Читать книгу: «Мир-фильтр. Как алгоритмы уплощают культуру», страница 4

Таким образом мы подключим больше людей. Возможно, они будут использовать наши инструменты для чего-нибудь плохого. Может быть, это стоит кому-то жизни, если на человека нападут бандиты. Может быть, кто-нибудь погибнет в результате террористической атаки, скоординированной с помощью наших инструментов. И все равно мы соединяем людей. Уродливая правда заключается в том, что мы верим в связь между людьми настолько глубоко, что все, что позволяет нам чаще общаться с большим количеством людей, является *де-факто* хорошим.

Это заявление – яркая иллюстрация того, что если люди активно вовлечены в пользование платформой, то она считается успешной – независимо от того, чем они занимаются. Эта постоянная вовлеченность поддерживается автоматическими рекомендациями, предлагающими очередной привлекающий внимание заголовок или гипнотический развлекательный материал. Сегодня трудно представить себе создание произведения культуры, отделенного от алгоритмических лент, потому что именно эти ленты контролируют, как это произведение дойдет до миллиардов потребителей международной цифровой аудитории. Без лент нет и аудитории – творение существовало бы только для его автора и людей, непосредственно с ним связанных. Еще сложнее представить себе потребление чего-либо вне алгоритмических лент, потому что их рекомендации неизбежно влияют на то, что показывают по телевидению, играют по радио и публикуют в книгах, даже если самого этого контента в лентах нет. Мир-фильтр разливается повсюду.

Специалист по театру Тревор Боффон, который стал работать учителем в школе, дал удачное описание того, к чему приводит алгоритмическая культура. Он сказал мне: “Фильмы, которые успешны, – это фильмы, у которых есть подписчики в ТикТоке; хит-парад Billboard Hot 100 диктуется ТикТоком; вы идете в книжный магазин сети Barnes and Noble и видите там прилавок BookTok”. (BookTok – термин, обозначающий сообщество литературных инфлюэнсеров¹⁷ ТикТока.) Иными словами, для коммерческого успеха какого-либо произведения культуры оно должно быть представлено на цифровых платформах. Карьера Боффона тоже формировалась под влиянием алгоритмов. Когда он начал разучивать танцевальные движения со своими учениками и выкладывать видеоролики в Сеть, он быстро обзавелся сотнями тысяч подписчиков в Инстаграме и на других платформах. Он появился на национальном телевидении, ненадолго став вирусным персонажем – танцующим учителем. После этого он опубликовал научную монографию о танцах – предмете, который вместе с ростом популярности в ТикТоке быстро наращивал привлекательность для университетов и редакторов. “За один месяц этого года моя работа привлекла больше внимания, чем за предыдущие десять лет, вместе взятых”, – заявил мне Боффон.

Опыт Боффона соответствует фундаментальному правилу Мира-фильтра: в условиях алгоритмической подачи популярное становится еще популярнее, а малозаметное – еще менее заметным. Успех или неудача ускоряются. “Жизнь обычного поста в Инстаграме определяется первыми тремя-пятью минутами”, – отмечает Боффон. Если пост сразу же получает отклики, то эта вовлеченность, скорее всего, будет усиливаться, и наоборот. Подобная динамика может оказаться жестокой. Когда я публикую нестандартную картинку в Инстаграме или пишу невразумительный твит и они не вызывают активных действий, это не мешает мне несколько раз проверять свой пост в надежде на новые лайки, даже если я знаю, что не сорвал алгоритмический джекпот.

Отсутствие внимания неизбежно поднимает вопрос о том, что будет продвигать лента: негласно поощряется более безопасный выбор и конформизм. Проблема и в том, кого продвигают. Зачастую славу, внимание и, соответственно, финансовую выгоду от популярности в алгоритмической ленте получают не создатели мемов или трендов. Примером может служить как раз хореография ТикТока. Тиктокер Чарли Грейс Д’Амелио прославилась в 2019 году благодаря своим танцевальным видеороликам на этой платформе. При этом хореографию одного из популярных танцев Д’Амелио – Renegade, – которую часто ей приписывают, на самом деле создала Джалайя Хармон, темнокожая девушка-подросток из Джорджии. Танец Renegade – это ряд размашистых движений руками перед корпусом и покачиваний бедрами; он идеально подходит для экрана ТикТока – движения не слишком сложны для исполнения, но их последовательность трудно запомнить, а поэтому зрители вынуждены запускать ролик снова и снова.

