, использующую электронную почту. Пользователю предлагали первоначальную группу из 125 исполнителей, он выставлял оценки по шкале от 1 до 7, после чего строилась диаграмма его предпочтений. Затем программа сравнивала эту диаграмму с диаграммами других пользователей и подбирала музыку, которая человеку предположительно понравится (или совсем не понравится – такой вариант тоже был). Рекомендации Ringo также сопровождались указателем уровня уверенности, который выдавал вероятность того, что предложение окажется удачным, и позволял пользователю дополнительно подумать над предложенным алгоритмическим выбором. К сентябрю 1994 года у Ringo были двадцать одна сотня пользователей и пятьсот электронных писем в день с оценками музыки.

Ringo тестировала различные алгоритмы для принятия решений на основе музыкальных рейтингов. Первый алгоритм измерял несходство между вкусами пользователей и основывал рекомендации на максимальном сходстве. Второй измерял сходство, а затем использовал для принятия решений положительные и отрицательные корреляции с другими пользователями. Третий определял корреляцию между различными исполнителями и рекомендовал музыкантов, которые сильно коррелировали с теми, что уже нравились данному человеку. Четвертый алгоритм (по мнению исследователей, самый эффективный) подбирал пользователей на основе того, положительно или отрицательно они оценивали одни и те же вещи – иными словами, на основе совпадения вкусов. Сходство оказалось наилучшей переменной. Чем больше пользователей включалось в систему и чем больше сведений они предоставляли, тем лучше работала Ringo – некоторые пользователи даже назвали систему “пугающе точной”. Инновация Ringo заключалась в том, что она подтверждала: наилучшим источником точных рекомендаций или лучших индикаторов релевантности, скорее всего, являются другие люди, а не анализ самого содержания. Концепция отражала повышение важности человеческого вкуса.

Первые алгоритмы интернета разработали для того, чтобы просеивать огромное количество материала в поисках вещей, важных для пользователя, и затем представлять их в связном виде. Целью были рекомендации: рекомендовать ту или иную информацию, песню, картинку или новость в социальных сетях. Алгоритмическую подачу информации иногда более формально и буквально называют “рекомендательными системами” за простой акт выбора того или иного контента.

Первым полностью общедоступным интернет-алгоритмом, с которым сталкивался практически каждый пользователь интернета, стал алгоритм поиска Google. В 1996 году, учась в Стэнфордском университете, соучредители Google Сергей Брин и Ларри Пейдж начали работу над тем, что впоследствии превратилось в PageRank – систему ранжирования страниц интернета (который на тот момент насчитывал около ста миллионов документов); она просматривала веб-страницы и определяла, какие из них окажутся полезнее или информативнее. Алгоритм PageRank подсчитывал, сколько раз на данный сайт ссылались другие, подобно тому, как авторы научных работ ссылаются на результаты предыдущих серьезных исследований. Чем больше ссылок, тем более важной считалась страница. Показатель цитирования “согласуется с субъективным представлением людей о важности”, – писали Брин и Пейдж в 1998 году в работе “Анатомия системы крупномасштабного гипертекстового интернет-поиска”. Алгоритм PageRank объединил форму совместной фильтрации с фильтрацией на основе содержания. Связывая различные страницы, люди-пользователи формировали субъективную карту рекомендаций, которую учитывал алгоритм. Он также измерял такие факторы, как количество ссылок на странице, относительное качество этих ссылок и даже размер текста – чем он длиннее, тем более релевантным может оказаться текст для конкретного поискового запроса. Страницы с высоким значением