Десять уравнений, которые правят миром. И как их можете использовать вы

Мы получили одно-единственное число 0,51, которое измеряет корреляционную зависимость между косметикой и Кайли. Значение 1 показывало бы идеальную корреляцию между этими двумя типами постов, значение 0 говорило бы об отсутствии связи[136]. Так что реальное значение 0,51 дает нам среднюю корреляцию между любовью к косметике и к Кайли Дженнер.

Я понимаю, что провел уже довольно много вычислений, но мы нашли только одно из пятнадцати важных чисел, отражающих предпочтения подростков! Нам бы хотелось узнать корреляцию не только между косметикой и Кайли, но и между всеми категориями: еда, косметика, Кайли, Пьюдипай, Fortnite и Дрейк. К счастью, мы уже в курсе, как вычислить один коэффициент корреляции с помощью уравнения 7, – остается только подставлять в это уравнение каждую пару категорий. Именно это я сейчас и сделаю. Получится то, что известно под названием корреляционной матрицы, которую мы обозначим как R. Если вы посмотрите на пересечение строки «Кайли» и столбца «Косметика», то увидите найденное нами ранее число 0,51. Точно так же заполняются и остальные строки матрицы – для всех пар категорий. Например, Fortnite и Пьюдипай дают корреляцию 0,71. Но есть и такие пары, как Fortnite и косметика, которые дают коэффициент –0,74, то есть коррелируют отрицательно. Это означает, что геймеры, как правило, не особо интересуются косметикой.

Корреляционная матрица группирует людей по типам. Когда я просил вас представить себе этих подростков и не стесняться быть категоричными, я предлагал вам самим построить такую матрицу. Корреляция Кайли/косметика относит к одному типу таких подростков, как Мэдисон, Алисса, Эшли и Кайли, а корреляция Пьюдипай/Fortnite относит к другой группе Джейкоба, Райана, Моргана и Лорен. А вот Тайлер и Мэтт не вполне подходят под такую простую категоризацию.

В мае 2019 года я спрашивал Дуга Коэна, специалиста по данным из Snapchat, о той информации о пользователях, которую они хранят в корреляционных матрицах. «Ну, это почти всё, что вы делаете в Snapchat, – отвечал он. – Мы смотрим, как часто наши пользователи разговаривают в чатах с друзьями, сколько у них полос общения, какими фильтрами пользуются, как долго разглядывают карты, в скольких групповых чатах сидят, сколько времени тратят на просмотр контента или когда читают истории своих друзей. И мы смотрим, как эти действия коррелируют друг с другом».

Данные анонимны, поэтому Дуг не знает, чем занимаетесь конкретно вы. Но такие корреляции позволяют Snapchat категоризировать пользователей – от «одержимых селфи» и «документалистов» до «див макияжа» и «королев фильтров», если пользоваться внутренней терминологией компании[137].

Как только компания узнаёт, что привлекает определенного пользователя, она дает ему это в большом количестве. Слушая, как Дуг описывает свою работу по привлечению людей, я не мог не прокомментировать: «Погодите! Я, как родитель, стараюсь, чтобы мои дети пользовались телефоном меньше, а вы трудитесь, чтобы повысить их вовлеченность!»

Дуг парировал, слегка уколов конкурентов: «Мы не просто стараемся максимизировать время, проведенное в приложении, как традиционно делал Facebook. Мы следим за уровнем участия, смотрим, как часто пользователи возвращаются. Мы помогаем им общаться с друзьями».

Snapchat не претендует на то, чтобы мои дети проводили у них всё свое время, но компания желает, чтобы они снова и снова возвращались. И по личному опыту могу сказать, что это работает.

* * *

Большинство хотели бы, чтобы их уважали как личностей, а не изображали в виде каких-то стандартных типов. Уравнение 7 полностью игнорирует наши желания. Оно сводит нас к корреляциям между вещами, которые нам нравятся.

Математики, работающие в Facebook, осознали силу корреляций еще на ранних стадиях разработки платформы. Каждый раз, когда вы ставите лайк на странице или комментируете какую-то тему, ваши действия предоставляют соцсети сведения о вас как о личности. Со временем Facebook стал использовать эти сведения иначе. В 2017 году, когда я впервые начал наблюдать, как аналитики отслеживают наши действия, категории казались забавными: среди коробок, по которым нас раскладывали, были «Брит-поп»[138], «королевские свадьбы», «буксиры», «шея» или «верхушка среднего класса».

Такие категории оставляли у многих пользователей Facebook ощущение дискомфорта, и, что важнее для выгоды компании, они не были полезны рекламодателям. К 2019 году Facebook пересмотрел свою категоризацию, сделав ее более ориентированной на конкретный продукт. Знакомства, воспитание, архитектура, ветераны войн, защита окружающей среды – вот некоторые из нескольких сотен категорий, которые использует компания для описания пользователей.