Революция социальных сетей - силами разработчиков из Microsoft

Ральф Хербрич является директором Лаборатории социального опыта будущего (Future Social Experiences - FUSE) компании Microsoft в Кембридже. Лаборатория работает над статистическими уравнениями и алгоритмами, которые используются в рейтинговой системе игроков Xbox TrueSkill. Аналогичные методы также используются в социальном поисковом сервисе Emporia.

Нынешнее задание Хербрича в качестве директора Лаборатории социального опыта будущего (FUSE) - изобретение революционно новых способов использования социальных медиа. Один из его проектов, Facebook Docs, помогает пользователям Facebook создавать и обмениваться со своими друзьями в Интернете документами Microsoft Office, независимо от того, есть ли у них страничка на Facebook, или нет.

Другой проект лаборатории, Bing Twitter Maps, позволяет находить записи в Twitter, публикуемые прямо сейчас пользователями из конкретного города или страны.

Еще один проект FUSE Labs, сервис под названием Spindex, позволяет объединить сообщения из разных источников и получить общее представление о наиболее обсуждаемых темах.

Хербрич и его команда долгое время работают над еще одним уникальным проектом, сервисом Emporia, который должен мобилизовать возможности Twitter для создания глобального источника новостей и информации. "По сути, большинство информации в Twitter исходит от небольшого количества пользователей. Большинство людей в Twitter является читателями, а не поставщиками новостей. Поэтому задачей Emporia является найти способы "кристаллизации" потоков информации в Twitter".

Хербрич сравнивает Twitter с мощной струей пожарного шланга. "Вы не можете прочитать все это, и никто не может", - говорит он. Компьютерные алгоритмы, использующие мощность облачных вычислений, позволяют сервису Emporia анализировать сокращенные URL-ссылки, помогающие узнать о симпатиях и антипатиях пользователя. Накапливая данные о том, что хочет узнать каждый пользователь Twitter,  Emporia позволит каждому человеку быстро получить ту информацию, которая его интересует.

Иными словами, Emporia действует так же, как автоматизированный редактор новостей, фильтруя поток сообщений по определенным критериям, индивидуальным для каждого пользователя. Алгоритм Emporia анализирует пожелания пользователя в стиле "показать больше к этой теме", или "показать совершенно отличное от этого", и создает персонализированные правила выдачи новостей.

Хербрич объясняет: "Почти сразу же Emporia начинает рекомендовать новости, основанные на том, как пользователь проявлял свои предпочтения. Каждая активность пользователя повышает актуальность выдачи Emporia для этого лица, как и для любого другого пользователя.

Проект Emporia, который является бесплатным, также работает на мобильных телефонах, использующих Windows Phone 7. Приложение для работы с сервисом доступно в Marketplace. Кроме того, система может работать на iPhone через сайт emporia.com.

В дополнение к изучению пользовательских предпочтений, Emporia улучшает свои алгоритмы, анализируя преимущества других пользователей, так что алгоритм учитывает более широкие данные с целью создания "первой страницы" новостей. Используя возможности Twitter, система Emporia действует как интеллектуальное "сито", отделяя интересные новости от банального информационного мусора.