddit мы видим, как это происходит.

Reddit — это новостной сайт, который объединяет голосование в стиле Digg, но при этом анализирует результаты выбора пользователей, чтобы предсказать, какие новости могут вам понравится в будущем. Это система рекомендаций, которая может анализировать и сравнивать профили разных пользователей, и делать выводы.

Еще один интересный подход разработала организация AttentionTrust — тщательная запись и анализ всех действий пользователя в интернете, всех прочитанных страниц и всех щелчков мыши. Эта информация собирается и анализируется с помощью специального плагина к браузеру, после чего может быть использована для выдачи рекомендаций.

По мнению экспертов, существующие системы машинной фильтрации — это только первые шаги. В будущем мы увидим значительный прогресс в этой сфере. В нашем перегруженном информацией мире спрос на подобные системы быстро растет.

Другие