Руководитель «Яндекс-Новостей» о новом проекте Google News

 

В рамках этого эксперимента, получившего название Editors' Picks, принимать решения о том, какие из новостей заслуживают особого внимания, будут редакторы партнерских изданий, таких, как The Washington Post, Reuters, Newsday и др. Масштаб эксперимента не очень велик: блок новостей Editors' Picks пока что увидят далеко не все посетители портала, а только небольшая выборка. Тем не менее, лиха беда начало.

 

Обсуждать грядущую гибель некогда великой концепции Тима О'Рейли и выискивать ее очередных предвестников становится уже даже довольно скучным занятием, благо, такие новости в последнее время идут косяком. В данном случае интереснее взглянуть на этот проект глазами его конкурента, каковым у нас в России является, несомненно, агрегатор «Яндекс-Новости», который точно так же отбирает новости из разнообразных источников, автоматически классифицирует их по сюжетам и ранжирует по важности. Руководитель этого сервиса Лев Гершензон поделился своими взглядами на проблему. «Робот роботом, – говорит он, – но есть понятные проблемы, когда машина чего-то не понимает. Если бы удалось создать систему, сочетающую возможности машины и человека, это было бы замечательно. И мы, и Google делаем новостную картину. Проблема в том, что эта новостная картина – одна для всей страны, как «Первый канал» центрального телевидения. Было бы интересно попытаться делать разные новости для разных людей. Сейчас это происходит довольно грубо, например, отдельная лента новостей делается для Украины, а отдельная – для России, но деление может быть более тонким, вплоть до создания персонифицированной новостной картины. Интересная тема – использование для создания такой новостной картины людей, которые авторитетны, – журналистов, редакторов, известных людей. У нас в этом направлении пока ничего не сделано».

 

По мнению Гершензона, одним из возможных подходов к персонализации новостей было бы использование и анализ предпочтений людей, авторитетных для конкретного посетителя. Но тут хитрость в том, как совместить персонализированный характер выдачи с неперсонализированным новостным потоком. Ведь излишняя персонализация может породить и свои проблемы, в том числе и для сетевых СМИ. Если каждый посетитель будет благодаря агрегатору видеть свой, уникальный вариант той же «Ленты.Ру» или другого информационного сайта, возможно недовольство со стороны редакции, создающей свой информационный продукт как единое целое и продающей на нем рекламу. Совсем крайним случаем стала бы невозможность, пройдя по гиперссылке, присланной другим пользователем, попасть на страницу, на которую тот ссылается (уже сегодня с такой проблемой сталкиваются российские посетители Google, получающие совсем не то, что видят его же посетители в Штатах).

 

К тому же излишне пристальное внимание к предпочтениям пользователя обязательно вызывает ассоциации с оруэлловским Большим Братом. Чтобы этого не происходило, можно отдать настройки на откуп самому пользователю, но можно и ничего не говорить, а сделать выбор за него, – как поисковики сейчас подстраивают свою выдачу под географическое местоположение посетителя. Так что, по словам Гершензона, открытым вопросом остается, насколько далеко массовые сервисы готовы зайти в деле персонализации, и, в любом случае, такие вещи надо делать очень и очень аккуратно.

 

Как организовать взаимодействие человека с машиной в процессе подготовки такого продукта – тоже вопрос, это можно делать по-разному. Например, брать сырой результат машинной грубой работы и пропускать его через живого редактора, получая на выходе новый продукт. С другой стороны, если это делать в режиме 24/7, то не очень понятно, чем полученный продукт будет отличаться от новостного сайта, который тоже делают живые люди, в то время как результат работы машины может претендовать на какую-то объективность. Впрочем, говорит Гершензон, существуют три проблемы, с которыми сталкиваются все новостные агрегаторы: отличить новое от старого, важное от неважного и достоверное от недостоверного. И тут живой человек может справиться гораздо лучше по сравнению с даже самыми продвинутыми алгоритмами.

 

Александр Милицкий, slon.ru