एल्गोरिथम + भीड़ - यह पर्याप्त नहीं है

पिछले एक दशक में, दो संबंधित बलों ने ऑनलाइन दुनिया पर राज किया है: भीड़ और एल्गोरिथम। इंटरनेट (सामूहिक) के सामूहिक "उपयोगकर्ता" सामग्री, क्लिक और वोट बनाते हैं, जबकि गणितीय समीकरण स्केलेबिलिटी और इस विशाल डेटा सरणी (एल्गोरिथम) के माध्यम से खोज करने की क्षमता लाते हैं।







समुद्र पर चंद्रमा की तरह, इन दोनों बलों की बातचीत इंटरनेट पर लोकप्रियता (और विस्मरण) की लहरें पैदा करती है। सूचना पहले से कहीं अधिक सुलभ, उपयोगी और समतावादी है।



लेकिन समय के साथ (कम से कम मेरे लिए) सिस्टम की कमजोरियां "एल्गोरिथ्म + क्राउडसोर्सिंग" दिखाई देने लगीं। अगली क्रांति अवश्यंभावी लगती है।



चलो क्राउडसोर्सिंग, एल्गोरिदमिक प्रगति के कुछ उदाहरणों को देखकर शुरू करते हैं:



• नेटफ्लिक्स - हम देखते हैं, रेटिंग और समीक्षाएं डालते हैं। नेटफ्लिक्स अनुशंसा करता है (वे भी अपने एल्गोरिथ्म भीड़ )।



• अमेज़ॅन - हम रेटिंग और समीक्षा चुनते हैं, खरीदते हैं, डालते हैं। अमेज़ॅन डेटा का विश्लेषण तब तक करता है जब तक कि उसे पता न हो कि क्या सिफारिश की जानी चाहिए (जाहिर है, यह उनके व्यवसाय का महत्वपूर्ण हिस्सा है )।



• एक्सपीडिया - हम उड़ते हैं, कमरे किराए पर लेते हैं, सोते हैं और आराम करते हैं। एक्सपेडिया मशीनें विश्लेषण करती हैं, कीमतें निर्धारित करती हैं और गणना करती हैं कि मुनाफे को अधिकतम कैसे किया जाए।



• Google - हम सामग्री बनाते हैं, दूसरों का हवाला देते हैं और लिंक साझा करते हैं। Google क्रॉल, सॉर्ट करता है, समस्याएँ और रैंक (मुख्य रूप से लोगों द्वारा बनाए गए लिंक ग्राफ पर आधारित)।



• फेसबुक - हम दोस्त हैं, अपडेट और लाइक करते हैं। फेसबुक सामग्री और विज्ञापनों को लक्षित करने के लिए सही प्रणाली का निर्माण कर रहा है।



• Reddit / Digg / StumbleUpon - हम सामग्री के लिए थीम और वोट प्रदान करते हैं। वे उन्हें स्वीकार करते हैं और निर्धारित करते हैं कि मुख्य पृष्ठ पर विषय को कितनी देर तक लटकाए रखना चाहिए और किसके लिए यह दिखाई देगा।



• येल्प - हमारे पास रात का खाना है, स्थानों का दौरा करें और खरीदारी करें, प्रतिक्रिया छोड़ें। Yelp वर्गीकृत, रैंक और सिफारिश करता है।



हम इन एल्गोरिदम पर पूरी तरह से निर्भर नहीं हैं, क्योंकि हमारे पास एक निर्णय लेने के लिए (और अक्सर हम करते हैं) अधिक गहराई से खुदाई करने, और अधिक डेटा एकत्र करने की क्षमता है। लेकिन, जब से मशीनों को हमारी जरूरत के बारे में धारणाएं बनती हैं, तब वैकल्पिक रास्ते की तलाश करने के बजाय डिफ़ॉल्ट समाधान का उपयोग करना आसान हो सकता है।



इंटरनेट युग से पहले वैकल्पिक तरीकों के साथ इसकी तुलना करें:



• वीडियो रेंटल - देखने के लिए कैसेट को "कार्मिक सिफारिशें", "क्रिटिक्स चॉइस" और "अवार्ड नॉमिनी" के वर्गों को चुनकर मदद की गई थी।



• प्रौद्योगिकी पत्रिका (उपभोक्ता रिपोर्ट) - विशेषज्ञों ने सभी पक्षों से उत्पाद का विश्लेषण और परीक्षण किया, और फिर उसे मूल्यांकन किया और उनके दृष्टिकोण से सर्वश्रेष्ठ की सिफारिश की।



