Читать «Цифровой журнал «Компьютерра» № 192» онлайн - страница 51

Три года спустя Quora нашёл свою нишу и сумел стать уникальным источником знаний. Всё это время на страницах проекта люди обогащали базу данных какими-то фактами, а также прямо выражали своё отношение ко многим вещам. Ещё больше данных удалось получить благодаря анализу эмоциональных реакции и персональных взаимодействий. 

Среди примеров информации, которую трудно найти в интернете, разработчики Quora указывают личный опыт, узкоспециализированные профессиональные познания, особенности внутрикорпоративной культуры конкретных компаний, предстартовые ритуалы астронавтов и другие любопытные подробности с ярко выраженными личностными особенностями.

Исполнительный директор и основатель Quora Адам д’Анджело так описал отличительные черты работы алгоритмов разработанного сервиса в интервью изданию MIT Technology Review:

К настоящему времени было предпринято много разных алгоритмических подходов в попытках упорядочить и связать воедино накопленные знания. Среди отдельных решений можно выделить опыт Google и систему искусственного интеллекта IBM Watson. При этом масса ценных сведений всё ещё хранится в неявном виде или вовсе находится только в головах отдельных людей, без отражения её в интернете. Например, в июле произошла катастрофа с самолётом компании Asiana Airlines. До сих пор неизвестны многие факты и детали. Их не найти в интернете, несмотря на подробный отчёт комиссии. Между тем у каждого пилота была своя точка зрения о произошедшем, и мы узнали её. Иногда вы просто хотите быстро получить экспертный совет на простой вопрос — вроде того, как воспитать собаку. Это пример использования опыта не просто определённых людей, а профессионалов своего дела.

Избыточность (если не откровенная бесполезность) обсуждений на форумах уже вошла в юмористический фольклор, а сервисы наподобие Yahoo! Answers, определённо, ждёт та же участь. Порой кажется, что чем проще и конкретнее задают вопрос, тем больше абстрактных рассуждений и лишних уточнений напишут отвечающие. По мнению д'Анджело, принципы и результаты работы Quora выгодно отличаются:

В большинстве случаев мы заранее можем прогнозировать ценность ответов и ранжировать их, отсеяв малоинформативные. У нас, как правило, есть данные об отвечающем, а самое главное — история того, как на его предыдущие ответы реагировали разные люди. Когда вы смотрите на результаты, то видите только лучшую часть Quora, которая стала возможной за счёт сложной фоновой обработки данных.

Говоря об отличиях от других существующих систем, вроде Amazon и Netflix, Адам д’Анджело перечисляет следующее:

У нас есть десятки миллионов единиц контента. Мы используем технологии машинного обучения, чтобы понять, какой вариант ответа вы желаете получить. Для этого используется анализ вашей истории поиска, формируется список интересующих вас тем, отслеживаются вопросы и голосование за ответы других людей. Мы можем выявить экспертов в различных очень узких областях и перенаправить вопросы им, чтобы вы получили наилучший результат.