Читать книгу: «Мир-фильтр. Как алгоритмы уплощают культуру», страница 5

Вкус – это фундаментальная часть человеческого я; развивать его или потакать ему означает строить более прочное чувство собственного “я”. Он становится основой нашей идентичности. В 1906 году японский писатель Окакура Какудзо написал “Книгу чая”²⁵ – способ сохранить японские вкусы и рассказать о них на английском языке друзьям и покровителям в США, среди которых была коллекционер и меценат Изабелла Стюарт Гарднер. Обсуждая помещения для чайной церемонии, Окакура утверждал, что искусство само по себе не должно обладать универсальностью или рассчитываться на широкую аудиторию: “То, что помещение для чайной церемонии должно быть выстроено с учетом определенного индивидуального вкуса, шло вразрез с принципом жизненности в искусстве”. Окакура пересказывает историю из жизни художника XVII века Кобори Энсю. Ученики художника похвалили его коллекцию: “Каждый предмет у вас такой, что им невозможно не восхищаться. Это говорит о том, что ваш вкус превосходит вкус Рикю, потому что его коллекцию может воспринимать только один человек из тысячи”. Однако Энсю печально ответил: “Великий Рикю любил лишь то, что привлекало его лично, в то время как я невольно подстраиваюсь под вкусы большинства”. Энсю счел, что его собственный вкус слишком зауряден, чтобы оказаться по-настоящему великим. Тем не менее единственная цель алгоритмических лент – по сути именно удовлетворение “вкусов большинства” – большинства, основанного на данных.

Вкус не обязательно должен быть только положительным или рациональным. В 1930 году японский философ Куки Сюдзо написал эссе, в котором попытался дать определение японской культурной ценности под названием ики, которая представляла собой своего рода изношенность городского мира, выраженную амбивалентность во всех аспектах жизни. (Мой друг У. Дэвид Маркс, писатель, давно живущий в Токио, сравнивал ее с аспектами образа жизни васпов²⁶ в Новой Англии.) Любовь, деньги и красоту можно утратить так же легко, как и приобрести, а приобретение не всегда лучше, чем потеря. Отсутствие должно цениться так же, как и присутствие. “Ики понимается как высшая форма вкуса”, – писал Куки.

Монтескьё утверждал, что основополагающим элементом вкуса является неожиданность, которая может быть отталкивающей или вызывающей, как, например, особенно уродливый японский чайный сосуд в эстетике ваби-саби²⁷. “Предмет может нас поразить своей необычайностью, а также новизной и неожиданностью”, – писал он; такой предмет существует вне царства вещей, про которые мы знаем, что они нам нравятся. “Нередко случается, что мы испытываем удовольствие, когда не можем разобраться в своем чувстве и видим предмет совершенно отличным от того, каким мы его себе представляли”. Чтобы понять это ощущение удивления, может потребоваться время. Вкус не обязательно возникает мгновенно, и он меняется по мере того, как вы обдумываете и перевариваете впечатления от произведения искусства: “Понятие о великой красоте появляется тогда, когда какой-нибудь предмет вызывает сначала незначительное удивление, а затем это удивление не исчезает, а, наоборот, нарастает и обращается в восхищение”.

Упоминая картины итальянского художника эпохи Возрождения Рафаэля, Монтескьё описывал медленное горение какого-нибудь мощного произведения искусства, изящество которого может неожиданно проявиться из первоначальной неуловимости. Мне это напоминает вышедший в 2016 году альбом Blonde американского певца Фрэнка Оушена, выпущенный через четыре года после его дебютного альбома Channel Orange. Сначала я не обратил на него внимания: треки, похожие не на отдельные песни, а на волну синтезированного звука, тексты, размытые до непостижимости, завуалированные настраиваемые эмоции. Но какое-то неопределимое качество музыки влекло меня, и по ходу прослушивания я пришел к выводу, что суть заключается как раз в абстрактности альбома, а его призрачность – это портрет современного отчуждения и необходимости продолжать жить, несмотря на это. Разумеется, Blonde оказался популярным шедевром начала XXI века и прекрасно продавался. Однако ни альбом, ни музыкант не играли по правилам алгоритмических лент.

