Эпистл

Как вы отнесетесь к человеку из технологической индустрии, который не знает, что такое Uber ($58 миллиардов капитализации)? Венчурному инвестору, который никогда не слышал о Booking ($87 млрд)? Топ-менеджеру из электронной коммерции, который с удивлением поднимает бровь, увидев название eBay ($28 млрд)? Риторический вопрос. Наверняка же, как минимум с удивлением. Тем временем, так сложилось, что за последние несколько месяцев я раза три слушал уважаемых людей, которые в публичных презентациях спотыкались о Мэйтуань-Дяньпин. Все вот эти шуточки в духе «ой, давайте я не буду пытаться прочитать» (ха-ха), «ну вот эта компания, наверное родом из Китая» (ха-ха-ха) и т...

Причем, я уверен, дело вовсе не в уникальной тупости самих рекомендательных систем. Это же такое же коллаборативное фильтрование, как и везде. Вопрос исключительно в самих читательских профилях, в том, какие книги читают люди. И, к моему ужасу и непониманию, книги про архитектуру читают только архитекторы (или люди, интересующиеся оной). В широком профиле — преимущественно требующая нулевой интеллектуальной работы жвачка в стиле «бестселлеров Республики» (Thinking Fast and Slow, Black Swan и прочий Sapiens). В подтверждение гипотезы о том, что виной все же читатели, а не рекомендационные алгоритмы — как раз жвачка прекрасно рекомендуется кросс-дисциплинарно...

Предположим, вам прям очень, до ужаса, нравится фильм Captain America: the First Avenger. Что вам скорее понравится? Wonder Woman — другой супергеройский экшн в историческом периоде, или Schindler’s List — другой фильм, чье действие происходит во время Второй Мировой Войны, в котором художником по костюмам тоже выступила Анна Шепард? Вопрос кажется ироничным и очевидным, но если бы фильмы смотрели так же, как читают книги, ответом был бы несомненно Список Шиндлера. Если мне очень нравится the Visual Display of Quantitative Information — роскошная, невероятно глубоко проработанная книга Эдварда...

В отличие от многих, я большой любитель рекомендательных систем. Я спокойно и с радостью принимаю алгоритмические советы, трепетно их тренирую своими лайками и оценками и, в целом, наслаждаюсь результатом. Музыка от Яндекс.Музыки / RateYourMusic, фильмы/сериалы от Criticker, пусть даже короткие видео от TikTok’а. И при этом я адски страдаю от того, что никакая подобная алгоритмика не помогает мне с подбором книг для чтения. Единственные три, которые я знаю (Goodreads, Librarything и рекомендации Amazon) дают очень похожие, очень логичные, но в корне неправильные рекомендации...

Пару слов о новом формате: