गोपनीयता को भूल जाएं: आपके पास अभी भी भयानक लक्ष्य है

अगर आपके बदले में मुझे कुछ उपयोगी मिलता है, तो मुझे आपके कार्यक्रमों को अपने व्यक्तिगत डेटा की जांच करने की अनुमति नहीं है। लेकिन आमतौर पर ऐसा नहीं होता है।

मेरे पूर्व सहकर्मी ने मुझसे कहा: "हर कोई डेटा एकत्र करना पसंद करता है, लेकिन बाद में कोई भी इसका विश्लेषण करना पसंद नहीं करता है।" यह कथन चौंकाने वाला हो सकता है, लेकिन डेटा के संग्रह और विश्लेषण में शामिल लोग इस पार आ गए हैं। यह सब एक शानदार विचार के साथ शुरू होता है: हम प्रत्येक क्लिक के बारे में जानकारी एकत्र करेंगे जो एक व्यक्ति आवेदन के प्रत्येक पृष्ठ पर बनाता है! हम इस बात पर नज़र रखेंगे कि वे कब तक किसी विशेष पसंद को दर्शाते हैं! वे कितनी बार बैक बटन का उपयोग करते हैं! डिस्कनेक्ट करने से पहले वे हमारे परिचयात्मक वीडियो को कितने सेकंड में देखते हैं! वे कितनी बार हमारी पोस्ट को सोशल नेटवर्क पर साझा करते हैं!

और वे इस सब पर नज़र रखते हैं। ट्रैकिंग आसान है। लॉग जोड़ें, उन्हें डेटाबेस में डंप करें, और जाएं।

और फिर क्या? खैर, फिर इस सब का विश्लेषण करना होगा। और एक व्यक्ति के रूप में जिसने विभिन्न चीजों से संबंधित बहुत सारे डेटा सेटों का विश्लेषण किया, मैं कह सकता हूं: विश्लेषक का काम मुश्किल है और अधिकांश भाग कृतघ्न (वेतन को छोड़कर) के लिए है।

समस्या यह है कि व्यावहारिक रूप से इस बात की पुष्टि करने के लिए कोई तरीका नहीं है कि आप सही हैं (और साथ ही अधिकार की परिभाषा बहुत स्पष्ट नहीं है, जिसके बारे में नीचे)। सरल निष्कर्ष निकालना लगभग संभव नहीं है, केवल जटिल - और जटिल निष्कर्ष त्रुटि प्रवण हैं। क्या विश्लेषकों के बारे में बात नहीं कर रहे हैं कि कितने गलत कार्यक्रम हैं (और, तदनुसार, निष्कर्ष) सही लोगों के रास्ते पर बने हैं। या जो हमारे हिसाब से सही है। एक अच्छा शेड्यूल इतना आश्वस्त करता है कि यह वास्तव में मायने नहीं रखता है अगर यह सही है या नहीं, अगर आपको किसी को समझाने की जरूरत है। शायद इसीलिए अख़बार, पत्रिकाएँ और लॉबिस्ट इतने भ्रामक कार्यक्रम प्रकाशित करते हैं।

हालाँकि, हम थोड़ी देर के लिए त्रुटि को स्थगित कर देते हैं। हम एक बहुत ही अवास्तविक धारणा बनाते हैं कि हम सभी प्रकार की विभिन्न चीजों का विश्लेषण करने में बहुत अच्छे हैं। आगे क्या है?

ठीक है, चलो लक्षित विज्ञापन और व्यक्तिगत सिफारिश एल्गोरिदम पर समृद्ध हो। आखिरकार, यह वही है जो हर कोई करता है!

या नहीं?

व्यक्तिगत सिफारिशों के साथ, सब कुछ आश्चर्यजनक रूप से खराब है। आज, पहली पहली सिफारिश फिल्म सितारों के बारे में या ट्रम्प ने पिछले 6 घंटों में क्या किया है या नहीं किया है, इस बारे में एक क्लिक-आकर्षित और अत्यधिक भावनात्मक शीर्षक के साथ एक लेख होगा। या एक लेख नहीं, बल्कि एक वीडियो या एक वृत्तचित्र है। मैं इसे पढ़ना या देखना नहीं चाहता, लेकिन कभी-कभी यह मुझे वैसे भी चूस लेता है - और फिर सिफारिशों के सर्वनाश का स्वागत करता है, अब एल्गोरिथ्म का मानना ​​है कि मुझे ट्रम्प के बारे में पढ़ना पसंद है, और अब ट्रम्प हर जगह होंगे। एआई पॉजिटिव फीडबैक कभी न दें।

