Мы принимаем больше решений по вопросу, что нам съесть, чем по вопросам, что надеть, что почитать или куда поехать в отпуск – а что такое отпуск, если не набор новых ситуаций, в которых нужно будет решить, что съесть?
Конечно, большинство людей не возненавидят вас за то, что вам не по душе японская психоделика; скорее всего они даже понятия не имеют, что это такое. А это указывает на один странный момент науки о вкусах, который выявил Бурдьё: чем ближе в социальном плане стоят друг к другу люди, тем сильнее они спорят о вкусах. Чем меньше территория, тем жарче битва. Это знаменитый фрейдовский феномен «нарциссизма малых различий», все эти мелкие отличия «среди людей, которые во всем остальном очень похожи», базовая форма для «враждебности между ними».
Отчасти все это происходит потому, что вкус зависит от знания (или, по крайней мере, его демонстрирует). Кому, кроме фанатов группы Pavement, в действительности придет в голову оспаривать мнение, что Wowee Zowee – это их лучший альбом? В одном из исследований при составлении графика музыкальных пристрастий было обнаружено, что те, кому нравится опера Филипа Гласса «Эйнштейн на пляже», «располагаются» довольно близко к тем, кому она не нравится. Почему? Потому что, когда речь о малоизвестной работе, антипатия подразумевает как минимум знакомство, а это определяет ваше социальное местоположение где-то вблизи от тех, кому работа нравится. Возьмите работу, которая знакома большому количеству людей – например, «Времена года» Вивальди, – и социальная пропасть между теми, кому она нравится и кому не нравится, будет гораздо большей (как и количество причин, по которым работа не нравится). Когда пропасть становится довольно большой, антипатия может вылиться даже в форму напускной симпатии, что само по себе имеет силу и рождает чувство защищенности путем создания социальной дистанции от того, что обычно нравится. Бурдьё писал: «От влияния популярного «китча» вылечиться легче, чем от мещанской имитации».
Что говорит о вас музыка, которая вам нравится? До поездки в The Echo Nest я принял участие в их забавном эксперименте, называвшемся «Ваш стереотип». Вы должны были ввести несколько названий любимых групп, а в результате вам присваивалось звание вроде «Маниакально увлеченная фея мечты» или «Папаша-мститель» (на базе вашей любви к Iron Maiden). Меня определили как «Бариста-хипстера», что выглядело довольно предсказуемо, учитывая, что сегодня музыку я слушаю в основном в бруклинских кофейнях. Брайан Уитмен, бородатый и неторопливый основатель The Echo Nest, был похож на современного Бурдьё, рассказывая мне о том, что музыкальные предпочтения являются самым важным фактором в прогнозировании личностных качеств. «Если все, что я о вас знаю, – это пять последних прочитанных вами книг, это мало о чем скажет. Но если я буду знать, какие пять последних песен вы слушали, я буду знать о вас очень многое», – сказал он.
Фильмы, говорит он, плохо годятся для прогнозирования. Их гораздо меньше, и гораздо меньше возможностей для их употребления. Жанры имеют значение, но здесь, в отличие от музыки, нет столь мелких нюансов. «Кино имеет гораздо более непосредственное отношение к социуму. Ваша жена вполне может попросить вас посмотреть фильм с ней вместе», – сказал он. А музыку люди слушают сами по себе: в машине, в наушниках, с помощью плей-листов и настраиваемого по вашему вкусу интернет-радио. Предпочтения в музыке имеют более явно выраженный личностный характер, люди часто говорят о «своей музыке», а «мое кино» – это звучит совсем не так. Исследования показали, что, когда люди транслируют любимые группы в социальных сетях вроде «Фейсбука», они совершенно необязательно оказывают влияние на других, чтобы группа кому-то еще понравилась. На самом деле может случиться обратное.
В эпоху, когда вы можете «носить у себя в кармане практически всю записанную музыку», как говорит инженер The Echo Nest Пол Лэймер, вопрос о том, «какую песню поставить следующей», стал невероятно сложным. Как рассказал Уитмен, множество людей, подписавшихся на музыкальные потоковые сервисы на пробный период, в итоге так ничего и не прослушали. «Перед вами пустое поле поиска. Что будете делать?» Некоторые, подсказывает Макдональд, «послушают тот альбом Дейва Мэтьюса, который у них есть на CD в какой-то коробке, которую так и не распаковали с последнего переезда». Счастье продлится ровно 42 минуты.
А что потом? Назовем это «боязнью поиска». Вы подписались на сервис, в котором есть все, что вы когда-либо хотели послушать, но неожиданно вы не в силах справиться с открывшейся перспективой и выбрать что-то конкретное. Целью музыкального «постижения», как это называется, является направление движения слушателей в этом море, при этом важно удержаться в границах приемлемого и преодолеть мели разочарований. «Как разобраться с десятью миллионами песен, которые вам никогда не понравятся, потому что они либо ужасны, либо о том, что для вас ничего не значит? – спрашивает Макдональд. – И как найти одну песню среди этих десяти миллионов, которая может стать для вас самой любимой – если, конечно, вы узнаете о ее существовании?»
