Чтобы понять, как работают фильтры, следует рассмотреть несколько их видов. Начнем с музыки. Вот, например, несколько фильтров, с которыми может столкнуться обычный пользователь Rhapsody, ищущий новую музыку. На начальной странице есть выбор категорий в виде многоуровневой таксономии.

Предположим, вы начинаете с жанра «альтернативный/ панк», затем выбираете поджанр «Punk Funk». В этой категории есть список бестселлеров, в момент написания этой книги возглавляемый группой Bloc Party. Если нажать на Bloc Party, то вам будет предложено несколько похожих на них музыкантов, включая Gang of Four. Нажатие на последнюю ссылку открывает список «последователей» (группа Gang of Four в начальном составе и создала подкатегорию «Punk Funk» в начале 80-х годов), это форма рекомендаций редактора.

Среди последователей группы Gang of Four есть Rapture. Кликаем на нее и, если понравилось, создаем радиостанцию с репертуаром, построенным на основе этой группы, которая будет передавать песни Rapture и песни, понравившиеся поклонникам Rapture. Это вид коллективного фильтра. Во время прослушивания станции вы можете обнаружить, что больше всего вам нравится группа LCD Soundsystem. Нажмите на нее, немного послушайте, а если захочется чего-то нового, попробуйте список воспроизведения, в который включена данная группа. Это, в свою очередь, познакомит вас с творчеством Zero 7, которую вы, возможно, тоже захотите какое-то время послушать.

Полдюжины рекомендаций переместили вас от стиля «панк» до стиля «соул», от середины «головы» кривой к концу «хвоста», и каждый шаг в этой последовательности имел смысл.

Хотя в наше время рекомендации и хороши, они не совершенны. Если вы углубляетесь в нишу, рекомендации быстро заканчиваются: там не особенно много людей, чьи предпочтения можно измерить и анализировать. Другая проблема в том, что, хотя сервис и поощряет вас слушать новое, рекомендации остаются теми же самыми. Прослушайте все рекомендации и вернитесь через месяц, — скорее всего, они не изменятся.

Еще одно ограничение: некоторые рекомендации больше подходят для отдельных жанров. Рок-рекомендации не вполне применимы к классической музыке, и наоборот. В старой модели, основанной на хитах, одно и то же предлагалось всем. В новой модели, поощряющей развитие ниш и субниш, необходима специализация. Посмотрите на iTunes, который, несмотря на всю полезность, имеет склонность к поп-музыке, что мешает его использованию в других жанрах.

В iTunes и подобных ему сервисах разные жанры — рок, джаз и классическая музыка — отображаются одинаково и классифицируются по «музыканту». Однако кто «музыкант» в случае классической музыки — композитор, оркестр или дирижер? Имеет ли значение тридцать второй пример концерта? В случае джаза вас могут интересовать отдельные исполнители, а не группы, а исполнители могли играть вместе только в одном альбоме. Возможно, вас интересует конкретный год, и вы хотели бы познакомиться с другой музыкой, появившейся в это время. Что ж, в таком случае вам не повезло. Программа iTunes не позволит вам выбирать по этим критериям.

Это недостатки агрегаторов и фильтров, стремящихся обслуживать массы. iTunes, возможно, и охватывает «хвост», но его концентрация на простоте и метаданных, понятных всем, превращает его в стандартный сервис, который не может эффективно обслуживать все жанры и, вследствие этого, всех потребителей. Проблема не только в iTunes — этим страдают практически все существующие сервисы.

Нет такого фильтра, который устраивал бы всех, и пользователи применяют несколько из них. Вы начинаете поиск новой музыки со следования рекомендации и, как только жанр вам понравился, можете переместиться на его уровень, чтобы узнать, какие композиции популярны. Выяснив, что конкретно вам нравится, можно начать искать похожих музыкантов, используя коллективные фильтры. Если вы возвращаетесь через неделю, и ничего не изменилось, вы используете другой фильтр, чтобы найти новое. Это может быть список воспроизведения (следование предпочтениям других людей), что может открыть для вас новый жанр, где вы, наконец, остановитесь, а потом снова начнете искать.