Сначала Хармон продемонстрировала танец в приложении Funimate, затем в Инстаграме. Однако именно гипералгоритмическая лента ТикТока довела его до мейнстримной славы, которую обеспечили подписчики Д’Амелио – хотя при этом исчезло авторство Хармон, поскольку Д’Амелио на нее не сослалась. Создателям контента из социально обособленных групп, у которых нет такого же доступа к СМИ и вниманию, какой есть, скажем, у профессионально подготовленной белой танцовщицы, получившей образование в частной школе (например, Д’Амелио), труднее воспользоваться приливами Мира-фильтра. (После того, как авторство Хармон все же установили, на нее подписалось три миллиона пользователей ТикТока.)

Если учесть, что эти своевольные системы контролируют такое множество аспектов нашей жизни – от общения с друзьями до формирования аудитории для наших творческих проектов, – то стоит ли удивляться тому, что пользователи социальных сетей чувствуют себя параноиками? Нас призывают не обращать внимания на алгоритмические процессы, но их сбои напоминают нам об их незаслуженной власти. Неоднозначность влияния алгоритмов порождает чувство, которое получило название “алгоритмическая тревожность”. Алгоритмическая тревожность описывает растущее осознание того, что мы вынуждены постоянно бороться с автоматизированными технологическими процессами, находящимися за пределами нашего понимания и контроля, будь то наши ленты в Фейсбуке, указания для водителей от Google Maps или раскрутка товаров в Amazon. Мы постоянно пытаемся предугадать последствия решений, которые принимают алгоритмы, и сомневаемся в них. Алгоритмическая тревожность – это не гипотеза и не абстракция: она уже распространилась. Технологические компании знают об этом и уже много лет манипулируют таким ощущением своих пользователей.

В 2018 году Шагун Джавер, на тот момент аспирант Технологического института Джорджии, совместно с двумя сотрудниками Airbnb провел социологическое исследование пользователей этой компании. Они проанализировали, как хозяева, сдающие свое жилье с помощью этого сервиса, взаимодействовали на платформе с алгоритмическими системами рекомендаций, поиска и рейтингов Airbnb, которые помогали арендаторам находить нужные объявления, и как они относились к этим системам. В своих выводах Джавер и другие исследователи использовали термин “алгоритмическая тревожность” для обозначения “неуверенности владельцев жилья в том, как работают алгоритмы Airbnb, и ощущаемого отсутствия контроля”. Арендодатели беспокоились, что поисковый алгоритм игнорирует их или отдает предпочтение другой недвижимости. Джавер заметил, что эта тревожность связана с технологией, а не с качеством жилья, которое хозяева сдавали в аренду: “Это было связано скорее с самим алгоритмом, нежели с улучшением их объявлений и недвижимости другими способами”, – сообщил он мне.

Airbnb заставляет владельцев жилья вести “двойные переговоры”, пишут исследователи, поскольку они должны определить, что ищут в объявлениях гости и какие переменные учитываются в первую очередь алгоритмами при продвижении их жилья. Однако хозяева не могли сказать, какие переменные на самом деле повышают рейтинг их объявлений. Они полагали, что шансы на продвижение повышаются под воздействием таких факторов, как количество накопленных отзывов, качество отзывов и количество доступных фотографий, но не были уверены, что алгоритм проанализирует их цены, удобства в доме или опыт сдачи жилья. Им не хватало информации о том, как работают эти системы. Все это было вопросом восприятия. Один из участников исследования жаловался: “Грустно наблюдать за поиском: многие объявления, которые уступают моим, находятся на более высоких позициях”.

Качество – понятие, конечно, субъективное, но настроение этого человека отражает ощущение пользователей, что алгоритмы неправильно понимают и неправильно оценивают ситуацию. “Это как экзамен, только вы не знаете, что будет на этом экзамене и как его успешно сдать”, – поясняет Джавер. И не только пользователи не знают, что происходит. Джавер продолжает: “В итоге даже люди, создающие алгоритмы, не могут объяснить вам, какой фактор отвечает за то или иное решение; сложность алгоритма настолько высока, что разделить факторы просто невозможно”.