यह, वैसे, मशीन लर्निंग समर्थकों का एक भयानक रहस्य है: लगभग हर चीज जो एमओ देता है उसे मैन्युअल रूप से क्रमबद्ध किए गए डंब हेयुरिस्टिक्स की मदद से बहुत सस्ता प्राप्त किया जा सकता है, क्योंकि एमओ मुख्य रूप से एक डंब हेयुरिस्टिक के नरक का पालन करने वाले लोगों के उदाहरणों पर प्रशिक्षित करता है। यहां कोई जादू नहीं है। यदि आप रिज्यूमे का चयन करने के लिए MO की मदद से कंप्यूटर को प्रशिक्षित करते हैं, तो वह आपको गोरे लोगों के नाम के साथ पुरुषों के साक्षात्कार के लिए सलाह देगा, जैसा कि आपका मानव संसाधन विभाग पहले से ही करता है । यदि आप एक कंप्यूटर से पूछते हैं कि कोई व्यक्ति किस तरह का वीडियो देखना चाहता है, तो वह किसी प्रकार के प्रचार संबंधी राजनीतिक रद्दी की सिफारिश करेगा, क्योंकि 50% मामलों में 90% लोग वास्तव में इसे देखते हैं, खुद को नियंत्रित करने में असमर्थ होने के कारण - और यह सफलता का एक अच्छा प्रतिशत है।

मैं ध्यान देता हूं कि पारंपरिक एल्गोरिदम खराब छवि का सामना करने के लिए एमओ के उत्कृष्ट उपयोग के कई उदाहरण हैं - छवि प्रसंस्करण या रणनीतिक खेलों में जीत। यह बहुत अच्छा है, लेकिन इस बात की पूरी संभावना है कि आपका पसंदीदा एमओ एप्लीकेशन एक गूंगे के लिए एक महंगा विकल्प बन जाएगा।

वेब खोज के साथ काम करने वाले एक व्यक्ति ने मुझे बताया कि उनके पास पहले से ही एक एल्गोरिथ्म है जो किसी भी खोज के लिए क्लिकों के अधिकतम अनुपात की गारंटी देता है: आपको बस पोर्न के लिंक के साथ एक पृष्ठ देना होगा। और किसी ने कहा कि इस स्थिति को लपेटा जा सकता है और एक पोर्नोग्राफ़ी डिटेक्टर बनाया जा सकता है: उच्च क्लिकबिलिटी के साथ कोई भी लिंक, अनुरोध की परवाह किए बिना, सबसे अधिक संभावना अश्लील साहित्य की ओर जाता है।

समस्या यह है कि सभ्य दिखने वाले उद्यम आपको लगातार पोर्न के लिंक नहीं दे सकते हैं, यह "काम पर देखने के लिए असुरक्षित" है, इसलिए अधिकांश आधुनिक अनुशंसा एल्गोरिदम का काम कुछ ऐसा लौटना है जो जितना संभव हो उतना अश्लील के करीब है, लेकिन साथ यह "काम पर देखने के लिए सुरक्षित है।" दूसरे शब्दों में, सितारे (आदर्श रूप से सुंदर, या कम से कम विवादास्पद), राजनेता, या दोनों। वे इस सीमा पर जितना संभव हो उतना करीब आते हैं, क्योंकि यह उनकी लाभप्रदता का स्थानीय अधिकतम हिस्सा है। कभी-कभी वे इस रेखा को पार करते हैं, उन्हें माफी माँगनी पड़ती है या एक प्रतीकात्मक जुर्माना देना पड़ता है, और फिर सब कुछ एक वर्ग में लौट आता है।

यह मुझे परेशान करता है, लेकिन उसके साथ अंजीर, यह सिर्फ गणित है। और शायद मानव स्वभाव। और पूंजीवाद। हां उसके साथ अंजीर, मुझे यह पसंद नहीं हो सकता है, लेकिन मैं इसे समझ सकता हूं।

मुझे शिकायत है कि उपरोक्त में से कोई भी मेरी व्यक्तिगत जानकारी के संग्रह से संबंधित नहीं है।

सबसे गर्म सिफारिशों का मुझसे कोई लेना-देना नहीं है

आइए ईमानदार रहें: सबसे अच्छा लक्षित विज्ञापन वह होगा जो मुझे एक खोज इंजन से मिलता है जो मुझे वही देता है जिसकी मुझे तलाश थी। और सब कुछ प्लस में है: मुझे लगता है कि मैं क्या देख रहा था, विक्रेता मुझे अपना सामान खरीदने में मदद करता है, खोज इंजन को मध्यस्थता के लिए पैसा मिलता है। मैं किसी को भी नहीं जानता जो इस तरह के विज्ञापन के बारे में शिकायत करेगा। यह एक अच्छा विज्ञापन है।

और उसे भी मेरी निजी जानकारी से कोई लेना देना नहीं है!

Google एक दशक से अधिक समय से खोज-आधारित प्रासंगिक विज्ञापन प्रदान कर रहा है, इससे पहले कि वे मुझे लॉगिन करने के लिए कहने लगे। आज भी, कोई भी व्यक्ति अपने खाते में प्रवेश किए बिना किसी भी खोज इंजन का उपयोग कर सकता है। और वे अभी भी खोज क्वेरी के आधार पर विज्ञापन देते हैं। महान व्यवसाय।

मेरे मामले में, एक और विज्ञापन अच्छी तरह से काम करता है। मैं कभी-कभी गेम खेलता हूं, स्टीम का उपयोग करता हूं, और कभी-कभी मैं स्टीम पर गेम देखता हूं और उन लोगों को चिह्नित करता हूं जिन्हें मैं खरीदने की योजना बना रहा हूं। जब इन खेलों पर बिक्री शुरू होती है, तो स्टीम मुझे एक अधिसूचना ईमेल भेजता है, और कभी-कभी उसके बाद मैं उन्हें खरीदता हूं। सब कुछ प्लस में है: मुझे वांछित गेम मिलता है (छूट के साथ!), खेल निर्माता को पैसा मिलता है, स्टीम मध्यस्थता के लिए भुगतान प्राप्त करता है। और यह भी, अगर मैं चाहता हूं, तो मुझे ये पत्र भेजने के लिए मना किया जा सकता है - लेकिन मैं नहीं चाहता, क्योंकि यह एक अच्छा विज्ञापन है।

लेकिन इसके लिए किसी को मेरी प्रोफाइल नहीं बनानी थी? स्टीम में मेरा खाता है, मैंने कहा कि मुझे क्या खेल चाहिए और सेवा ने उन्हें मुझे बेच दिया। यह एक प्रोफ़ाइल नहीं बना रहा है, यह सिर्फ उस सूची को याद कर रहा है जो मैंने खुद प्रदान की है।

अमेज़ॅन मुझे एक नोटिस दिखा रहा है, जिसमें कहा गया है कि मैं कुछ उपभोग्य सामग्रियों को खरीदना चाहता हूं जो मैंने अतीत में खरीदे थे। यह उपयोगी भी है, और प्रोफ़ाइल के निर्माण की आवश्यकता भी नहीं है, केवल उन लेनदेन को याद रखने के लिए जो वे पहले से कर रहे हैं। और फिर, हर कोई जीतता है।

अमेज़ॅन उन उत्पादों की भी सिफारिश करता है जो मेरे द्वारा खरीदे गए उत्पादों या मेरे द्वारा अध्ययन किए गए उत्पादों के समान हैं। यह लगभग 20% उपयोगी है। अगर मैंने सिर्फ कंप्यूटर के लिए एक मॉनिटर खरीदा है, और आप जानते हैं कि मैंने किया, क्योंकि मैंने इसे आपसे खरीदा था, तो आप मुझे मॉनिटर बेचने की कोशिश करना बंद कर सकते हैं। लेकिन इलेक्ट्रॉनिक्स खरीदने के कुछ दिनों बाद, वे मुझे USB केबल खरीदने की पेशकश भी करते हैं, जो कि सबसे सही है। तो ठीक है, लक्ष्यीकरण में 20% लाभ 0% लाभों से बेहतर है। मेरी उपयोगी प्रोफ़ाइल बनाने के लिए अमेज़न की सराहना की जानी चाहिए, हालाँकि यह केवल एक प्रोफ़ाइल है जो मैंने साइट पर की थी और वे इसे किसी के साथ साझा नहीं करते हैं। यह निजता का हनन नहीं लगता। किसी को आश्चर्य नहीं होगा कि अमेज़ॅन को याद है कि मैंने उनसे क्या खरीदा या मैंने क्या देखा।

