Aanbeveling Natie

Ik hou van boeken, ik hou van muziek en ik vind het nieuws niet erg. Als ik een link ontvang naar iets waarvan een vriend denkt dat ik het moet lezen, horen of bekijken, neem ik dat serieus. Aanbevelingen zijn essentieel voor mijn kwaliteit van leven.

Het is maar goed dat ik er zo over denk, want aanbevelingen zijn overal op internet te vinden. Waar ik ook online winkel, een stukje van mijn scherm roept me op tot een come-hither like Klanten die dit artikel hebben gekocht, hebben ook … . Pop-ups en contextgevoelige advertenties zijn aangevuld met dit lage, verleidelijke gefluister van geautomatiseerde suggestie. De waarheid is dat ik nu meer goede aanbevelingen krijg over meer dingen, vaker, van Bayesiaanse algoritmen dan van mijn beste vrienden. Misschien zou dit me weemoedig moeten maken, maar dat doet het niet. Betere technologie betekent niet slechtere vrienden.

Dit verhaal maakte deel uit van ons nummer van mei 2008

• Zie de rest van het nummer
• Abonneren

In tegenstelling tot menselijke aanbevelingen, beledigen Apple.com, Amazon.com en Google.com me nooit door te suggereren dat ik mijn tijd, geld of aandacht aan de verkeerde dingen besteed. Ze doen gewoon relevante - en soms nieuwe - aanbevelingen op basis van mijn eerdere keuzes en de dingen waar ik in realtime op let. De focus van digitale personalisatie is verschoven van waar ik nu in geïnteresseerd ben naar waar ik in de toekomst mogelijk in geïnteresseerd ben. Alle keuzes die ik op dit moment maak, worden opgenomen in een sfeer van suggestie waar ze, nadat ze statistisch zijn gewogen, herboren worden als aanbiedingen en advies.

In toenemende mate merk ik dat ik net zo nieuwsgierig ben naar de aanbevelingen van een site als naar wat het verkoopt. Dat een site me iets anders probeert te verkopen, ergert me zelden. Integendeel, ik vind het leuk dat internetbedrijven zoveel vindingrijkheid, geheugen en verwerkingskracht hebben besteed aan het aanbieden van goede suggesties. Maar goed moet veel beter worden als aanbevelingen verder gaan dan alleen vertellen wat ik op dit moment leuk vind.

Denk aan Amazon, wiens site enkele van de vervelende beperkingen van de huidige aanbevelingsengines vertoont. Het bedrijf is een pionier in deze technologie sinds kort na de lancering in 1995. Greg Linden, die nu bij Microsoft werkt, hielp bij het schrijven van Amazon's eerste aanbevelingsengine, Instant Recommendations, die slaagde waar een ouder systeem genaamd BookMatcher had gefaald. De motor evolueerde stapsgewijs. We leerden wat werkte en wat niet door te zien hoe veranderingen in de aanbevelingen mensen hielpen nieuwe boeken te vinden, zegt Linden. We vonden het leuk om mensen te helpen boeken te ontdekken die ze zelf waarschijnlijk niet zouden hebben gevonden. Het ging nooit om marketing - alleen mensen matchen met boeken waar ze dol op zouden zijn. Maar het blijkt dat mensen meer kopen als je ze helpt te vinden wat ze nodig hebben.

Tegenwoordig doet Amazon aanbevelingen op basis van de browse- en koopgeschiedenis van een klant, andere items die zijn bekeken of gekocht door klanten die het product hebben gekocht dat wordt bekeken, en items die verband lijken te houden met dat product. Op Amazon worden recensies, aanbevelingen en ranglijsten een essentieel onderdeel van browsen en winkelen. Bijvoorbeeld, terwijl ik aan het uitchecken was Voorspelbaar irrationeel , Daniel Ariely's nieuwe boek over schijnbaar disfunctionele besluitvorming, The Customers Who Bought This Item Also Bought … strip tipte me op een aanstaande titel waar ik nog nooit van had gehoord: Nudge, door de gedragseconoom van de Universiteit van Chicago, Richard Thaler en de Universiteit van Chicago Rechtsprofessor Cass Sunstein. Klik, en ik ben er. Het is precies het soort realtime verbinding dat Amazon-winkelen superieur maakt aan zowel persoonlijke als online alternatieven.

Click-throughs zijn de valuta van het aanbevelingsland. Hoe meer keuzes u maakt (of weigert te maken), hoe nauwkeuriger de aanbevelingen worden. Hoe meer uw collega's met Amazon omgaan, hoe beter de zoekmachines van Amazon kunnen afleiden welke aanbevelingen het meest logisch voor u zijn en de meeste dollars voor hen. Het resultaat is dat aanbevelingen adembenemend winstgevende voorbeelden kunnen worden van wat economen netwerkeffecten noemen, waarbij de waarde van een netwerk evenredig is aan het aantal deelnemers.

Maar hoe nuttig deze algoritmen ook kunnen zijn, ze zijn ook onderhevig aan plotselinge aanvallen van schijnbare blindheid. Het irriteert me bijvoorbeeld dat de aanbevelingsengines van Amazon geen intelligent onderscheid maken tussen de boeken die ik doorblader of waarvoor ik koop I van degene die ik blader of koop als geschenken . Ja, ik kan op een vakje klikken als ik iets als cadeau koop. Bovendien, als ik Mijn Amazon bezoek, is er een tabblad dat aanbiedt om mijn aanbevelingen te verbeteren: op de lange scroll van alles wat ik heb gekocht, kan ik op een vakje klikken met de tekst Dit is gekocht als een geschenk en een ander vakje met de tekst Niet doen gebruiken voor aanbevelingen. Maar deze functies zijn verre van voor de hand liggend (ik ontdekte ze pas bij het schrijven van deze recensie, en ik gebruik Amazon a kavel ). De motoren van Amazon gebruiken mijn geschiedenis van het kopen van cadeaus ook niet om cadeaus voor bepaalde vrienden voor te stellen. Zouden dergelijke suggesties mij storen? Nee. Ik zou zelfs willen dat Amazon het me gemakkelijk maakt om heen en weer te schakelen tussen browsen voor mezelf en browsen voor anderen. Ik zou er vrolijk voor kiezen om een ​​aanbevelingsbèta-gebruiker te zijn als een dergelijke optie zou worden aangeboden, net zoals ik graag zou hebben dat een personal shopper me zou helpen op verjaardagen en feestdagen. Vraag het maar aardig.

Er doen zich verschillende problemen voor met de Just for You-aanbevelingsengine bij Apple's iTunes, die in 2005 werd geïntroduceerd. Ik kan het feit vergeven dat mijn aankoop van Bohemian Rhapsody gevraagd Alleen voor jou om aan te bevelen Het beste van buitenlander Live , maar niet dat het kopen van Van Halens Dance the Night Away een aanbeveling voor Rush uitlokte. Hoewel ik accepteer dat aanbevelingsmotoren hun eigen kwantitatieve eigenaardigheden en excentriciteiten hebben, zijn die suggesties gewoon verschrikkelijk. De engine van Apple lijkt meer gewicht toe te kennen aan tijdperk dan aan genre, tempo of stijl. (Een Apple-woordvoerder met wie ik contact heb opgenomen, weigerde specifieker te zijn over hoe de aanbevelingsengines werken.)

De aanbevelingssoftware van Apple is ook op andere manieren slechter dan die van Amazon. Als ik een of twee nummers van de ene band koop, waarom vraagt ​​de engine dan of ik een heel album van een andere band wil kopen? Ik zou individuele nummeraanbevelingen moeten krijgen voordat ik albumsuggesties krijg. Apple's iTunes pusht albums en nummers: het voelt als moeilijk te verkopen. Ik wil sonisch verleid worden, niet commercieel aangevallen. Laat me - gratis natuurlijk - nog een nummer samplen voordat ik vraag of ik het hele album bezit of wil bezitten. Als ik het nummer leuk vind, koop ik het. Eerlijk!