Коль скоро вкус действительно необходимо глубоко прочувствовать, коль скоро он требует времени для взаимодействия и ему идет на пользу удивление, которое возникает при встрече с незнакомым, то, похоже, технологии не смогут его воспроизвести – ведь алгоритмические рекомендации противоречат этим фундаментальным качествам. Если алгоритмы рекомендаций опираются только на сведения о том, что уже нравится вам и другим пользователям платформы, то, следовательно, эти алгоритмы хуже обеспечивают тот описанный Монтескьё вид неожиданности, который может не сразу понравиться. Структура ленты также не позволяет пользователям уделять слишком много времени какому-то одному материалу. Если что-то кажется вам скучным или, возможно, слишком тонким, вы просто продолжаете прокручивать ленту, и у вас не остается времени на то, чтобы развить чувство восхищения – вас все чаще подталкивают к нетерпению и поверхностности во всем. Как утверждает корейский философ Хан Бён-Чхоль в своей книге “В рое” (Im Schwarm), вышедшей в свет в 2013 году, огромное количество людей, общающихся друг с другом онлайн без барьеров – “демедиатизация” (устранение посредничества) интернета – заставляют “язык и культуру уплощаться и становиться вульгарными”.

Формирование вашего собственного чувства вкуса – набора подсознательных принципов, по которым вы определяете, что вам нравится, – это нелегкая битва по сравнению с пассивным потреблением контента, которым вас потчуют. Однако в сложившейся ситуации нельзя винить одни лишь алгоритмы. Сегодня нам предлагается больше культурных возможностей, чем когда-либо, и они доступны по запросу. Мы вольны выбирать что угодно. Однако часто мы делаем выбор в пользу отсутствия выбора, и тогда наш кругозор формируется автоматическими каналами, которые, возможно, и основаны на совокупных действиях людей, но сами по себе не являются человеческими.

В каком-то смысле этот переход к алгоритмам удобен. Утомительное дело – постоянно сверять свои предпочтения: изучать, какие новые культурные продукты появились, читать журналы или просить друзей порекомендовать книги, принимать решения о том, чем и где питаться. Возможно, у французских философов XVIII века и хватало времени на подобную роскошную форму труда, однако в современном мире, где темп жизни намного выше, большинство из нас не могут себе этого позволить. (У Монтескьё не было Инстаграма, отвлекавшего от созерцания полотен Рафаэля.) Доверившись, например, рекомендациям главной страницы Netflix, можно сэкономить усилия.

Вкус также может восприниматься скорее как повод для беспокойства, нежели источник личного удовлетворения. Выбор на основе вашего личного вкуса может оказаться неудачным, когда он нечаянно вступает в противоречие с нормами конкретной ситуации – например, если вы наденете спортивную одежду, отправляясь в офис, или яркие цвета на похороны. Я чувствовал себя ужасно, когда выбирал для приятелей неизвестный новый бар или ресторан, который, как мне казалось, должен всем понравиться, а в нем оказывалась совершенно неприемлемая атмосфера. (В одном из таких баров в Вашингтоне было некомфортно из-за множества чучел голов животных на стенах.) В такой ситуации автоматическая рекомендация от Yelp или Google Maps, возможно, подошла бы мне лучше: доказательство демократического усредненного одобрения снимает с конкретного человека давление при выборе, который может оказаться слишком причудливым. Но в то же время я бы не хотел, чтобы подобные правила наименьшего общего знаменателя определяли, какие книги я читаю или какие телепрограммы смотрю. Культура – это не тостер, который можно оценить на пять звезд, хотя сайт Goodreads, который теперь принадлежит Amazon, и пытается применять такие оценки к книгам. Есть множество произведений, которые я люблю, – например, бессюжетный роман Рейчел Каск “Контур”²⁸, – которым другие люди, несомненно, поставили бы плохую оценку. Однако таковы правила, которые Мир-фильтр устанавливает для всего.

Поскольку вкус требует неожиданности, он также стремится к вызову и риску, часто заходя слишком далеко в каком-то определенном направлении. Безопасность позволяет избежать неловкости, но при этом она скучна. В XX веке вкус стал не столько философской концепцией, касающейся качества искусства, сколько параллелью с консьюмеризмом (потребительством) индустриальной эпохи, способом решать, что покупать самому, и осуждать других за то, что, в свою очередь, покупают они. Этот феномен – слишком сильное соответствие популярному вкусу и изолирование себя от более вдохновляющей, личной встречи с культурой – запечатлен в небольшом романе Жоржа Перека “Вещи” 1965 года²⁹. Он рассказывает о супружеской паре – Жероме и Сильвии; им нет тридцати, они, словно маркетологи, задают потребителям такие вопросы, как “Почему пылесосы на полозьях так плохо раскупаются? Что думают люди с умеренным заработком о цикории?”. Эта пара – собиратели данных о людях. Их личные желания также напоминают результаты маркетингового исследования: им нравится то, что должно нравиться. Перек описывает их вымышленную квартиру, наполненную вожделенными вещами: нефритовые пепельницы, стулья с тростниковыми сиденьями, обои с печатным рисунком, шведские лампы и рисунки Пауля Клее. Признаюсь, мне и сегодня это кажется милым.

Однако этот образ совершенства влечет за собой определенную пустоту. Слишком стандартизированный вкус деградирует. “Неустойчивый вкус, мелочная придирчивость, неопытность, подобострастное преклонение перед всем, что, как им казалось, свидетельствует о хорошем вкусе, часто приводили их к унизительным промахам”, – пишет Перек. Например, Жером пытается следовать моде дня, одеваясь как английский джентльмен, однако добивается лишь континентальной карикатуры, выглядя как “подражающий ему эмигрант с ограниченными средствами”. Он также изнашивает элегантные английские ботинки, надевая их слишком часто. Жером и Сильвия имеют представление о том, что им должно нравиться, но не совсем понимают, почему и как. Потребление без вкуса – это просто неразведенный ускоренный капитализм.

Наши вкусы формируются двумя силами. Как я уже упоминал ранее, первая – это независимое стремление к тому, что радует нас самих, а вторая – наша осведомленность о том, что нравится большинству других людей, то есть доминирующего мейнстрима. Эти две тенденции могут иметь противоположные направления, но второй из них зачастую следовать проще – особенно когда интернет делает достоянием общественности потребление других людей. (Если вы не написали пост об этом, то действительно ли вы смотрели эту телепрограмму?) Алгоритмические каналы еще больше усиливают присутствие этого мейнстрима, по которому оценивается наш личный выбор. Вкус неизбежен, он связан с “самыми повседневными выборами в повседневной жизни, например, в приготовлении пищи, одежде или декоре”, как писал французский социолог Пьер Бурдьё в своей книге 1979 года “Различение: Социальная критика суждения”³⁰. Этот выбор может символизировать массу вещей, выходящих за рамки наших эстетических предпочтений, – таких как экономический класс, политическая идеология и социальная идентичность. “Вкус классифицирует, и он классифицирует классификатора”, – писал Бурдьё. Неудивительно, что мы беспокоимся о том, что нам должно нравиться, и иногда считаем, что проще переложить эту ответственность на машины.

Компания Amazon создала устройство, которое предназначалось для аппроксимации вкуса. Оно называлось Amazon Echo Look и могло принимать за вас решения в вопросах моды. Я опробовал эту систему после запуска в 2017 году. Устройство Echo Look было маленьким белым пластиковым цилиндром на невысокой подставке; в центре, как одинокий глаз циклопа, находилась камера. В рекламе эту систему называли удобным средством сделать селфи вашего наряда со всех ракурсов: достаточно поставить устройство на полку, а затем принимать элегантные позы и голосом приказывать ему делать фото. Полученные снимки отправлялись на телефон и сохранялись в приложении, которое создавало энциклопедию вашего гардероба – вы могли просматривать свои вещи, словно в личном аккаунте в Инстаграме (совсем как героиня комедии “Бестолковые” Шер Хоровитц). Однако камера при этом также оценивала вашу одежду с помощью функции Style Check (“Проверка стиля”), используя комбинацию алгоритмического анализа и живых сотрудников (вспомните сервис ложной автоматизации Mechanical Turk, предложенный компанией Amazon), чтобы сообщить вам, сочетаются ли ваши предметы одежды и является ли это сочетание модным.

Чтобы узнать, как Echo оценивает стиль, я примерил две пары футболок и джинсов (один наряд был полностью черным, а другой – полностью серым), вставая перед Echo Look, словно перед мамой в день фотосъемки в начальной школе. Когда я сравнил эти два комплекта с помощью функции “Проверка стиля”, черная одежда получила оценку выше – 73 % стильности из 100 возможных, в то время как комплект из серых джинсов и футболки получил оставшиеся 27 %. Пояснения системы толком ничего не объясняли: “То, как вы скомбинировали эти вещи, смотрится лучше”. Может быть, одноцветный черный – это устоявшийся модный образ, а одноцветный серый не так приятен и, следовательно, более радикален? Не могу сказать.