यह तब और बदतर हो जाता है जब विक्रेता यह तय करते हैं कि मुझे कुछ चाहिए। और वे यह तय करते हैं क्योंकि मैं उनकी साइट पर गया और कुछ देखा। फिर उनके विज्ञापन भागीदार मुझे पूरे वेब पर चेस करते हैं, मुझे इसे बेचने की कोशिश करते हैं। और वे ऐसा करते हैं, भले ही मैंने इसे पहले ही खरीद लिया हो। विडंबना यह है कि यह सब मेरी निजता की रक्षा के लिए अनिश्चित प्रयासों के कारण है। विक्रेता मेरे और मेरे लेन-देन के बारे में जानकारी अपने विज्ञापन भागीदारों को वितरित नहीं करता है (क्योंकि अन्यथा हर मौका है कि वे कानूनी दृष्टिकोण से परेशानी में पड़ेंगे), इसलिए विज्ञापन भागीदार को यह नहीं पता है कि मैंने उत्पाद खरीदा है। वह केवल जानता है (विक्रेता की वेबसाइट पर स्थापित एक साथी से ट्रैकर के कारण) जिसे मैंने आइटम पर देखा था, इसलिए वे केवल मामले में मेरे लिए इसका विज्ञापन करना जारी रखते हैं।

ठीक है, अब हमें एक दिलचस्प विषय मिल रहा है। विज्ञापनदाता के पास एक ट्रैकर है जिसे वह मुझे ट्रैक करने के लिए विभिन्न साइटों पर रखता है। वह नहीं जानता कि मैंने क्या खरीदा है, लेकिन वह जानता है कि मैं क्या देख रहा था, शायद लंबे समय तक और कई साइटों पर भी।

इस जानकारी का उपयोग करते हुए, उनकी सावधानी से प्रशिक्षित एआई इस बारे में निष्कर्ष निकालती है कि मैं इसके आधार पर क्या देखना चाहता हूं ...

और किस आधार पर? लोग मुझे पसंद करते हैं? मेरे फेसबुक मित्र किन चीजों को देख रहे हैं? कुछ प्रकार के जटिल मैट्रिक्स सूत्र जिन्हें लोग समझ नहीं सकते हैं, लेकिन जो 10% बेहतर काम करते हैं?

शायद नहीं। वह शायद मेरे लिंग, आयु, आय स्तर और वैवाहिक स्थिति का अनुमान लगाता है। और फिर, अगर मैं एक लड़का हूं, तो वह मुझे कारें और गैजेट्स बेचता है, और अगर वह एक लड़की है, तो वे फैशनेबल चीजें हैं। इसलिए नहीं कि सभी लोग कारों और गैजेट्स से प्यार करते हैं, बल्कि इसलिए कि एक पूरी तरह से गैर-रचनात्मक व्यक्ति इस प्रक्रिया में शामिल हो गया और कहा कि "मेरी कार को मुख्य रूप से पुरुषों को बेचें" और "मेरे कपड़े मुख्य रूप से महिलाओं को बेचते हैं"। AI गलत जनसांख्यिकी के आधार पर निष्कर्ष निकाल सकता है (मुझे पता है कि Google मेरे खाते में गलत है), लेकिन यह कोई फर्क नहीं पड़ता, क्योंकि आमतौर पर यह ज्यादातर सही होता है, जो 0% सही होने से बेहतर है, और विज्ञापनदाताओं को मिलता है भौगोलिक रूप से लक्षित अधिकांश भाग के लिए, जो 0% की दक्षता के साथ लक्षित करने से बेहतर है।

आप समझते हैं कि सब कुछ उसी तरह काम करता है? खैर, यकीन के लिए। विज्ञापन वास्तव में कितना खराब काम करता है, इसके आधार पर इसकी पुष्टि की जा सकती है। कुछ सेकंड में प्रत्येक व्यक्ति ऐसी चीज़ को याद रखने में सक्षम होता है जिसे वे खरीदना चाहते थे, लेकिन एल्गोरिथम इसे पेश नहीं कर सकता था, जबकि आउटब्रेन विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म उन लोगों को कार बीमा के लिंक बेचकर पैसे देता है जिनके पास कार नहीं है। यह 90 के दशक से टेलीविज़न कमर्शियल रहा हो सकता है, जो देर रात को दिखाया गया है, जब आप इस तथ्य के आधार पर मेरे जनसांख्यिकीय प्रोफ़ाइल के बारे में सुनिश्चित हो सकते हैं कि मैं अभी तक सोया नहीं था।

