Вероятно, перед нами одна из технологий маркетинга будущего. Довольно пугающий эксперимент провели ученые из Мичиганского университета (США) Steven R. Wilson и Rada Mihalcea – они смогли научить нейросеть предсказывать действия пользователей соцсети в реальной жизни (не в интернете!) на основании сведений об их прошлых поступках.
Несмотря на то, что эксперимент оказался сложным и трудоемким, исследователям удалось добиться, чтобы результаты предсказаний нейросети сбывались чаще, чем при простом угадывании.
Пользуясь общедоступным API Twitter ученые собрали данные о пользователях, которые писали в своих аккаунтах фразы типа «съел пиццу», «посмотрел документальный фильм», «погулял с собакой». Был собран огромный сет данных на основе постов 200 тысяч пользователей. Удалось выявить, что они совершают около 30 000 повседневных действий. Их разбили на «кластеры активности» по группам и принялись обучать нейросеть различать высокоуровневые группы. Например, «забота о домашних животных и игры с ними» или «потребление культуры посредством посещения концертов, выставок, кино» и т. п.
Дополнительно был проведен опрос среди 1 000 американских пользователей Twitter об их деятельности в реальной жизни за одну неделю – с тем, чтобы уточнить классификацию активностей.
При сборе данных принимались во внимание только фразы с точным совпадением с конструкцией типа «я пошел в спортзал». Все сообщения, которые можно было трактовать по-разному, отсекались.
Из каждого профиля пользователя удалось собрать информацию о 3 200 постах – именно столько Twitter разрешает исследовать сторонним компаниям и ученым.
Затем нейросеть для профилей пользователей должна была предсказывать их дальнейшие действия в ближайшем будущем. И это с некоторыми проблемами удалось реализовать.
Не все модели прогнозирования, которые строили ученые, смогли преодолеть показатели «случайного угадывания». Но в некоторых группах классов активности нейросеть оказалась лучшим предсказателем, чем «метод тыка».
Что это значит для маркетологов и пользователей соцсетей
Работа мичиганских исследователей предвосхищает появление технологии «таргетинга по предсказанной активности». Если развитие «предсказательных нейросетей» продолжится, то вскоре мы сможем увидеть в соцсетях функцию таргетинга по аудиториям вроде «люди, которые на следующей неделе пойдут к стоматологу» или «люди, которые собрались на футбольный матч».
Самим же пользователям же соцсетей такое может совсем не понравиться. Если к знанию о том, что сведения об их онлайн-активности используются рекламистами, интернет-юзеры начали привыкать, то отслеживание их телодвижений в офлайне и бомбардировка рекламой в соответствии с будущими действиями и планами может напугать их.
Все это кажется на первый взгляд фантастикой, однако ведущиеся исследования делают реальностью и не такое. Возможно, уже сегодня стоит задуматься – а стоит ли сообщать Twitter, Instagram или «ВКонтакте» о том, что вчера ты «ходила на вписку хобо-байкеров» или «пускала оранжевые облака на подоконнике»?
Любопытно, что описанное исследование финансировалось в том числе и деньгами DARPA – Управлением перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США. Как видим, военные тоже испытывают определенный интерес к машинному предсказанию действий людей в реальной жизни на основе данных из соцсетей.