• ट्रैवल एजेंटों - यात्रा को पेशेवरों द्वारा बुक किया गया था जिनके पास टिकट और होटल के बारे में जानकारी के साथ डेटाबेस तक अद्वितीय पहुंच थी।



• रेस्तरां गाइड - इन गाइडों में दर्जनों शहरों के गुमनाम मूल्यांकनकर्ताओं की रेस्तरां रेटिंग और समीक्षाएं शामिल थीं।



• व्यक्तिगत सिफारिशें - जब एक भी संदर्भ संसाधन नहीं था, दोस्तों, रिश्तेदारों, सहकर्मियों और विभिन्न सेवा कर्मियों (घर में कंसीयज, टेलीफोन जांच) अपने विकल्पों को इतना व्यक्तिगत, प्रासंगिक और मूल्यवान पेश कर सकते थे कि इस पद्धति का उपयोग अक्सर आज भी किया जाता है।



मुझे गलत मत समझो, मेरा मानना ​​है कि ज्यादातर मामलों में, आधुनिक एल्गोरिदम + क्राउडसोर्सिंग दृष्टिकोण के इन पूर्ववर्तियों की गुणवत्ता, विश्वसनीयता और उपयोगिता में तुलना नहीं की जा सकती है। उनकी सीमा अक्सर बहुत सीमित थी, कभी-कभी वाणिज्यिक लाभ से विकृत होती थी और कभी-कभी गलत होती थी।



लेकिन इन पूर्ववर्तियों के वास्तविक फायदे थे - मुख्य बात यह थी कि हर कोई समझ सकता है कि सिफारिश किस पर आधारित थी। हमारे एल्गोरिथ्म + क्राउडसोर्सिंग सेवाओं के रहस्य के साथ इसकी तुलना करें।



Google विशिष्ट अनुरोध के लिए इस पृष्ठ को पहले क्यों प्रदर्शित किया गया है? एक लिंक Reddit के मुख्य पृष्ठ पर घंटों तक क्यों रहता है, और दूसरा कितने वोटों के साथ कुछ ही मिनटों में गायब हो जाता है? फेसबुक मुझे कॉमकास्ट सपोर्ट जॉब विज्ञापन क्यों दिखा रहा है? अमेज़न इस होममेड टैंक के साथ पूरे दूध खरीदने की सलाह क्यों देता है?



यदि हम ऐसी सिफारिशों का कारण नहीं समझते हैं, तो क्या इससे भविष्य में इन सेवाओं की सिफारिशों के प्रति हमारा विश्वास कम हो सकता है?



फ्रेड विल्सन ने हाल ही में एक दिलचस्प कहानी लिखी है कि हमें उस चीज़ में निवेश नहीं करना चाहिए जिसे हम नहीं समझते हैं:



... वेंचर कैपिटल मार्केट सेक्टर निवेशकों के मुनाफे से भरे हुए हैं। और उनमें से कुछ को समझ में नहीं आ रहा है कि वे इसमें क्या निवेश कर रहे हैं। कुछ हफ़्ते पहले एक निजी निवेशक ने मुझे बुलाया था जो हमारे पोर्टफोलियो से एक कंपनी में निवेश करना चाहता था। उन्होंने कंपनी के बारे में कई सवाल पूछे, और यह स्पष्ट हो गया कि व्यक्ति अपनी गतिविधियों का सार पूरी तरह से नहीं समझ पाया है। लेकिन फिर उन्होंने अपने निवेश की पेशकश की। यह मुझे डराता है।



हाल ही में मुझे कुछ विदेशी प्रतिनिधियों द्वारा दौरा किया गया है, जिनमें से कई अपने मालिकों की ओर से अरबों डॉलर का निवेश करते हैं। वे सभी हमारे धन और हमारे लेनदेन में शामिल होना चाहते हैं। जब मैं कारणों के बारे में पूछता हूं, तो वे सामाजिक नेटवर्क की आर्थिक क्षमता के बारे में एक ठोस तर्क भी नहीं दे सकते। लेकिन वे लाभ देखते हैं और चाहते भी हैं। यह मुझे डराता है।