आप हर जगह मेरा अनुसरण करते हैं, हमेशा अपने लॉग में मेरे सभी कार्यों को लिखते हैं, किसी को अपने डेटाबेस को चोरी करने के लिए स्थानापन्न करते हैं, सख्त डर है कि कुछ नए यूरोपीय संघ के कानून आपके व्यवसाय को नष्ट कर सकते हैं ... और इस सब के लिए?

सांख्यिकीय ज्योतिष

बेशक, सब कुछ वास्तव में वर्णित के रूप में काफी सरल नहीं है। मेरे द्वारा देखी जाने वाली प्रत्येक साइट पर, एक से अधिक कंपनी मुझे ट्रैक करती हैं। इन कंपनियों के पास एक गाड़ी है, और वे सभी मेरे द्वारा देखी गई हर वेबसाइट पर नज़र रखती हैं। उनमें से कुछ विज्ञापन में भी शामिल नहीं हैं, वे बस ट्रैक करते हैं, और फिर इस ट्रैकिंग जानकारी को उन विज्ञापनदाताओं को बेचते हैं जो लक्ष्यीकरण में सुधार करने के लिए इसका उपयोग करते हैं।

बहुत बढ़िया पारिस्थितिकी तंत्र। आइए एक नजर डालते हैं न्यूज साइट्स पर। वे इतनी धीरे-धीरे क्यों लोड कर रहे हैं? ट्रैकर्स की वजह से। विज्ञापनों के कारण नहीं - ट्रैकर्स के कारण। वहाँ केवल विज्ञापनों की एक जोड़ी है कि आमतौर पर लोड करने के लिए इतना समय नहीं लेते हैं। लेकिन ट्रैकर्स का एक समूह है, क्योंकि उनमें से प्रत्येक उन्हें थोड़ा भुगतान करता है ताकि उन्हें प्रत्येक पृष्ठ के विचारों को ट्रैक करने की अनुमति दी जाए। यदि आप दिवालिएपन के कगार पर एक विशाल प्रकाशक हैं और आपकी साइट पर पहले से ही 25 ट्रैकर हैं, और 26 वीं ट्रैकिंग कंपनी आपको कॉल करती है और उनसे एक और ट्रैकर जोड़ने के लिए प्रति वर्ष $ 50K का भुगतान करने का वादा करती है, तो आप उन्हें मना कर देंगे ? आपका पृष्ठ पहले ही मुश्किल से टॉस हो रहा है और मुड़ रहा है, इसलिए एक और 1/25 द्वारा डाउनलोड को धीमा करने से कुछ भी नहीं बदलेगा, लेकिन $ 50K कर सकते हैं।

("विज्ञापन अवरोधक" कष्टप्रद विज्ञापनों को हटाते हैं, लेकिन वे वेब को गति देते हैं, ज्यादातर ट्रैकर्स को हटाकर। कमबख्त शर्म - ट्रैकर्स को स्वयं डाउनलोड को धीमा करने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन वे इसे धीमा कर देते हैं, क्योंकि उनके डेवलपर्स को बेवकूफ बनाना निश्चित है, जिनमें से प्रत्येक को हजारों लाइनें डाउनलोड करनी होंगी। दो लाइनों में क्या किया जा सकता है, इसके लिए जावास्क्रिप्ट कोड। लेकिन यह एक और कहानी है)।

और फिर, विज्ञापन और विज्ञापन नेटवर्क के विक्रेता ट्रैकर्स से ट्रैकिंग डेटा खरीदते हैं। उनके पास जितने अधिक ट्रैकिंग डेटा हैं, वे विज्ञापनों को बेहतर बना सकते हैं, है ना? खैर, शायद।