Неудачное общение с алгоритмом может привести к немедленному падению доходов хозяев, в то время как они, как и все мы, рассчитывают на стабильный доход. (Непоследовательность алгоритмического продвижения заставляет нас заниматься им и нервничать по этому поводу еще сильнее – подобно тому, как мы многократно дергаем рычаг игрового автомата ради джекпота.) Платформы гиг-экономики¹⁸, такие как Airbnb, давно обещали гибкий график работы и альтернативные способы заработка или дополнительного дохода, но они также создали новую форму труда, связанную с необходимостью отслеживать изменения алгоритмических приоритетов. Владельцы недвижимости беспокоятся о поисковом алгоритме Airbnb, художники – об алгоритме Инстаграма, а музыканты – об алгоритме Spotify. Исследователи обнаружили, что владельцы жилья отреагировали на подобную алгоритмическую тревожность созданием “народных поверий” – суеверных трюков, которые должны были способствовать более эффективному алгоритмическому продвижению и улучшению результатов поиска – так же, как я раньше размещал ссылки на свои статьи с фальшивыми свадебными объявлениями. Некоторые из этих стратегий включали в себя постоянное обновление календаря объявлений, изменение данных в профиле и даже более частое открытие сайта Airbnb в течение дня. Такие трюки напоминают уловку ребенка, который кладет ложку под подушку, чтобы вызвать снегопад, из-за которого отменят школу¹⁹, и, надо думать, эффективны в той же степени. Как выяснили исследователи, хозяева “обычно сомневались в пригодности подобных теорий, но, несмотря на неуверенность, все равно совершали эти действия в попытке повлиять на алгоритм”.

Алгоритмическая тревожность – нечто вроде современной чумы. У многих пользователей она вызывает склонность (похожую на обсессивно-компульсивное расстройство) к повторению одних и тех же ритуалов, потому что, когда такие ритуалы “срабатывают”, эффект оказывается весьма убедительным, выраженным как в психологическом приливе дофамина от направленного внимания, так и в потенциальном экономическом вознаграждении, если ваше присутствие в Сети каким-то образом монетизируется. Это лежит в основе многих наших онлайн-действий: выбора правильной фотографии в профиле, создания привлекательной сетки снимков в аккаунте Инстаграма, подбора правильных ключевых слов в рыночном объявлении. Мы беспокоимся, что наши посты либо не увидят нужные люди, либо увидят слишком многие (если они завирусятся и выставят нас на обозрение чужакам). В этих поисках внимания мы испытываем эмоциональное потрясение: в итоге мы одновременно и перевозбуждаемся, и цепенеем, подобно игроку у автомата, с остекленевшим взглядом ожидающему выпадения одинаковых символов.

Алгоритмическая тревожность возникает из-за резко асимметричных отношений между пользователем и алгоритмом. Для отдельного пользователя пытаться предсказать или продиктовать результат работы алгоритма – все равно что пытаться управлять приливом. Продолжая эту метафору, можно сказать, что все, что может сделать пользователь, – оседлать уже образовавшуюся волну. У компаний нет особого стимула снижать эту тревожность, потому что замешательство пользователя может стать полезным для бизнеса. Когда продукт компании оказывается неэффективным или пользователь сталкивается с трудностями, в этом можно обвинить непрозрачную сущность “алгоритма”, который воспринимается как внешний объект относительно как пользователей, так и самой компании, поскольку уподобляется непрозрачным “черным ящикам”. Эксплуатация выдается за случайный сбой, а не за намеренную корпоративную политику. В действительности же такая компания, как Фейсбук, полностью контролирует свои алгоритмические системы и может менять их по своему усмотрению – или отключать.

Алгоритмическое беспокойство возлагает бремя действий на человека, а не на бизнес – именно пользователь должен изменить свое поведение, либо он рискует исчезнуть. Пользователи иногда жалуются на “теневую блокировку”, когда их посты или контент на платформе внезапно теряют прежний уровень интереса. Пользователи часто опасаются, что их аккаунт оказался заблокирован без предупреждения или обращения к какому-то лицу, принимающему решения; однако, возможно, просто без предупреждения изменились какие-то алгоритмические приоритеты, и нужный трафик больше не идет. Эффект возвращает нас к механическому турку: мы не всегда можем отличить работу технологии от иллюзии работы технологии, при этом восприятие может быть столь же убедительным, как и реальность.

