Привет, Хабр! Предлагаю вашему вниманию перевод статьи "The Dangers of Overpersonalization" авторов Kim Flaherty и Kate Moran. Итог: Излишняя персонализация контента приводит к однородному и безразличному восприятию пользователем информации и может вызывать усталость от вашего продукта в целом.  Во многих отношениях персонализация информации приносит пользу человечеству. Пользователи Интернета настолько завалены самым разнообразным контентом, что фильтрация по популярности и предоставление пользователю только интересующей его информации, может значительно снизить пользовательские усилия и сделать работу в Интернете намного продуктивнее и удобнее. При этом многие пользователи знают, что каждое их взаимодействие в сети отслеживается и анализируется. Все эти данные помечаются и сегментируются для создания индивидуальных профилей и подборок для каждого клиента (истории, продукты, реклама и новости, фильмы, игры…). Но в каких случая избыточная персонализация становится проблемой? В нашем исследовании мы нашли сразу несколько недостатков чрезмерной персонализации информации. В частности, одна из проблем заключается в том, что пользователь, выбрав категории в рамках которых хочет получать информацию, тем самым "загоняет себя в угол" и начинает получать только ту информацию, которую заранее для себя определил. Однако люди зачастую многогранны и имеют свойство изменять свои вкусы с течением времени и под воздействием различных обстоятельств. Система, ориентированная на одного конкретного пользователя, рискует стать скучной или даже раздражающей для другого. Проблема с персонализацией строится на балансе между точностью полученного результата и его релевантностью (IR). Возьмем в пример поиск информации. Точность  -  это процент найденных результатов поиска по указанным вами словам (то что вы действительно ищете). Релевантность  -  это процент всех релевантных результатов, которые уже известны поисковой системе (всё что вы искали до этого запроса, дополнительные данные о вашем местонахождении и так далее…).  Если говорить о поисковых системах, отношение этих метрик позволяет получать наилучший результат и находить именно то, что нужно вам в данный момент.  Поисковая система Google с момента своего основания делала ставку не на точность, а на релевантность (персонализированность) информации, что позволило им выделиться среди конкурентов. Поиск в почти бесконечном источнике данных, должен быть релевантным, а вовсе не должен заставлять нас самостоятельно разбираться в каждом результате, который потенциально может быть нам полезен. Аналогичным образом, многие цифровые продукты также отдают предпочтение релевантности по сравнению с точностью  -  пытаясь убедиться, что рекомендуемый контент определенно актуален для пользователя. Как следствие, они строго придерживаются той информации, которую они уже знают о пользователе (интересующие темы, понравившийся до этого контент и т. д). Однако та же самая стратегия, которая отлично подходит для поисковых систем и поиска необходимой информации, совершенно не подходит для построения ленты в социальных сетях. Например, давайте представим пользователя, который занимается просмотром фото в условном сервисе. У нашего пользователя два основных интереса  -  он одинаково любит кошек и собак.  В нашем придуманном сервисе 100 постов с фотографиями кошек и 100 постов с фотографиями собак (плюс тысячи постов на другие темы). Скорее всего, пользователь хотел бы увидеть любую из 200 публикаций о кошках или собаках, но как только он положительно отреагирует на пост с кошкой, система выстроит рекомендации для пользователя, не имея никаких признаков того, что он любит собак. В результате пользователь получит ленту, целиком состоящую из фотографий кошек.  Мы видим, что пользователь получает очень точный, весьма релевантный набор постов, но тем самым мы лишаем его разнообразия. В идеале он хотел бы видеть как посты о кошках, так и о собаках, однако приложение не использует весь свой потенциал и пользователь рано или поздно теряет интерес к просматриваемому контенту. Более того, возможно, этот пользователь подумал бы, что утконосы самые милые животные на земле, если бы он когда-нибудь увидел их. Однако кучка фотографий утконосов в приложении никогда не будет показана нашему пользователю.  Чрезмерная персонализация опасна как для организаций, так и для пользователей: Этот подход ориентирован на пользователей как на одномерных персонажей, а не на сложные и многогранные личности, которыми мы с вами являемся. Выше мы видели, что чрезмерная персонализация может привести к негативному опыту (в контексте социальной сети) и что она может удовлетворить лишь некоторые из многих интересов пользователя. Но что думают об этом сами пользователи? Как они реагируют на чрезмерную персонализацию? Мы [авторы] начинаем скучать, листая ленту Instagram. Все, что мы видим, это кошки и украшения. Да, мы обе любим кошек и украшения, и Instagram, безусловно, принял это во внимание. Наши взаимодействия с этими типами постов создали эффект снежного кома. Большая часть контента, который алгоритмически рекламируется нам платформой, вписывается в эти категории, поэтому со временем наши персональные странички начинают насыщаться тем же однородным контентом, который мы видим у других. (Да, в Instagram есть специальная вкладка Discover, где вы можете найти для себя что-то новое… Но чтобы перейти на эту вкладку, человеку нужно сделать усилие над собой, а контент из этой вкладки никак не связан с вашей основной лентой).  