BIG DATA. Вся технология в одной книге - стр. 32

. После анализа причин Amazon пересмотрела свою модель с целью обеспечения более высокой точности прогнозирования и гибкости в распределении ресурсов. В результате компания смогла предложить своим клиентам гарантированную бесплатную доставку к 24 декабря 2014 года для покупок, совершенных на два дня позже, чем в предыдущие годы[53].

Поскольку многие из инфопереработчиков занимаются составлением списков рекомендованных покупок, следует помнить о том, что представленные рейтинги могут быть подготовлены без учета ваших интересов. Одной из первых инициатив в области больших данных была система бронирования авиабилетов Sabre Global Distribution System. Введенная в эксплуатацию в 1960 году изначально Sabre представляла собой систему для обслуживания авиакомпании American Airlines, которая вложила в ее разработку огромные деньги. В 1976 году систему Sabre начали устанавливать в офисах турагентов, а потому в нее встроили возможность приобретения билетов на рейсы других авиакомпаний[54]. Проанализировав закономерности процесса бронирования, в American Airlines обнаружили, что турагенты обычно выбирают рейсы, которые сразу появляются на экране системы, и в очень редких случаях обращают внимание на то, что находится за пределами первой страницы выдачи результатов поиска[55]. Авиакомпания немного повозилась с настройкой алгоритма таким образом, чтобы ее рейсы всегда оказывались первыми в списке. Потребители не знали, что представленные им «лучшие» варианты подобраны с таким искажением. А с учетом того, что турагенты работают на комиссии, им было не слишком интересно искать для своих клиентов варианты дешевле. Тем не менее две из конкурирующих с American Airlines авиакомпаний, New York Air и Continental, обнаружили, что их рейсы оказываются в самом низу списка, даже несмотря на открытие новых направлений и предложение скидок на билеты – что, по идее, должно было ставить их варианты на самый верх в выдаче результатов[56]. Потребовалось расследование конгресса[57]. В 1984 году такого рода искажения настроек были официально запрещены[58].

Совершать подобные манипуляции становится намного труднее, когда пользователем обработанной информации является конечный потребитель, который с большей вероятностью обратит внимание на то, насколько предложения соответствуют его пожеланиям. Я участвовал в разработке системы рекомендаций для бангкокского сайта бронирования отелей Agoda. На первый взгляд могло показаться, что компании выгоднее ранжировать отели исходя из величины получаемой от рейтинга прибыли. Если отель готов платить Agoda более высокие комиссионные, то почему бы не поместить его на самый верх списка? Или все-таки рейтинг должен составляться на основе предпочтений туристов? Кто-то из клиентов, ориентируясь на рейтинг, составленный с учетом интересов Agoda, бронировал номер, но впоследствии сожалел об этом. Другие смотрели на начало списка, приходили к выводу о том, что у Agoda нет вариантов, соответствующих их вкусам, и уходили к конкурентам. В долгосрочной перспективе более оптимальным для Agoda решением было увязывать свои интересы с интересами клиентов