मेरा मानना ​​है कि कुछ लोगों के लिए सिफारिश सेवाओं पर भरोसा करना उतना ही मुश्किल और बेवकूफी है, जिनके एल्गोरिदम वे समझ नहीं सकते। ये वही लोग सिफारिशों के लिए स्रोतों की ओर मुड़ सकते हैं जिन्हें वे समझते हैं, और जिसके परिणाम वे तार्किक रूप से अनुमान लगा सकते हैं।



मेरा कहना यह नहीं है कि Google, Netflix, Amazon, Yelp या अन्य कोई भी विफलता के लिए बर्बाद है। लेकिन मेरा मानना ​​है कि उद्यमियों, वेबसाइटों और कंपनियों के लिए "एल्गो-क्राउड" प्रतिमान में एक संपादकीय घटक जोड़ने का एक व्यावसायिक अवसर है।



कई नस पहले से ही इस नस में अभिनय कर रहे हैं।



• Quora / FormSpring / StackExchange - Google या यहां तक ​​कि विकिपीडिया के उत्तरों के विपरीत, जहां परिणामों का क्रम या जानकारी का स्रोत अज्ञात और जिम्मेदारी से मुक्त है, आधुनिक Q + A सिस्टम ने भीड़, एल्गोरिदम और विशेषज्ञों को शक्ति दी है।



• Techmeme / Memeorandum / Mediagazer - ब्लॉगर्स की भीड़ कंटेंट बनाती है और एक दूसरे को कोट करती है। एल्गोरिथ्म जानकारी को संकलित करता है और छांटता है, जबकि क्यूरेटर गुणवत्ता और प्रासंगिकता प्रदान करते हैं।



• ऑलटॉप - उद्योग द्वारा गाई कावासाकी द्वारा चयनित फीड का संग्रह। फिलहाल, एल्गोरिथम तत्व गायब है, लेकिन मुझे लगता है कि यह इतने लंबे समय तक नहीं रह सकता है।



• ओएस्टर / रेवेलेबल - यात्रा स्थल बहुत अधिक संदिग्ध टिप्पणियों के लिए कुख्यात हैं और वाणिज्यिक भागीदारों से संदिग्ध गुणवत्ता की अविश्वसनीय समीक्षा, वित्तीय रूप से प्रेरित सहयोगी। होटल की संपादकीय विशेषज्ञों द्वारा अपनी समीक्षा लिखने के लिए सीप भेजने का काम करता है, और फिर पाठकों का सर्वोत्तम विकल्प बनाने में मदद करने के लिए उपयोगकर्ता डेटा और एल्गोरिथम रैंकिंग / अनुकूलन लागू करता है। रेवेबल आपको एक होटल खोजने में मदद करने के लिए शक्तिशाली डेटा माइनिंग और एक छँटाई एल्गोरिथ्म के साथ हल्के संपादकीय पर्यवेक्षण को जोड़ती है।



• Groupon / LivingSocial / Gilt Group - लगभग दस वर्षों के लिए वेब पर कूपन और ऑफ़र के साथ वेब साइटें, लेकिन इन तीनों (और इसी तरह का एक गुच्छा) ने उद्योग में क्रांति ला दी है और सामाजिक विशेषताओं के लिए ऑनलाइन सबसे प्रसिद्ध ब्रांडों में से एक बन गया है (क्राउडसोर्सिंग मार्केटिंग और ऑफ़र का विज्ञापन), निजीकरण / ऑफ़र के स्थानीयकरण और संपादकीय पर्यवेक्षण के लिए एल्गोरिथम फ़िल्टरिंग (इसलिए वे जो ऑफ़र प्रदान करते हैं, वे वास्तव में योग्य हैं)।



• TheSixtyOne / पेंडोरा / Last.fm / Spotify - संगीत की सिफारिशें बेहतर हो रही हैं, और इस तरह की सेवाओं की नवीनतम पीढ़ी एल्गोरिदम, क्राउडसोर्सिंग और संपादकीय पसंद का मिश्रण है, जो कई उपयोगकर्ताओं को सिम्फोनिक प्रसन्नता प्रदान करती है।



मुझे लगता है कि हम भविष्य में इस दृष्टिकोण के और भी उदाहरण देखेंगे, शायद उन साइटों / सेवाओं पर भी जिनका मैंने शुरुआत में उल्लेख किया था (येल्प, अमेज़ॅन, नेटफ्लिक्स, आदि)। मुझे यकीन है कि एल्गोरिदम और क्राउडसोर्सिंग को तीसरे स्तंभ - आत्मविश्वास, सहायक संपादकों के अलावा के साथ मजबूत बनाया जा सकता है।