В своей диссертации 2019 года под названием “Алгоритмическая тревожность в современном искусстве” Патрисия де Врис определила алгоритмическую тревожность как состояние, при котором “возможное «я» воспринимается ограниченным и управляемым алгоритмическими режимами”. Ее слова представляются потрясающе точными. Возможности, которые мы усматриваем для себя, – наши способы самовыражения и творчества – теперь существуют в рамках структур цифровых платформ. Последствия такого беспокойства – “алгоритмический детерминизм, фатализм, цинизм и нигилизм”, как пишет де Врис. Это приводит к ощущению того, что, поскольку мы, пользователи, не можем контролировать технологию, мы равным образом можем уступить ограничениям алгоритмической культуры и относиться к ней как к неизбежности. Многие пользователи, недовольные и неспособные представить себе альтернативу, уже впали в такое состояние отчаяния.

Де Врис стала наблюдать за этим культурным сдвигом еще в 2013 году, когда увидела несколько музейных выставок, где выставлялись работы художников, критически относящихся к автоматизированному надзору и сбору данных. Хотя алгоритмическая подача информации тогда только начала распространяться, алгоритмы попадали в заголовки новостей из-за таких событий, как резкий обвал индекса Доу Джонса 6 мая 2010 года, вызванный алгоритмической торговлей акциями, и из-за появления технологий наподобие распознавания лиц. Де Врис сказала мне, что к середине десятилетия, когда она приступала к своему исследованию, алгоритм стал “своего рода объектом нашего очарования”. Алгоритм оказался призраком, преследовавшим каждого, кто сталкивался с цифровыми платформами и их все более навязчивым присутствием в нашей жизни. Это не значит, что мы понимали, что именно делают алгоритмы: как заметила де Врис, “при страхе высоты дело не в высоте, и в алгоритмической тревожности дело не просто в алгоритмах”.

Чтобы двигаться дальше, мы должны отделить влияние алгоритмических рекомендаций как технологии от того, что мы привыкли принимать их в качестве основных контролеров нашего онлайн-общения. В конце концов, алгоритмы неотделимы от используемых ими данных, которые порождаются и постоянно обновляются людьми. Фактическое влияние сосуществует со страхом влияния, который в равной степени является манипулятивным. Алгоритмы вошли в нашу жизнь, обещая принимать за нас решения, предугадывать наши мысли и желания. Мир-фильтр представляет собой становление психического мира алгоритмов – не только то, как они работают, но и то, как мы, пользователи, полагаемся на них, позволив им вытеснить нашу собственную способность действовать – пусть даже мы начинаем возмущаться этой угрозой.

Глава 2
Разрушение личного вкуса

Книжный магазин Amazon

Однажды днем, находясь в Вашингтоне, округ Колумбия, я отправился в Джорджтаун – один из основных районов шопинга в городе. Его вымощенные улицы и главная магистраль вдоль реки образуют нечто вроде торгового центра под открытым небом, где милые ресторанчики и пекарни разбросаны среди магазинов международных модных брендов – Nike, Lululemon, Zara, Club Monaco. Покупатели тяготеют к тем брендам, которые подходят им больше всего, – возможно, исходя из определенной эстетики или подразумеваемого образа жизни. Бренд, который выбирает покупатель, говорит о нем не меньше, чем о самом бренде, – это взаимные отношения между создателем и покупателем, причем покупатель верит (или надеется), что дух бренда отражает его собственную идентичность. Покупатель идет в бутик Nike не только потому, что ему нужны хорошие кроссовки; Nike придает ауру молодости и энергии всему, что выпускает, будь то кроссовки или яркие футболки с трафаретной печатью. Zara, производящая платья и многие другие предметы одежды, создает с их помощью ощущение современного стиля без затрат на традиционные люксовые бренды. Купить платье Zara – значит стать участником ее образа эффективного очарования – ночной вечеринки. К этому восприятию отсылает каждая вещь в магазине компании. Иными словами, каждый магазин обслуживает определенное восприятие, а покупатели выбирают среди них, исходя из своих индивидуальных вкусов.