Среди других содержательных суждений были “Такое сочетание цветов лучше” и “Форма наряда подходит больше”. “Проверка стиля” также сообщила мне, что при ношении оксфордской рубашки³¹ закатанные рукава лучше, чем застегивающиеся на запястьях, а поднятый воротник – хорошая идея (вопреки моему собственному вкусу, сформировавшемуся в средней школе, когда я бунтовал против моды на Abercrombie³²). Согласно алгоритму Echo Look, наилучший выбор для джинсов – синий деним. Система выдавала оценку, но не предлагала ни целостного понимания, ни эмоционального обоснования. “Проверка стиля” просто сравнивала ваш выбор со средним значением данных в своих архивах. Ваш вкус в моде представлялся наилучшим, когда соответствовал вкусу других людей. Более того, устройство Echo Look также рекомендовало немедленно купить одежду, соответствующую идеальному дресс-коду, и компания Amazon, продававшая ее, разумеется, извлекала прибыль из своего видения алгоритмической усредненности.

Такова модель культурных предпочтений “снизу вверх”, противоречащая как личному определению вкуса, так и существовавшей до интернета системе законодателей вкуса – людей, которые вручную выбирали, что является классным и крутым, и навязывали это всем остальным. Такая иерархия лучше всего показана в ставшей мемом сцене из фильма “Дьявол носит Prada” 2006 года. Мерил Стрип играет в нем копию главного редактора Vogue Анны Винтур, а Энн Хатауэй – ее наивную ассистентку, которая только постигает основы работы в модных журналах. В одном из эпизодов на героине Хатауэй толстый голубой свитер, который она по наитию купила на распродаже – похоже, не столько из-за его стильности, сколько из-за удобства. Но Стрип объясняет, что такое решение было продиктовано ей заранее, такими же редакторами моды, как она. Монолог Стрип звучит высокомерно: “Ради появления этого оттенка были затрачены миллионы долларов и огромный труд, и хотя вы уверены, что сделанный вами выбор подчеркивает вашу независимость от моды, на самом деле вы носите свитер, который был выбран для вас людьми в этой самой комнате из горы «тряпок»”. Его выбрали люди – законодатели вкуса.

В конечном итоге вкус – это своего рода алгоритм, который классифицирует вещи как хорошие или плохие. Уравнение, на котором он основан, учитывает личные предпочтения, предубеждения, почерпнутые из маркетинга, социальный символизм, а также непосредственное восприятие предмета культуры и в итоге выдает персональный ответ на вопрос, нравится ли вам данная вещь или отталкивает. Поэтому бывает трудно отличить этот органический социальный код от программного кода рекомендательных алгоритмов, но делать это крайне важно.

Кто должен говорить вам то, что вам нравится, – живой редактор моды или алгоритмическая машина, принявшая форму книжного магазина Amazon, ленты Spotify или домашней страницы Netflix? Это центральная дилемма культуры в Мире-фильтре. Первый вариант непредсказуем; в нем всем заправляют элитные хранители – могущественная группа, сформировавшаяся за столетие существования современной культурной индустрии и испещренная собственными слепыми пятнами и предубеждениями, включая гендерные и расовые. (В эту группу входят не только преимущественно белые редакторы модных журналов в Нью-Йорке, но и голливудские продюсеры, руководители звукозаписывающих компаний и музейные кураторы.) Однако человеческие недостатки могут оказаться еще более значимыми в алгоритмической экосистеме, когда действия массовой аудитории диктуют то, что нельзя не заметить. Де-факто частью этого уравнения являются расизм, сексизм и другие формы предвзятости.

