Сет Cтивенс-Давидовиц - Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё

Обратите внимание: многие взлеты и падения настроения, выявленные анализировавшей текст командой, соответствуют ключевым событиям.

Большинство историй имеют более простые структуры. Возьмем, например, трагедию Шекспира «Король Иоанн». В этой пьесе все идет гладко. Короля Иоанна Безземельного просят отказаться от престола. Он отлучен от церкви за неподчинение папе римскому. Вспыхивает война. Его племянник умирает – возможно, в результате самоубийства. Другие люди умирают. И в конце умирает Иоанн, отравленный недовольным монахом.

А вот анализ настроений по ходу пьесы.

Другими словами, просто анализируя текст, компьютер смог показать, что события идут от плохого к худшему и к еще более худшему.

Или рассмотрим фильм «127 часов». Его основной сюжет выглядит следующим образом.

Альпинист идет в поход по национальному парку Каньонлендс в штате Юта. Он знакомится с другими туристами, но затем расходится с ними. Внезапно он поскальзывается и сбивает непрочно стоявший камень, который зажимает его руку. Альпинист пытается различными способами освободиться, но каждый раз терпит неудачу. Он впадает в отчаяние. Наконец он отрезает себе руку и убегает. Позже он женится, заводит семью, но продолжает ходить в горы – хотя теперь не забывает оставить записку, когда уходит.

А вот анализ настроений фильма, опять же, сделанный командой ученых Рейгана.

«127 часов» режиссера Дэнни Бойла

Так что же мы узнаем, изучив настроение тысяч подобных историй?

Специалисты по анализу данных обнаружили, что огромный процент историй вписывается в одну из шести относительно простых структур, обнаруженных командой Рейгана:

От нищеты к богатству (подъем)

От богатства к нищете (падение)

Человек в яме (падение, потом подъем)

Икар (подъем, потом падение)

Золушка (подъем, потом падение, потом подъем)

Эдип (падение, потом подъем, потом падение)

Возможны небольшие отклонения, не учитываемые простой схемой. Например, фильм «127 часов» относится к категории «Человек в яме», хотя есть моменты, когда эмоциональный фон временно улучшается. Но подавляющее большинство историй вписываются в одну из шести категорий. «Гарри Поттер и дары смерти» является исключением.

Нам еще нужно ответить на множество дополнительных вопросов. Например, как изменялась структура истории с течением времени? Становились ли с годами истории сложнее? Имеются ли культурные различия в типах историй? Какие типы историй люди любят больше всего [75] Jonah Berger and Katherine L. Milkman, «What Makes Online Content Viral?» («Что делает онлайн-контент вирусным?»), Journal of Marketing Research 49, no. 2 (2012). ? Мужчин и женщин привлекают разные структуры историй или одинаковые? А как насчет людей из разных стран?

В конечном счете текст как данные может обеспечить нам беспрецедентное понимание того, что на самом деле хотят зрители. Это понимание может существенно отличаться от мнения писателей и создателей фильмов.

Рассмотрим исследование двух профессоров Уортонской школы – Ионы Бергера и Кэтрин Л. Милкмен. Они выясняли, какие типы историй привлекали людей больше всего, какие – позитивные или негативные – скорее попадут в список, которым делятся активнее всего по электронной почте (по данным «Нью-Йорк Таймс»). Исследователи скачивали каждую статью из «Нью-Йорк Таймс» в течение трех месяцев. Используя программу анализа настроений, профессоры расшифровывали настроение статей. Скажем, «Премия „Тони“ за меценатство» оказалась положительной историей. А вот «Слухи в интернете о самоубийстве корейской актрисы» и «Германия: умерла кормилица белого медвежонка» – что неудивительно – имели негативный характер.

Профессоры также фиксировали информацию о том, где именно каждая статья была размещена. На главной странице? Сверху справа? Сверху слева? Кроме того, они записывали информацию о времени выхода статьи. Поздно вечером во вторник? В понедельник утром?

Они могли сравнить две статьи (позитивную и негативную), оказавшиеся на сайте «Нью-Йорк Таймс» на одном и том же месте и вышедшие примерно в одно и то же время – чтобы посмотреть, какой из них люди будут активнее делиться по электронной почте.