Однако один магазин Джорджтауна выделялся на фоне других: книжный Amazon Books, управляемый огромной интернет-корпорацией. Amazon начала строить физические книжные магазины в 2015 году, и первый из них появился в Сиэтле. В 2018 году такая точка открылась в Вашингтоне, и мне было странно видеть в реальном мире логотип компании со шрифтом без засечек (это было до появления вездесущих грузовиков корпорации на всех городских улицах и автострадах). Интерьер тоже был непривычным. Когда я впервые вошел внутрь, меня поразил визуальный хаос – отсутствовала привычная для книжных магазинов атмосфера медитативного спокойствия. Это место больше напоминало гастроном. Книги на полках стояли обложками наружу, словно множество цифровых икон. Под каждой висела цифровая этикетка с указанием рейтинга книги на сайте Amazon по отзывам пользователей, объему продаж и даже количеству прочитанных покупателями страниц (этот показатель измеряли электронные читалки Kindle, продаваемые компанией).

Структура физического магазина повторяла дизайн сайта, где на первом плане находились “самые популярные” издания. Книги упорядочивались не по авторам, не по национальности и даже не по жанрам, а по тому, насколько успешными они оказались в интернете – таков был алгоритм, по которому Amazon Books определял качество и ценность литературы. Снова всем управляла вовлеченность. Таблички объясняли, почему выставлены те или иные книги: они были “лидерами продаж” или получили рейтинг “4,5 звезды и выше”, а то и “4,8 звезды и выше”. Действительно ли дополнительные 0,3 звезды в среднем так много говорят о достоинствах книги? Некоторые книги именовались “самыми популярными на Amazon.com”, подчеркивалось даже количество предзаказов в интернете. Несколько стеллажей выглядели как аналоговые системы рекомендаций. В левой части полки стояла книга с подписью “Если вам нравится ←”, а в правой – подборка книг с надписью “Вам понравится →”. Например, книга Ноя Харари “Sapiens: Краткая история человечества” служила рекомендацией для других научно-популярных бестселлеров, таких как “Ружья, микробы и сталь” Джареда Даймонда и “Шелковый путь” Питера Франкопана²⁰. Однако примечательнее всего было то, что цены на каждую книгу определялись в соответствии с алгоритмом сайта Amazon, корректирующим их в режиме реального времени в зависимости от спроса и предложения.

Это противоположно подходу независимых книжных магазинов, которые люди любят за очарование и причудливость. Этикетки на их полках уникальны или неординарны, они отражают тематику: нью-эйдж, монографии по искусству, краеведение. Их владельцы знают свою местную клиентуру и формируют ассортимент в соответствии с ней. Возможно, некоторые книги продаются не очень хорошо, однако владельцы продолжают выставлять их в витрине, чтобы продемонстрировать идеалы магазина и свой личный вкус.

В магазине Amazon Books было трудно уловить чувство вкуса; там отсутствовал дух, с которым я мог бы себя отождествить. Общий нарратив определялся исключительно рынком и тем, что привлекает внимание. Эстетика демонстрации диктовалась потребностью в быстрой поверхностной вовлеченности, что, возможно, отчасти объясняет моду конца 2010-х годов на обложки романов, составленные из ярких, полуабстрактных пятен (они привлекали внимание, но не имели никакого отношения к содержанию). Хотя на полках стояло много тех же книг, что и в других магазинах, где я часто бывал, обстановка казалась неузнаваемой и чуждой. Я не мог представить себя здесь в роли покупателя не только из-за деструктивных методов Amazon как работодателя и монополистической корпорации, но и потому, что у компании отсутствовало целостное представление о воображаемом покупателе.

Как и многие другие вещи, работающие в масштабах интернета, этот книжный магазин был “нечеловечным”. Он давал рекомендации, основанные на массе данных, стекавшихся от всех клиентов Amazon, – словно вы могли покупать только те книги, которые попали в список бестселлеров New York Times, причем этот список составляла компания, не заслуживающая доверия, стремящаяся рассматривать книги только как товар, который нужно как можно быстрее сплавить. Amazon оценивала книги по продажам, как Фейсбук оценивает контент по лайкам. Такой подход противоречил моему романтическому представлению о книжном магазине как о месте, куда можно сбежать от реальности и открыть для себя что-то новое и удивительное.

Одна из причин того, что магазин Amazon казался столь странным, заключалась в том, что он отражал циничное вторжение алгоритмической логики интернета в то, что мы называем “реальной жизнью”. В интернете нас заваливают предложениями песен, картинок и телепередач; подобные рекомендации и автоматическое посредничество алгоритмов легко принимать, когда дело происходит на экране, потому что такие предложения органичны, быстры и неизбежны. Но когда все происходит в физическом мире, где наш выбор редко предопределяется машинами в явном виде, они кажутся гораздо более бесцеремонными. Возможно, жутковатость магазина Amazon объясняется тем, что он физически поставил меня перед отсутствием свободы, продемонстрировав, насколько сильно алгоритмы заставляют нас не думать.

Ассортимент магазина на основе усредненных данных Amazon оказался примечательно однородным и в конечном итоге скучным. Его тщательно отфильтровали, чтобы он понравился мне – по крайней мере, мне как типовому потребителю, – добавив многочисленные заверения, что представленные книги пришлись по вкусу другим людям. Но меня это не заинтересовало: я не ощущал стремления полистать их. Скорее я был ошеломлен, и, возможно, это стандартное состояние потребителей в мире фильтров: они окружены огромным количеством контента, который их не вдохновляет.

Эту проблему хорошо описывает шутка, которую в 2017 году написал в Твиттере инженер Google Чет Хаазе: “Алгоритм машинного обучения заходит в бар. Бармен спрашивает: «Что будете?» Алгоритм отвечает: «А что заказали все остальные?»” Суть в том, что в алгоритмической культуре правильным выбором всегда является то, что уже выбрало большинство. Но, возможно, вы просто не в настроении пить виски сауэр²¹, даже если ему отдали предпочтение другие люди.

Моим любимым книжным долгое время был McNally Jackson; это небольшая сеть магазинов в Нью-Йорке, впервые появившаяся в Сохо (в 2023 году флагманский магазин переехал в новое здание в шести кварталах). Несмотря на то, что ассортимент McNally ни в коей мере не являлся персонализированным, у меня всегда возникало ощущение, что магазин работает лично для меня, словно понимает, что я ищу, потому что подборка книг была одновременно и широкой, и весьма специфической. Я прожил в Бруклине десять лет и все это время часто ездил на метро по маршруту L в Манхэттен, а затем по маршруту 6 в центр, шагал по зеленым улицам до витрины магазина McNally, проходил через стеклянную дверь в вестибюль, а затем в просторное помещение магазина. Ядро помещения составляли два стола одинакового размера у входа: справа – стойка для художественной литературы, слева – для нехудожественной; за ними располагались соответствующие полки. Многие из книг, выставленных на витринах, вышли недавно, однако предлагались и издания, которые, по мнению персонала, заслуживали более пристального внимания – коллективный акт курирования. Научная работа по философии от небольшого издательства соседствовала с научно-популярной книгой; на стойке с художественной литературой лежали не только романы, но и поэзия, зины²², беллетризованные мемуары и книги гибридных жанров. Такая структура всегда словно говорила: “Просто доверьтесь нам”.

Содержимое стоек McNally менялось еженедельно. За каждой перестановкой я ощущал руку, которая выбирала книгу, – разум индивида, а не единую формулу. Просмотр ассортимента открывал новое; можно утверждать, что амазоновская формула “если вам нравится это, то понравится и то” функционирует аналогичным образом, однако McNally давал не такие прямые и буквальные связи. Они расширяли представление покупателя о том, что может содержать та или иная категория.

Если книжный магазин Amazon – триумф алгоритмической логики, то McNally представлял вершину деятельности живых законодателей вкусов – этим термином мы часто называем людей, сортирующих и отбирающих ту культуру, которую мы потребляем. Книготорговцы – это законодатели вкусов, однако ими являются и библиотекари, которые рекомендуют книги своим постоянным посетителям, и профессиональные закупщики для бутиков, ориентированных на тот или иной стиль жизни, и диджеи на радиостанциях, и агенты по заказу фильмов, которые предлагают их в кинотеатрах по всей стране, и составители концертных программ, которые приглашают музыкальные группы для выступлений. Все эти законодатели вкусов обеспечивают связь между создателями культуры и ее потребителями. Они постоянно собирают и оценивают новый материал, чтобы определить, как и почему он может найти отклик у аудитории, – процесс, который сегодня принято называть словом “курирование”.

Легко упустить тот факт, что при потреблении контента посредством цифровых платформ то, что мы видим в тот или иной момент, определяется уравнениями, а не подобными законодателями вкусов. На главной странице Netflix, в ленте Фейсбука и в автоматизированном радио Spotify нет прямого влияния редактора, диджея или писателя, а есть лишь математическая обработка массовых данных, собранных от всех пользователей сайта. Курирование – как таковое – автоматизировано, а его масштаб уже выходит за рамки понимания отдельного человека. Наши алгоритмические ленты предлагают нам лишь опыт торговли Amazon, но не кураторский взгляд McNally.