Пользователи Сети часто изолированы от взглядов и культур, которые не соответствуют их собственным. Общую цифровую среду диктуют технологические компании с безжалостными капиталистическими экспансионистскими мотивами, которые создают не самую благодатную почву для культуры. Если редактор модного журнала может периодически использовать свои возможности, чтобы выбрать и продвинуть ранее неслыханную идею, то алгоритмическая лента никогда этого не сделает; она может лишь повторять уже сложившиеся взаимодействия. Таким образом, у нас, пользователей, оказывается меньше шансов столкнуться с чем-то шокирующе новым и решить для себя, нравится ли нам это. К примеру, мода часто становится сильнейшей формой искусства, если она не следует правилам и не гонится за усредненными показателями. Отчасти ее привлекательность заключается в нарушении социального кода: надеть что-то неожиданное или странное, даже иногда бросить вызов собственному вкусу. Это то, к чему не могут приблизиться никакие автоматические рекомендации. Алгоритмические ленты – это обоюдоострый меч: возможно, модельер из какой-нибудь социально отчужденной группы найдет способ обхитрить алгоритм Инстаграма и добиться популярности, не дожидаясь, пока его заметит белый редактор, который может быть предвзято настроенным к нему. Но в этом случае он подчиняется принципам технологической компании, еще более могущественной и еще более незрячей, нежели этот редактор.

Возможно, Amazon Echo Look стал слишком сложным алгоритмическим мостом. Критики скорее восприняли устройство как инновационную камеру, а не как приспособление для создания стиля. Оно так и не обрело популярность. В 2020 году компания объявила, что устройство снимается с производства и камеры с сопутствующим приложением полностью прекращают работу. В соответствующем заявлении компании говорилось, что она намерена “применить в моде искусственный интеллект и машинное обучение”. Функцию “Проверка стиля” встроили в приложение Amazon, предназначенное для покупок. Возможно, компания все же достигла своей конечной цели – собрать данные о наших вкусах, чтобы в будущем использовать их в каком-нибудь приложении с усовершенствованным алгоритмом рекомендаций.

Нормализация вкуса

Сила алгоритмического давления – не теория. Это не какое-то мрачное антиутопическое будущее, а всепроникающая сила, которая уже сейчас оказывает влияние на потребителей и создателей культуры. У потребителей бомбардировка рекомендациями может вызвать своего рода гипноз, который практически неизбежно приводит к прослушиванию, просмотру или покупке продукта – независимо от того, соответствует ли он вашему вкусу или нет. Подтверждение этому я обнаружил в колонке советов, опубликованной модным критиком Рейчел Ташджиан в ее электронной рассылке Opulent Tips. Валери Питер, женщина двадцати с небольшим лет, написала Ташджиан в 2022 году, пожаловавшись на то, что алгоритмические ленты усложнили осознание ее собственных стилевых предпочтений. “Я просидела в интернете последние десять лет и не понимаю, что мне нравится – то, что нравится мне, или то, что мне должно нравиться по желанию алгоритма”, – писала Питер, демонстрируя острый случай алгоритмической тревожности. Инстаграм, ТикТок и Пинтерест казались тупиком. “Мне нужно то, что мне действительно нравится, а не то, что мне пытаются продать”, – заканчивала она свое письмо. Я связался с Питер, чтобы выяснить, что именно вызвало этот кризис вкуса, и в итоге мы обсудили, как развитие социальных сетей коренным образом изменило наше отношение к культуре.

В то время Питер заканчивала аспирантуру, изучая электротехнику, и жила там же, где училась, – в Манчестере (Англия). В детстве, путешествуя между Нигерией в Британией, она весьма интересовалась модой и следила за всеми подиумными показами. Друзья говорили, что ей следует стать модным писателем, однако она решила выбрать более надежную с финансовой точки зрения карьеру, оставив свои увлечения в качестве хобби. Она рано получила доступ к интернету и еще подростком в 2011 году зарегистрировалась в Фейсбуке. Постепенно стало казаться, что из социальных сетей не выбраться: Питер начала в значительной степени полагаться на них как на средство связи с внешним миром – особенно во время пандемии. “Они как бы просочились и в реальную жизнь”, – говорит Питер. В последнее время тренды превратились в “микротренды”, появляющиеся и исчезающие за несколько недель; когда друзья цитируют мемы или видео, которые она еще не видела, у нее возникает ощущение, что она что-то упускает. (Беспокойство от того, что не успеваешь за алгоритмом.)

В конце 2021 года Питер попала под влияние одного такого микротренда. Все ее ленты – страницу “Интересное” в Инстаграме, ленту “Для вас” в ТикТоке и рекомендации в Пинтересте – заполонили теплые гетры – трубки из пушистой ткани, доходящие до колена. Это не было платной рекламой, но предложения лезли отовсюду. Питер сказала мне: “Я никогда бы не подумала о теплых гетрах. Я считала их уродливыми, отвратительными, смешными”, – пока не столкнулась с ними в Сети. Вскоре она обнаружила, что купила их одним нажатием кнопки по какой-то почти бессознательной прихоти – “волшебным образом”, как она выразилась. Эта покупка в конечном итоге не изменила ее мнения: Питер надела злополучные гетры всего несколько раз, а потом засунула их в дальний угол шкафа. Она говорит, что “не уверена, что этот выбор сделала она”.

