Симеон Гарфинкель - Все под контролем - Кто и как следит за тобой

Компьютеризованная совместная фильтрация автоматизирует этот процесс. Рекламщики утверждают, что совместная фильтрация может быть использована для доставки информации потребителю более точно, чем, например, поиск по ключевым словам. Они утверждают, что могут сформировать общественное мнение на безликом в другой ситуации web-сайте.

Известный онлайновый книжный магазин Amazon.com использует разновидность совместной фильтрации, чтобы помочь покупателям в выборе книг. В основе системы лежит теория о том, что если существует книга, которая нравится одновременно двум людям, вероятнее всего, существует и еще целый ряд книг, которые заинтересуют их обоих. Система пытается найти пересечение интересов разных людей, и у нее это неплохо получается. Например, если вы выберете «Практическую безопасность UNIX и Интернета» [Practical UNIX & Internet Security], одну из моих книг, Amazon сообщит вам:

Клиенты, которые купили эту книгу, купили также «Построение межсетевых экранов в Интернете» Брента Чапмена и др. [Building Internet Firewalls by D. Brent Chapman et al.]; «Основы компьютерной безопасности» Деборы Рассел и Г.Т. Гэнджеми [Computer Security Basics by Deborah Russel]; «Администрирование сетей TCP/IP» Крейга Ханта и Гиджи Эстабрук (редактор) [TCP / IP Network Administration by Craig Hunt and Gigi Estrabook (editor)]; «Краткий курс системного администрирования: в помощь системным администраторам UNIX (карманный справочник)» Элин Фриш [Essential System Administration: Help for UNIX System Administrators (Nutshell handbook) by Eleen Frish].

После того как вы покупаете на Amazon.com несколько книг, система анализирует ваши покупки и строит огромную матрицу, содержащую корреляции между вами и всеми остальными клиентами. Когда я захожу на web-сервер Amazon, он встречает меня, например, таким приветствием: «Здравствуйте, Симеон Л. Гарфинкель! Мы можем порекомендовать вам книги по темам „Компьютеры и Интернет“, „Документальная литература“, „Развлечения“ и другие». Если я выберу раздел «Документальная литература», система порекомендует мне пять книг:

«Холодный гнев: История о вере и могуществе политиков» Мери Бет Роджерс и Билла Мойерса (введение) [Cold Anger: A Story of Faith and Power Politics by Mary Beth Rogers, Bill Moyers (introduction)]; «В поисках приватности: Закон, этика и развитие технологий» Джудит Вагнер Дисью [In Pursuit of Privacy: Law, Ethics and the Rise of Technology by Judith Wagner Decew]; «Технология и приватность: Новый ландшафт» Филипа Эгра (редактор), Марка Ротенберга (редактор) [Technology and Privacy: The New Landscape by Philip Agre (editor), Marc Rotenberg (editor)]; «Ваше право на приватность: Базовое руководство по законным правам в информационном обществе (сборник Американского союза за гражданские свободы)» Эвана Хендрикса и др. [Your Right to Privacy: A Basic Guide to Legal Rights in an Information Society (An American Civil Liberties Union Handbook) by Evan Hendricks, et al.]; «Диалог между классами и другие уроки первичной организации» Линды Стоут и Говарда Зинна [Bridging the Class Divide and Other Lessons for Grassroots Organizing by Linda Stout, Howard Zinn].

Совершенно очевидно, что Amazon знает, что я покупал книги по определенной тематике, и хочет помочь мне купить еще!

Другие системы потенциально гораздо более сложны. Когда я был аспирантом MTI и работал в Лаборатории медиа, там было большое количество различных видов интеллектуальных агентов. Джон Оруэнт [John Orwant], научный сотрудник, разработал программу Doppelganger. [229]«Doppelganger – мистическое чудовище из германского фольклора, которое выбирало невинного человека и подглядывало за ним из тени, наблюдая за его привычками, встречами, эмоциями и особенностями, – объяснял Оруэнт. – Через некоторое время Doppelganger начинал походить на этого человека, вести себя как этот человек, и в конечном счете становился этим человеком незаметно для всех».

Созданный Оруэнтом программный Doppelganger пытался сделать то же самое. Программа наблюдала за действиями человека и пыталась построить его модель: что ему нравится и не нравится, наиболее значимые события его жизни. Чем больше информации о вас могла собрать программа, тем точнее она подстраивалась под вас. После этого Doppelganger делал свою базу данных доступной другим программам на вашем компьютере, отвечая на их запросы. Например, глядя, какие электронные издания вы читаете, Doppelganger строил модель ваших предпочтений: какие статьи вам нравятся, а какие нет. На следующий день программа для чтения электронных газет могла спросить Doppelganger, включать или нет конкретную статью в ежедневную подборку для вас. Чтобы не нарушить личную тайну пользователя, вся конфиденциальная информация при передаче ее по компьютерной сети шифровалась при помощи PGP. [p67]Другой сотрудник Лаборатории медиа, Макс Метрал [Мах Metral] разработал ассистента для электронной почты. Программа наблюдала за действиями пользователя, строила его модель, после чего пыталась ее задействовать. Например, если программа замечала, что вы читаете электронные письма от вашей матери сразу же после их получения, то программе начинала автоматически открывать их для вас сразу после их поступления в почтовый ящик, после чего складывала в отдельную папку. [230]