Участники нашего исследования выразили схожие чувства; в некоторых случаях чрезмерная персонализация приводит к тому, что пользователи теряют интерес к приложению или вообще отказываются от него. Некоторые участники исследования в США, листали Instagram и Facebook, даже не читая посты, объясняя это отсутствием новых и интересных материалов в своей ленте. Одна девушка даже заметила, что из-за того, что контент в её ленте стал скучным, она продолжала прокручивать ленту в поисках чего-то интересного: «Сегодня я не нахожу ничего интересного в Facebook, но что забавно, я буду продолжать крутить ленту до тех пор, пока не найду что-нибудь интересное; это вызывает особую зависимость».  Такое поведение связано с феноменом Vortex, который означает, что люди чувствуют себя втянутыми в онлайн-мир почти против своей воли с помощью липких методов проектирования (например, непрерывных потоков контента, который обеспечивают нам социальные сети). Пользователи стремятся получить эмоциональную отдачу от хорошего контента. В этих случаях телефон превращается в мини-игровой автомат: они тянут за рычаг, наталкиваются на десятки неудач и продолжают играть в надежде наконец-то победить.  Несколько участников нашего исследования в Китае для проекта Life Online сообщили, что вначале активно использовали TikTok (социальную сеть для обмена музыкой и видео): контент на платформе был действительно захватывающим. Некоторые пользователи рассказывали, что они сидели и просматривали видео часами на пролет. Но потом в один момент им стало скучно. Все стало выглядеть одинаково, поэтому они перестали использовать приложение. «Это в значительной степени один и тот же контент, публикуемый снова и снова. У меня нет особого желания продолжать смотреть на это.» - сказал один из участников исследования.  Усталость от контента из-за чрезмерной персонализации существует не только в социальных сетях. В нашем исследовании систем рекомендаций, пользователь Amazon отметила, что встречает устаревшие и скучные рекомендации продуктов в разделе «Рекомендации для вас». 
Просматривая полосу продуктов, она прокомментировала: «Некоторые из этих вещей, например, масло Аргана, я просматривала несколько лет назад… Так что это не очень актуальная рекомендация для меня сейчас [...] За несколько лет мои вкусы вероятно изменились.  Например, я купила молочную кислоту 4 года назад и не думаю, что эта рекомендация для меня всё еще актуальна".  Этот пример показывает, как анализ интересов пользователей в узком сегменте может привести к тому, что рекомендации станут скучными и неактуальными. Как отметила наша участница, интересы со временем имеют свойство изменяться. Кроме того, Amazon упускает возможность изучения актуальных интересов клиентов и рекомендаций им новых товаров. Другой пользователь, просматривающий раздел Explore в Amazon, добавил в корзину товар с изображением кальмара… «Мне действительно понравился кальмар, и Amazon начал показывать мне больше вещей, с изображением кальмара […], в этом то и проблема, если я занимаюсь поиском новых интересных вещей, то моя лента будет почти полностью заполнена кальмарами. Я не хочу, чтобы он [Amazon] предлагал только кальмаров, хотя я думаю, что кальмары действительно очень крутые.» Это работает примерно так-же, как если бы вы были ребенком, и сказали своей маме, что любите кошек. После этого, на каждое Рождество, вы бы получали подарки, которые имеют форму кошки.   Подытожим… персонализированный контент может повлиять на взаимодействие пользователя с вашим приложением, и наскучить вашим пользователям… а вы, тем самым, не узнаете больше информации о своих пользователях и не сможете адаптировать приложение под их новые ожидания. Однотипный контент, который вы встречаете в социальных сетях, таких как TikTok и Instagram, усугубляется тем, что другие пользователи сообщества создают похожий и дублирующий контент, только ради того, чтобы попасть в выдачу алгоритма в погоне за популярностью.   В Instagram есть профиль, который определяет реплицируемый контент и схожие приемы, которые повторяют друг за другом пользователи. Например фотографии с одинаковым типом ландшафта и одинаковой точкой обзора или углом обзора… Хотя фотографии делаются в разное время и разными пользователями, они все похожи друг на друга. (@insta_repeat)  Дошло даже до того, что один китайский пользователь намеренно планирует воспроизвести некоторые популярные изображения в своей предстоящей поездке в Париж. Девушка просмотрела посты в Redbook, которые были сделаны другими пользователями в Париже. Фотографии вдохновили её посетить те же самые места, и она намеревается воссоздать ее любимые посты в своем собственном аккаунте.  «Я хочу подражать путешествиям из популярных блогов, которые я видела в Интернете, - Я буду фотографироваться в том же самом месте и в той же самой позе, под тем же углом».   Еще один симптом сверхличного, гомогенного опыта.  Эхо-камера  - это ситуация, создаваемая насильно таргетированным контентом, который «въедается» в наши убеждения и подкрепляются тем, что мы видим в нашей ленте одно и то же. Эффект эхо-камеры подпитывает социальную поляризацию между людьми. Например, на Facebook люди любят взаимодействовать с контентом, который им нравится (ставить лайки, делиться с друзьями…). Таким образом, со временем, когда платформа идентифицирует интересы пользователя, алгоритм начинает показывать только те сообщения, которые предназначены конкретно для этого пользователя (или группы пользователей). В этом случае создавая мир, в котором пользователь потребляет только те типы сообщений, которые укрепляют его убеждения и интересы. Люди больше не видят сообщений, которые бросают вызов их убеждениям или расширяют их точки зрения.  Если каждое высказывание направлено на подтверждение наших интересов, мы упускаем возможность узнать о другом опыте. Результат: в реальной жизни люди разделены так же четко, как и в виртуальном мире. До того, как мы начали получать таргетированный контент в сети, наше общение состояло из обсуждения одних и тех же новостей и тем самым позволяло создать чувство общности. Наше мировоззрение формировалось путем чтения и восприятия одной и той же информации, что и у других людей и в результате люди были более сплоченными. В марте 2017 года The New York Times объявила, что начнет эксперименты с персонализированными новостями для своих онлайн-читателей. Эта новость вызвала беспокойство у многих. Люди жаловались на то, что они не смогут поделиться теми же новостями и обсудить те же истории, что прочитали их друзья и родственники.  Персонализация может легко испугать вас в некоторых ситуациях. Хотя большинство потребителей знает, что их действия отслеживают с целью предоставления им лучших рекомендаций, это может стать проблемой в том случае, когда одно ваше действие может вызвать волну спама на вашу электронную почту или телефонный номер.  Мы спросили некоторых участников нашего исследования Life Online, как компании определяют, какую рекламу показывать пользователям? Большинство пользователей знает, что реклама и другой контент были персонализированы на основе предыдущих действий пользователя. Когда человек искал что-то в поисковой системе и потом внезапно продолжал видеть результат своего поиска по всей сети. Например, один китайский участник нашего опроса сказал нам: «Если я посмотрю туалеты на Taobao, то повсюду будет информация о бытовой технике. Недостатком этого является то, что, если я уже купил какую-то вещь, реклама все равно будет появляться. И мне будет горько, если я увижу скидку на товар, который я недавно купил».  Большинство наших участников не знали как именно сайты передают информацию о действиях посетителей между собой. Иногда были ситуации, когда действительно казалось, что персонализированный контент нарушает границы того, что, по их мнению, сайт или устройства должны знать о пользователе. Эта практика казалась особенно жуткой.  Например, одна из участниц нашего исследования в Китае прокомментировала, что она понимает, почему на телефоне она получает рекламу связанную с мобильными приложениями, но когда она пользуется компьютером и получает информацию, связанной с её недавней активностью на мобильном телефоне -  это может здорово шокировать её. Пользователей так же пугает то, что Facebook, похоже, знает и использует данные из недавних запросов пользователя к Amazon и Google. (Хотя мы не против единой системы пользовательских интерфейсов, иногда все-таки стоит ограничивать ожидания пользователя и защищать его от всезнающей бэкэнд-системы.)
Людей так же пугает информация, плотно связанная с конфиденциальной информацией пользователя. Например, информация о продуктах питания или о беременности, подготовке к похоронам или рецепты лечения экзотических медицинских болезней, показанные пользователю могут вызывать сильные эмоциональные реакции, если они показаны вне контекста и относятся непосредственно к пользователю. Некоторые онлайн-взаимодействия должны оставаться конфиденциальными или к ним следует подходить с осторожностью. Теперь, когда у нас есть техническая возможность отслеживать, анализировать и персонализировать до мельчайших деталей пользовательский опыт в наших продуктах, становится ясно, что между стремлением к персонализации и весомыми недостатками, которые возникают из-за чрезмерной персонализации, действительно существует барьер. Возможно, пришло время сделать шаг назад и оценить наши возможности. Основываясь на болевых точках, наблюдаемых в нашем исследовании, мы собрали несколько рекомендаций, которые компании должны принять во внимание, чтобы предотвратить ошибки, связанные с персонализацией информации: Дайте клиентам чувство контроля над персонализацией. Web Developer & Product manager