Это алгоритмическое влияние в значительной степени естественным образом проникало в социальные сети, как явный продакт-плейсмент может затесаться в захватывающий фильм. Тем не менее, как и в случае с типовыми кафе, которые я встречал по всему миру, никто не заставлял инфлюэнсеров и платформы поддерживать этот тренд; участие в “гетромании” означало раскрутку и, следовательно, рост внимания и числа подписчиков. Стоило Питер проявить интерес всего лишь к одному посту о теплых гетрах, как на нее повалились рекомендации, и контент ленты с неизбежностью изменился – в соответствии с алгоритмической логикой “если вам нравится эта вещь, то вам определенно понравится еще вот это и вон то”.

У Питер был похожий опыт с ювелирными изделиями фирмы Van Cleef & Arpels, которые обрели популярность в ТикТоке после появления на каком-то реалити-шоу, и с астрологией, за которой Питер недолго следила в Твиттере, но потом потеряла интерес. Однако Твиттер продолжал подсовывать ей рекомендации по астрологии, зачастую с негативными предупреждениями – сколько она ни просила сеть прекратить присылать ей такие твиты. “Я начала опасаться за свою жизнь каждый раз, когда Меркурий становился ретроградным, – говорит она. – Я не хочу этого видеть, но мне продолжают это показывать. Это разрушает мою жизнь”. Мало того, что лента пытается угадать, что вам нравится, она, похоже, не понимает, когда ваши предпочтения меняются или эволюционируют.

Алгоритмическую тревожность отчасти подпитывает бич таргетированной онлайн-рекламы, которая использует те же алгоритмы, что и ленты. Цифровые технологии отслеживают ваши действия, после чего вам предлагают рекламу товаров, соответствующих вашей вовлеченности, – от брендов, которые платят за ваше внимание. Поскольку реклама – это основной способ заработка для многих цифровых платформ и онлайн-изданий, она появляется повсюду: вклинивается в тексты статей и выпрыгивает в виде роликов с автовоспроизведением. В отличие от телевизионной рекламы или рекламы в бумажном журнале, эти объявления персонализированы и повторяют темы, которые вы, возможно, предпочли бы проигнорировать – поскольку многие веб-издатели продают места рекламодателям через одно и то же программное обеспечение, например, Google AdSense, одни и те же объявления могут появляться на всех сайтах. Подобный случай произошел у меня с одним предметом мебели – шкафчиком от немецкого производителя USM. Модернистская конструкция из ярко окрашенных металлических полок появляется повсюду, привлекая мое внимание еще до того, как я это осознаю. Однако реклама не заставляет меня все сильнее хотеть этот шкафчик; я устал от него и начал сомневаться в собственных предпочтениях.

“Сейчас большая часть культуры формируется в социальных сетях; существует масса микротрендов. Не успеешь моргнуть или решить, нравится тебе это или нет, как лента уже переходит к следующей вещи”, – объясняла мне Питер. Она подытожила проблему так: “Я просто хочу знать, что то, что мне нравится, действительно нравится именно мне”. Иными словами, она стремилась обрести уверенность и стабильность в собственном чувстве вкуса. Хотя она понимала, что частично сама несет ответственность за свои рекомендации, алгоритмическое ускорение контента опережало ее повседневный опыт до абсурдной степени. “Не каждое взаимодействие в реальной жизни влияет на мой выбор. С чего бы это делать краткому контакту с инфлюэнсером, носящим теплые гетры? Мне это скормили”, – говорит она. В физической прогулке по манчестерским тротуарам заключалось больше разнообразия и оригинальности, чем в ее похожих одна на другую цифровых лентах.