और सबसे मजेदार बात यह है कि प्रत्येक ट्रैकर के पास आपके बारे में कुछ डेटा है, लेकिन सभी डेटा नहीं, क्योंकि प्रत्येक ट्रैकर प्रत्येक वेबसाइट पर नहीं है। दूसरी ओर, विभिन्न ट्रैकर्स के बीच लोगों की गतिविधि की तुलना करना काफी मुश्किल है, क्योंकि उनमें से कोई भी आपको अपना गुप्त घटक नहीं देना चाहता है। इसलिए, प्रत्येक विज्ञापन विक्रेता उन सभी ट्रैकर्स के लिए सभी डेटा की तुलना करने के लिए हर संभव प्रयास करता है जो वे खरीदते हैं, लेकिन मूल रूप से यह काम नहीं करता है। मान लें कि हमारे पास 25 ट्रैकर हैं, जिनमें से प्रत्येक एक मिलियन उपयोगकर्ताओं को ट्रैक करता है, और शायद बहुत अधिक डेटा वहां ओवरलैप हो रहा है। तर्कसंगत दुनिया में, किसी ने अनुमान लगाया होगा कि यह डेटा कई मिलियन व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं द्वारा वर्णित है। लेकिन एक पागल दुनिया में जहां ओवरलैप साबित करना असंभव है, वहां 25 मिलियन उपयोगकर्ता हो सकते हैं! जितना अधिक डेटा आपके विज्ञापन नेटवर्क को ट्रैक करता है, उतनी ही अधिक जानकारी आपको मिलती है! मुझे लगता है! इसका मतलब है कि लक्ष्यीकरण में सुधार हो रहा है! शायद! और इसलिए आपको हमारे नेटवर्क से विज्ञापन खरीदना चाहिए, न कि किसी अन्य नेटवर्क से जिसमें कम डेटा हो! खैर, जाहिरा तौर पर!

लेकिन यह सब काम नहीं करता है। वे अभी भी मेट्रो के लिए मुझे कार बीमा बेचने की कोशिश कर रहे हैं।

और यह केवल विज्ञापन के बारे में नहीं है

लक्षित विज्ञापन से संबंधित कई चीजें, जाहिर है, काम नहीं करती हैं - यदि कोई व्यक्ति कम से कम एक बार रुक जाता है, और ध्यान से यह सब देखता है। लेकिन बहुत से लोगों को अन्यथा सोचने के लिए एक प्रोत्साहन है। लेकिन अगर आप अपने निजी जीवन की परवाह करते हैं, तो यह इस तथ्य से कम हो जाता है कि वे अभी भी आपकी व्यक्तिगत जानकारी एकत्र करना जारी रखते हैं, यह विधि काम करती है या नहीं।

सामग्री अनुशंसा एल्गोरिदम के बारे में क्या? क्या वे काम करते हैं?

जाहिर है नहीं। क्या आपने कभी उन्हें आजमाया है? नहीं, सच में।

ठीक है, यह पूरी तरह से उचित नहीं है। कुछ चीजें काम करती हैं। पेंडोरा सेवा की संगीत सिफारिशें अप्रत्याशित रूप से अच्छी तरह से काम करती हैं , लेकिन वे इसे पूरी तरह से गैर-स्पष्ट तरीके से करते हैं। स्पष्ट तरीका यह है कि आपके उपयोगकर्ता जो गाने सुन रहे हैं, उनकी सूची को मॉस्को क्षेत्र के प्रशिक्षण सेट पर अपलोड करें, और परिणाम का उपयोग नए उपयोगकर्ताओं के लिए गाने की सूची संकलित करने के लिए करें ... उह ... उनकी प्रोफ़ाइल? खैर, उनके पास कोई प्रोफ़ाइल नहीं है, वे बस शामिल हुए। शायद पहले गीतों में से कुछ के आधार पर वे मैन्युअल रूप से चुनते हैं? शायद, लेकिन उन्होंने शायद या तो एक बहुत लोकप्रिय गीत के साथ शुरू किया जो कुछ भी नहीं कहता है, या आपके डेटाबेस की विशालता की जांच करने के लिए बहुत दुर्लभ गीत है, जो आपको और भी कम बताता है।

मुझे यकीन है कि मिक्सक्लाउड इस तरह से काम करता है। प्रत्येक मिश्रण के बाद, सेवा "सबसे समान" मिश्रण को खोजने की कोशिश करती है जिसमें से जारी रखना है। आमतौर पर यह कोई और होता है जिसने सटीक समान मिश्रण डाउनलोड किया है। पहला मिश्रण इस मिश्रण के समान निकला, यही कारण है कि यह इसे पैदा करता है। बहुत बढ़िया, मशीन सीखना, अच्छा काम करते रहना।