De Just for You-interface ziet er mooi genoeg uit. Maar als een interactieve ervaring is het onaangenaam. In tegenstelling tot Amazon voelt de site meer als een platenwinkel die producten wil verplaatsen dan als het hol van een vriend met een geweldige muzieksmaak. Aanbevelingsmotoren zouden winkeliers moeten verlossen van slecht online winkelontwerp, maar de iTunes-site herinnert me aan wat ik het minst leuk vind aan winkelen. Waar is Jonathan Ive, de legendarische industrieel ontwerper van Apple, als we hem nodig hebben?

Ondanks deze klachten ben ik ervan overtuigd dat aanbevelingsalgoritmen en interfaces snel zullen vertakken. In de toekomst zal Gmail van Google je misschien vertellen naar wie je die dringende e-mail moet doorsturen, of je eraan herinneren om contact te houden met een vriend die je per ongeluk hebt genegeerd. Het combineren van de contextgevoelige advertenties van Gmail met een degelijke aanbevelingsengine zou de waarde van beide verhogen. Bovendien is het gemakkelijk voor te stellen dat Facebook suggereert welke informatie met wie moet worden gedeeld, of met wie meer met u moet worden gedeeld.

De opkomst van de sociale grafiek (een abstracte weergave van de sociale connecties tussen gebruikers van digitale netwerken; zie Between Friends , maart/april 2008) zou de aanbevelingsmotoren van verschillende bedrijven in staat moeten stellen om samen te werken, financieel advies, reismogelijkheden en meer te bieden. Zou het niet intrigerend zijn om te zien welke aandelen en fondsen mensen zoals jij kochten? Misschien zullen deze technologieën uiteindelijk meta worden, waarbij sommige startups aanbevelingsengines aanbieden waarmee u de beste aanbevelingsengines voor u kunt kiezen. Advies over advies kan een geweldig bedrijf zijn.

Ondanks al mijn opwinding over de toekomst van aanbevelingsservices, kan ik het niet helpen dat ik me in 2001 voelde over zoeken. Bestaande aanbevelingsengines hebben veel waarde, maar ze zijn nog steeds primitief. Het onderscheid tussen browsen en vergelijken (d.w.z. tussen producten bekijken en er tussen kiezen) wordt slecht begrepen. We moeten nog zien hoe door gebruikers gegenereerde tags product- en servicebeschrijvingen nauwkeuriger en nuttiger maken. Hoe specifieker, explicieter en tijdgevoeliger de tag, hoe beter de mogelijke aanbevelingen zullen zijn.

Slimme mensen over de hele wereld werken aan deze problemen. Er staan ​​miljarden dollars op het spel. Netflix biedt een miljoen dollar aan iedereen die de effectiviteit van zijn (uitzonderlijk succesvolle) aanbevelingsengine kan verbeteren. Dat is een kleine prijs voor een bedrijf wiens toekomst afhangt van zijn vermogen om te concurreren met Blockbuster en de digitale videobezorgingsbedrijven van de toekomst. Het is een interessant en belangrijk probleem, omdat het niet alleen individuen zijn die films kijken, maar ook koppels, families en vrienden. Misschien wordt het winnende algoritme geoptimaliseerd voor de voorkeuren van groepen.

Als ik goede aanbevelingen krijg, besteed ik mijn tijd en geld anders. Nog betere aanbevelingen zullen de waarde van die tijd en dat geld drastisch verhogen. Dat is een digitale toekomst waar ik naar verlang en verwacht. Ik hoop dat internetvernieuwers mijn aanbevelingen net zo serieus nemen als ik die van hen.

Michael Schrage is een consultant op het gebied van innovatie, een onderzoeker aan de Sloan School van MIT en de auteur van Serious Play: Hoe 's werelds beste bedrijven simuleren om te innoveren .

zich verstoppen