Я чувствую то же самое в отношении своей личной эстетики дизайна, которая тяготеет к середине века и минимализму – в конце концов, это универсальные стили Инстаграма. Я интересовался этим стилем еще до появления в социальных сетях, однако медленная струйка рекомендованных аккаунтов, за которыми я следил, в последнее время превратилась в бурный поток. Мне предлагают все новые и новые ненужные аккаунты, публикующие элегантные интерьеры помещений: увешанные растениями дома с чистыми бежевыми стенами из Мексики, Швеции, Японии. Как и в случае с проблемой гетр, с которой столкнулась Питер, даже если мне понравился какой-то контент, это не значит, что я хочу видеть его постоянно. Подобные рекомендации не стремятся поддержать мое внимание, а вынуждают меня столкнуться с отсутствием эстетики в контексте и смысле. Возможно, алгоритмическая лента убедит меня в том, что мне не нравится то, что – как я думал – мне нравится, или как минимум настроит мой вкус против этого гораздо быстрее – из-за перенасыщения, как бывает в случае с едой, которая кажется не такой аппетитной, когда вы едите ее слишком часто.

В случае с Питер алгоритмический вкус оказался одновременно и скучным, и отчуждающим. Напротив, если смотреть со стороны создателя, то вездесущность может быть выгодной. Для такого коммерческого бренда, как Van Cleef & Arpels, повышенное внимание к определенному продукту почти неизменно оказывается положительным. Чем шире аудитория, тем больше единиц товара продается. Чем больше мемов, тем лучше. Однако алгоритмические рекомендации также способны исказить намерения создателей культурных ценностей, которые они выкладывают в ленту, и изменить их отношение к собственным работам. Во многих случаях обе стороны оказываются не рады тому, какой контент получает продвижение.

В начале 2018 года пятидесятичетырехлетний музыкант Дэймон Круковски, барабанщик инди-группы 1980-х годов Galaxie 500, заметил, что с музыкой его бывшей группы на Spotify происходит нечто странное. Поскольку группа выкупила права на свою музыку и перевела ее под собственный лейбл, Круковски точно знал, сколько раз воспроизводятся те или иные треки. Трек Strange из альбома 1989 года On Fire слушали гораздо чаще, чем любой другой из дискографии группы – на сотни тысяч раз. (Это также означало, что песня приносила Круковски и его бывшим коллегам больше денег.) На графике числа воспроизведений линия для Strange отделялась от остальных песен, поднимаясь под углом в сорок пять градусов. А ведь этот трек не был синглом, не имел при выходе какого-то приоритета и не подпитывался маркетинговыми усилиями. “Для меня это выглядело полной случайностью”, – сказал мне Круковски. Странности добавлял и тот факт, что всплеск популярности композиции Strange наблюдался только на Spotify; на других стриминговых сервисах этого не происходило.

Для Круковски Strange был своего рода шуткой: вольным подражанием более популярной музыке. Во время работы группы над треком он называл композицию Heavy Metal Ballad. Она выпадает из остальных средненьких неуклюжих песен альбома. Galaxie 500 гордится интровертностью своей музыки. Дэвид, басистка Наоми Янг и гитарист Дин Уорхэм начали играть вместе, будучи студентами Гарварда; их трио относилось к числу интеллектуальных групп, чурающихся внимания, одновременно панковских и скучных.

Galaxie 500 распалась в 1991 году, выпустив всего три альбома, однако Круковски продолжил карьеру музыканта и автора и в конце концов поселился вместе с партнершей Янг в Кембридже (штат Массачусетс). В 2010-х годах, занимаясь коммерческими правами на произведения своей группы, он стал критиком в индустрии потокового вещания. Единственное изменение, которое могло вызвать феномен Strange, – тот факт, что в 2017 году Spotify сделал автовоспроизведение опцией по умолчанию. Иными словами, как только заканчивалась выбранная пользователем музыка – будь то трек, альбом или плейлист, – начинала звучать песня, рекомендованная алгоритмом.

“В тот день, когда они изменили эту настройку, и начался отрыв одной песни от остального нашего каталога”, – говорит Круковски. Композицию Strange система рекомендовала чаще, чем остальные песни Galaxie 500. Круковски опубликовал свои наблюдения в новостной рассылке, которая привлекла внимание Глена Макдональда, работавшего в то время “алхимиком данных” в Spotify. Макдональд занялся внутренним расследованием и пришел к выводу, что композиция Strange сорвала алгоритмический джекпот не из-за уникального музыкального стиля Galaxie 500, а потому, что сильнее походила на песни других коллективов, нежели прочие треки группы. Когда звучала Strange, слушатель с меньшей вероятностью нажимал кнопки “Пропустить” или “Остановить”, и поэтому система рекомендаций считала ее эффективным выбором и предлагала все большему числу слушателей.