Располагаясь по другую сторону компьютерного монитора, The Echo Nest столкнулась с «проблемой холодного старта», которая сильно беспокоит все рекомендательные сервисы: какую песню нужно поставить первой для человека, о котором мало что известно? Чтобы вас заинтересовать, нужно разобраться в том, какой вы слушатель, считают в The Echo Nest, а не просто узнать, что вы уже слушали. В моделях сервиса есть атрибуты вроде «склонности к мейнстриму» – насколько далеко простираются ваши вкусы по сравнению со вкусами других слушателей сервиса? Radiohead для вас до дрожи экспериментальны или это просто одна из популярных групп, которые вы слушаете?
The Echo Nest началась как попытка с помощью данных и машинных алгоритмов, имеющих функцию самообучения, понять безграничный мир музыки путем слияния двух его основных качеств: как это звучит и как мы об этом рассказываем. За несколько лет до этого Уитмен записывал «умную танцевальную музыку» (как он шутит, «единственный жанр, который не стесняется сам себя похвалить уже в названии») под псевдонимом Blitter. Как многие музыканты, он обнаружил, что успешно заниматься этим «на должном уровне» трудно. В переводе с фанатского никто эту музыку не слушал. Он вспоминает, что аудитория «была, но найти ее оказалось сложно». Как отыскать этих фанатов и как с ними связаться? Поступив в аспирантуру, он начал работать в области числовой обработки естественных языков и вновь задумался о своей первоначальной проблеме. «Все эти люди пишут о музыке в Интернете, и должен найтись способ автоматически выяснить, что они говорят!»
То, как мы разговариваем о музыке, оказывается, довольно предсказуемо. «Мы видим, что люди говорят о контексте в связи со всем остальным, что они знают. И это именно тот текст, который вы хотите читать», – говорит Уитмен. По его утверждению, музыковедческие подробности относительно неважны: знание о ключе или тональности песни не может помочь слушателям выбрать следующую песню. Вы хотите знать, где появилась группа, кто на них повлиял.
Еще один основатель The Echo Nest, Тристан Йохан, трудился на ниве «Извлечения музыкальной информации» – это обширная дисциплина, которая ставит целью конвертацию музыки в данные для лучшего понимания музыки. Попытка оценить эмоциональную значимость песен выводит машины из строя. Вот, например, песня «Церемония» группы New Order: пульсирующий мажор, но слегка мрачная – это грустная или веселая песня? Компьютер с трудом отличает клавесин от гитары. «В конце концов, и те и другие звуки – результат колебания струн. Разница только в технике игры», – говорит стильный француз Йохан – его длинные жидковатые волосы делают его похожим скорее на того, кто исполняет, а не анализирует музыку.
Компьютеры также не очень хорошо справляются – по крайней мере с точки зрения звука – с пониманием человеческой жанровой системы классификации. В пространном проекте, названном «Весь шум сразу», Макдональд использовал семантическую систему The Echo Nest для создания карты всего объема музыкальных жанров, имеющихся в мире: от «румынской попсы» до «финского хип-хопа» и «польского регги». Что любопытно, для идентификации жанров он совсем не полагался на то, как они звучат (там, где компьютер испытывает затруднения, люди узнают жанр быстрее, чем произносится само слово «жанр»).
Жанрам, перефразируя музыкального критика Саймона Фриса, столь же присущи отличия социальные, как и музыкальные. Для человеческого уха польский регги существует; Макдональд описывает его как регги-стиль «с примесью польки и польского фолка». Слова на польском языке. Для компьютера, однако, отличия малопонятны. Группы, играющие регги, существуют от Болгарии и до Омахи, и в аспекте звукового сигнала они звучат похоже. «Но «польский регги» – это отдельное явление, и все группы от Болгарии до Омахи не являются его частью, как бы они ни звучали», – говорит Макдональд. Компьютеры The Echo Nest могут кое-что сказать нам о музыке: мы утверждаем, что нам нравится, как это звучит, но зачастую на самом деле нам нравится то, что вся эта музыка значит. И кое-что еще: если мы знаем, как это назвать, это поможет музыке нам понравиться.
Лэймер привел в пример Майли Сайрус – несколько лет назад ее творчеством увлеклась его пятнадцатилетняя дочь. В плане звучания Сайрус можно поместить в один ряд с «немногими инди – исполнителями собственных песен». И на бумаге все они выглядят одинаково. Но вряд ли вам захочется послушать на музыкальном сервисе какого-нибудь другого инди-рокера после того, как вы поставите Майли Сайрус. «Будет слишком сильное рассогласование культурной нагрузки», – сказал Лэймер.
То, о чем он говорит слегка корявым языком программиста, – возможно, сложнейшая задача из всех, какие приходится решать самообучающимся машинным алгоритмам: речь идет об оценке человеческого вкуса. Именно люди считают, что Майли Сайрус не стоит прослушивать вместе с другими похоже звучащими артистами. Это люди решают, в каком жанре работает артист и что именно является жанром; и эти жанры постоянно меняются.