WTF? Гид по бизнес-моделям будущего

В конце нашей беседы на эту тему Маргарет Леви предупредила: «Даже когда социальные сети помогают людям принять участие в коллективных действиях, как это было в Египте, координируя их, это существенно отличается от современной организации и динамики». Это то, что наш общий друг, Ваиль Гоним, вынес из своего опыта участия в революции в Египте. «По-прежнему без ответа, – продолжала Маргарет, – остается обеспокоенность Ваиля по поводу того, как вы будете трансформировать скоординированные и направленные действия в устойчивые изменения и в создание общества, готового совместно трудиться, чтобы решать сложные проблемы. В особенности когда сигналы исходят от неоднородной группы людей с несколько противоречивыми конечными целями. Они могут достигнуть согласия в том, чтобы свергнуть диктатора, но что потом?»

Проблема разногласий

Генри Фарелл, профессор политологии Университета Джорджа Вашингтона и обозреватель газеты Washington Post, написал мне после того, как прочитал пост о проблеме фальшивых новостей, который я опубликовал в Интернете. Генри высказал важную точку зрения, кардинально отличавшуюся от моей собственной. «Проблема, – писал он, – заключается не в оптимальности способа определения истины при данном уровне технологий и сдерживающих факторов… А в том… какой путь нахождения устойчивого политического компромисса среди разномастной толпы индивидуумов, которые не согласны с решением, а в некоторых случаях не согласны с тем, что эта проблема является первостепенной, является наиболее приемлемым».

Это очень хороший вопрос, но, я бы сказал, это также вопрос, с решением которого может помочь технология. В рамках очень интересного эксперимента правительство Тайваня провело опрос общественного мнения «Виртуальный Тайвань», используя программу под названием pol.is, чтобы привлечь своих граждан к обсуждению законодательства и нормативных актов, включая прежде всего регулирование новых транспортных услуг, таких как Uber.

Как описывает Колин Мегилл, создатель pol.is, Жаклин Цай, министр Тайваня, пришла на правительственный хакатон и сказала: «Нам нужна платформа, позволяющая всем членам общества участвовать в рациональном обсуждении». Pol.is предлагает людям публиковать высказывания длиной в одно предложение. Те, кто читает эти утверждения, не имеют возможности спорить с ними – комментарии отключены. Они могут согласиться, не согласиться с ними или пропустить их. И затем они могут опубликовать собственное утверждение. Колин отмечает: «Отказ от комментариев дает нечто особенное. Это позволяет вам увидеть матрицу всех участников и то, что они думают о каждом высказывании». Люди не очень сильны в проведении такого анализа, а машины могут проводить его действительно очень эффективно. «Вы пользуетесь этим постоянно, – указывает он. – Каждый раз, когда вы выставляете рейтинг фильму, каждый раз, когда вы покупаете товар, вы создаете данные. А мы проводим машинное обучение, основываясь на данных pol.is, как сделала бы компания Netflix, основываясь на фильмах. Netflix выявляет тематические группы – любящих комедии или фильмы ужасов, любящих комедии и документальные фильмы, но ненавидящих фильмы ужасов, любящих комедии и фильмы ужасов, но ненавидящих документальные фильмы».

В pol.is используется известная статистическая методика под названием «метод главных компонент» (англ. principal component analysis, PCA) для распределения людей, которые реагируют на определенные утверждения, на группы единомышленников. Высказывания также ранжировались на утверждения, за которые проголосовала отдельная группа, а также утверждения, которые получили всеобщую поддержку. Утверждения, получившие поддержку всех групп или определенных групп, выходят в топ и получают приоритет в показе – точно так же как контент в социальной сети Facebook, но при этом можно увидеть, какой процент других участников согласился или не согласился с ними.

Но это весьма отличается от концепции Facebook. В случае pol.is участники могут видеть пузырьковую диаграмму, на которой отражена статистика тех, кто согласен, и тех, кто не согласен с общим набором утверждений. Участники могут кликнуть, чтобы увидеть утверждения, формирующие конкретный кластер. И по мере того как участники соглашаются или не соглашаются с различными утверждениями, их аватары перемещаются по диаграмме, приближаясь к другому кластеру или отдаляясь от него. Участники могут видеть не только то, сколько процентов всех участвующих в обсуждении согласны с их конкретным утверждением, но и то, сколько процентов кластера согласны с аналогичными, сделанными ими или другими людьми утверждениями.