Попаднах на интересна статия от The Verge: нехаресванията не работят. Това се отнася за YouTube, но важи и за други услуги. Така че, ако някой удари „не харесвам“ или „не се интересувам“ за конкретен видеоклип, този видеоклип наистина изчезва от емисията с препоръки. Но само този конкретен видеоклип, броят на подобни видеоклипове няма да намалее.
Това съвпада добре с моя опит: почти всеки път, когато включвахме изрични отрицателни сигнали в набора от функции, те почти нямаха никакво влияние. Разбираемо е – те просто са твърде редки (въпреки че би било интересно да се знае дали това е случаят с Tinder). Освен това не винаги е ясно теоретично как те трябва да влияят: ако потребителят не харесва един артикул, това означава ли, че вероятността за положително взаимодействие с подобни артикули намалява? Не съм толкова сигурен. Тъй като през повечето време потребителите не харесват неща в теми, които ги интересуват. Следователно простото добавяне на нехаресвания към функции изглежда безсмислено, освен ако отрицателният сигнал също не е включен в целта.
Спомням си свързан епизод от първите дни на персонализираното радио в Yandex.Music. Тогава основният ни модел беше обучен да класира положителните взаимодействия срещу пет произволно избрани отрицателни (извадка по популярност, доколкото си спомням). В един момент открихме, че ако даден потребител не харесва конкретна песен, песните от същия изпълнител изглежда се препоръчват още повече. И хората започнаха да се оплакват. Проверихме го — и наистина, неприязънта накара броя на песните от един и същи изпълнител само да се увеличи. Обяснението се оказа просто. Ако моделът трябва да избере слушана песен от група за класиране, където останалите песни са произволни и една песен от тази група не харесва песен на същия изпълнител, не е трудно да се познае — тази песен е такъв, който беше слушан.