Хороший вкус

Под “вкусом” законодатели вкусов понимают личные предпочтения, ту разборчивость, которую все мы используем, чтобы понять, что нам нравится, будь то музыка, мода, еда или литература. Мы постоянно решаем, что будем слушать или читать, будем носить ту вещь или эту. Подобный выбор носит внутренний характер, он отражает наши переменчивые настроения и постепенно формирует нашу индивидуальную организацию – чувство себя.

У каждого из нас есть друзья, которые, по нашему мнению, обладают “хорошим вкусом”. Например, мой друг Марк работает театральным декоратором, но при этом на зависть всем разбирается в музыке – для него это не работа, а увлечение. Многие люди бросают слушать новое еще в подростковом возрасте и просто раз за разом запускают своих любимых исполнителей, однако Марк слушает все прошумевшие новые группы и решает, стоит ли предлагать их друзьям. Раз в несколько месяцев я спрашиваю у него пару рекомендаций. Мне не всегда нравится вся его подборка альбомов, но я знаю, что послушать эту музыку стоит. Я доверяю его суждению, а он знает достаточно о моих личных вкусах, чтобы предположить, какая музыка может подойти мне лучше всего.

В иных случаях найдется друг, который всегда в курсе, какое вино лучше к ужину, друг, который следит за самыми актуальными модными брендами, или друг, который порекомендует стоящие телепередачи. “Вкус” – это слово, с помощью которого мы оцениваем культуру и судим о своем отношении к ней. Если что-то соответствует нашему вкусу, мы ощущаем близость к этому и идентифицируем себя с этим, а также формируем на соответствующей основе отношения с другими людьми – примерно так покупатели сходятся на почве этикеток на одежде (любя или ненавидя определенный бренд). Намеренно плохой вкус может быть столь же интересным, как и хороший; писательница Рэкс Кинг в своей книге “Безвкусица” сформулировала это так: “Отсутствие вкуса – это радость”. Однако в своих истоках вкус – гораздо более глубокое философское понятие. Он граничит с моралью, представляя собой врожденное понимание того, что в мире является благом.

В 1750-х годах проблему вкуса рассматривали французские энциклопедисты: философы Вольтер и Монтескьё совместно предложили хорошую основу для его западной концепции. Вольтер писал: “Вкусу мало видеть и понимать красоту произведения, ему необходимо эту красоту почувствовать, растрогаться. И ему мало смутного ощущения, смутной растроганности, ему нужно разобраться во всех оттенках”²³. Вкус выходит за рамки поверхностного наблюдения, за рамки простого определения “круто”. Вкус требует пережить произведение во всей его полноте и оценить собственную подлинную эмоциональную реакцию на него, проанализировав его воздействие. (Вкус не пассивен, он требует усилий.) Монтескьё, который был не только мыслителем, но также еще судьей и бароном, написал “Опыт о вкусе в произведениях природы и искусства” – литературный этюд, оставшийся незавершенным после смерти автора в 1755 году. Это прекрасное, перескакивающее с темы на тему произведение о том, что радует душу. Вкус, по мнению Монтескьё, “есть не что иное, как способность чутко и быстро определять меру удовольствия, доставляемого людям тем или иным предметом”²⁴.

“Но естественный вкус – это не теоретическое знание, – продолжал Монтескьё, – а быстрое и замечательное применение неизвестных нам правил”. Меня поражает последняя часть этого утверждения: вкус – это абстрактная, невыразимая, нестабильная вещь. Слушатель музыки или читатель книги не может точно сказать, понравится ли ему что-то, до того, как он это испытает; удовольствие от произведения искусства никогда не гарантировано. Поэтому, столкнувшись с произведением искусства, мы сразу же оцениваем его по какому-то набору ментальных принципов и (хотелось бы надеяться) находим в нем красоту, испытываем уверенность, даже если не можем точно описать, в чем тут красота и как именно мы ее определили. Предполагается, что вкус неоднозначен. Как сформулировал итальянский философ Джорджо Агамбен в своей монографии о вкусе 1979 года, “вкус наслаждается красотой, будучи не в состоянии ее объяснить”.