यह हमें "रैंडम सॉन्ग, फिंगर अप / फिंगर डाउन" सिस्टम में लाता है जिसका उपयोग हर कोई करता है। लेकिन पेंडोरा को छोड़कर हर कोई खराब प्रदर्शन कर रहा है। क्यों? जाहिरा तौर पर, क्योंकि पेंडोरा मैन्युअल रूप से संगीत की विशेषताओं की कार का एक गुच्छा संलग्न करता है और "वास्तविक एल्गोरिदम" (एमओ नहीं) लिखता है जो इन विशेषताओं के सही संयोजन के आधार पर गीतों की सूची बनाने का प्रयास करता है।

इस अर्थ में, पेंडोरा को शुद्ध मो नहीं कहा जा सकता है। यह अक्सर उन गीतों की एक सूची तैयार करता है, जिन्हें आप एक या दो अंगुलियों के ऊपर / नीचे पसंद करते हैं, जैसा कि आप उन गीतों के बहुआयामी सामंजस्यपूर्ण नेटवर्क के माध्यम से यात्रा करते हैं, जिन्हें लोगों ने कड़ी मेहनत के साथ बनाया है, और औसत लोगों द्वारा लिए गए गीतों की औसत दर्जे की सूची के एक बड़े मैट्रिक्स के माध्यम से नहीं। इन गीत सूचियों को जनरेट करने का प्रयास करें। भानुमती बहुत सी चीजों में विफल हो जाती है (विशेष रूप से "कनाडा में पहुंच"), लेकिन उनकी संगीत सिफारिशें बहुत काम करती हैं।

केवल एक कैच है। यदि पेंडोरा सेवा आपको पहले और कुछ रेटिंग के आधार पर गाने की एक अच्छी सूची देने में सक्षम है, तो यह मुझे लगता है कि यह आपकी प्रोफ़ाइल का निर्माण नहीं करता है। और उसे आपकी व्यक्तिगत जानकारी की आवश्यकता नहीं है।

नेटफ्लिक्स

और, इसलिए दो बार उठने के लिए नहीं, मैं नेटफ्लिक्स के बारे में थोड़ा सा घूमूंगा - विकास का एक अजीब मामला जो एक बहुत अच्छी सिफारिश एल्गोरिथ्म के साथ शुरू हुआ, जो तब विशेष रूप से खराब हो गया था।

एक बार, वहाँ $ 1 मिलियन का नेटफ्लिक्स पुरस्कार दिया गया था, जिसने सबसे अच्छी टीम को यह अनुमान लगाने में सक्षम किया कि फिल्मों की रेटिंग का अनुमान लगाने में सक्षम व्यक्ति पहले से रखी गई रेटिंग के आधार पर और नेटफ्लिक्स में खुद की तुलना में बेहतर सटीकता के साथ। और यह, अप्रत्याशित रूप से नहीं, गोपनीयता के साथ एक उपद्रव का कारण बना जब यह पता चला कि प्रकाशित डेटासेट का नामकरण किया जा सकता है। हां, यह वह है जो डेटाबेस में लोगों की व्यक्तिगत जानकारी के दीर्घकालिक भंडारण की ओर जाता है।

नेटफ्लिक्स का मानना ​​था कि उनका व्यवसाय एक अच्छी सिफारिश एल्गोरिथ्म पर निर्भर है। यह पहले से ही काफी अच्छा था: मुझे 10 साल पहले नेटफ्लिक्स का उपयोग करना याद है, और फिल्मों के लिए कुछ सिफारिशें मिलीं जो मुझे खुद कभी नहीं मिलीं, लेकिन साथ ही साथ मुझे वे पसंद आए। लेकिन यह मेरे लिए नेटफ्लिक्स पर बहुत लंबे समय से नहीं हुआ है।

कहानी यह है: नेटफ्लिक्स एक बार एक डीवीडी मेलिंग सेवा थी। मेल द्वारा डीवीडी भेजना धीमा है, इसलिए यह आवश्यक था कि सप्ताह में एक बार आने वाली सीडी पर कम से कम एक फिल्म शुक्रवार रात को आपका मनोरंजन करने के लिए पर्याप्त दिलचस्प हो।खराब फिल्मों के साथ कई शुक्रवार बिताने के बाद, आप निश्चित रूप से सदस्यता समाप्त कर देंगे। एक अच्छी सिफारिश प्रणाली सफलता की कुंजी थी। मुझे लगता है कि इस मामले में बहुत ही रोचक गणित का भी उपयोग किया गया था, जो इस बात की गारंटी देता था कि सेवा गोदाम में उपलब्ध डिस्क के सबसे बड़े संभावित प्रतिशत को किराए पर ले सकेगी, क्योंकि यह बहुत ही अंतिम ब्लॉकबस्टर की प्रतियों की एक गाड़ी रखने के लिए अक्षम था, जो एक महीने के लिए लोकप्रिय होगा, लेकिन अगले महीने नहीं। किसी की जरूरत होगी।

लेकिन अंत में, नेटफ्लिक्स ऑनलाइन चला गया, और बुरी सिफारिशों की लागत नाटकीय रूप से गिर गई: बस एक नई फिल्म को देखना और स्विच करना बंद कर दें। इसके अलावा, यह पूरी तरह से सामान्य था जब कई लोगों ने एक ब्लॉकबस्टर देखा। और इससे भी बेहतर, क्योंकि तब वे इसे प्रदाता से कैश कर सकते हैं, और कैश बेहतर काम करता है जब लोग सभी उबाऊ और औसत होते हैं।

इससे भी बदतर, नेटफ्लिक्स ने एक पैटर्न देखा: सप्ताह में जितने अधिक घंटे लोग फिल्में देखते हैं, उतनी ही कम वे सेवा से इनकार करते हैं। और इससे समझ में आता है: जितना अधिक समय आप नेटफ्लिक्स पर बिताते हैं, उतना ही अधिक आपको इसकी आवश्यकता है। और जब नए उपयोगकर्ता लगभग निश्चित शुल्क के लिए सेवा का परीक्षण करते हैं, तो उच्च प्रतिधारण दर से तेजी से विकास होता है।

मुझे यह उसी समय पता चला जब मैं संतोषजनक शब्द से मिला[अंग्रेजी शब्दों के संकर संतोषजनक (पर्याप्त) और पर्याप्त (पर्याप्त) / लगभग। अनुवाद।] - यह तब होता है जब हम सबसे अच्छे विकल्प की तलाश में कीचड़ में बह जाते हैं, लेकिन यह काफी अच्छा है। आज, नेटफ्लिक्स सर्वश्रेष्ठ फिल्म की तलाश में नहीं है, यह सिर्फ काफी अच्छा लगता है। यदि उसके पास बहुत सारे पुरस्कार जीतने वाली फिल्म के बीच कोई विकल्प है, जो कि 80% की संभावना के साथ पसंद आएगा या 20% की संभावना के साथ आप इसे नफरत करेंगे, और एक मुख्यधारा की फिल्म जो 0% विशेष है, लेकिन जिसमें से आप 99% की संभावना के साथ नहीं थूकेंगे। फिर वह हर बार एक दूसरे की सिफारिश करेगा। बाहरी मूल्य व्यापार को नुकसान पहुंचाते हैं।

लब्बोलुआब यह है कि आपको एक जोखिम भरी प्रोफ़ाइल बनाने की ज़रूरत नहीं है जो किसी मुख्यधारा की फिल्म की सिफारिश करने के लिए उपयोगकर्ता की गोपनीयता का उल्लंघन करती है। ऐसी फिल्में विशेष रूप से लगभग सभी के लिए हानिरहित होने के लिए बनाई गई हैं। मेरी नेटफ्लिक्स सिफारिशों की स्क्रीन अब "आपके लिए अनुशंसित" नहीं है, यह "नई रिलीज़" है, और फिर "अब प्रवृत्ति में" और "फिर से समीक्षा करें"।

नेटफ्लिक्स, जैसा कि वादा किया गया था, ने विजयी सिफारिश एल्गोरिथ्म के लिए $ 1 मिलियन का भुगतान किया, जो पहले से भी बेहतर था। लेकिन इसका उपयोग करने के बजाय, उन्होंने इसे फेंक दिया।

कुछ प्रिय ए / बी परीक्षण विशेषज्ञों ने निर्धारित किया है कि यह वही है जो मुझे प्रति दिन सबसे अधिक घंटों तक माइंडलेस टीवी शो देखने देता है। उनका मुनाफा बढ़ रहा है। और इसके लिए उन्हें मेरे व्यक्तिगत जीवन पर आक्रमण करने की भी आवश्यकता नहीं है।

और मैं कौन हूं यह कहने के लिए कि वे गलत हैं?