1Если упростить, то обычные рекомендательные системы выдают людям вещи — похожие на те, что им уже нравятся. Варьируется лишь набор, количество параметров и критерии определения похожести. А в результате что?

2Через некоторое время мы начинаем слушать и смотреть по сути одно и то же — хоть и от разных исполнителей, авторов и брендов. Пропуская таким образом множество интересных новинок — только потому что они не похожи ни на что, что нравилось нам раньше.

3Но ведь рекомендации можно строить — исходя ровно из противоположного принципа. То есть выяснять, что людям НЕ нравится. Чтобы предлагать им всё новое — что на это непохоже.

4Тогда они смогут узнавать о необычных новинках. Не потому что система будет считать, что они им понравятся. А потому что у неё не будет причин предположить, что они им не понравятся.

5Когда мы ищем новые идеи для стартапов, мы пытаемся понять, что люди могут захотеть… ориентируясь при этом на их мнения по поводу того, что им уже нравится. Таким образом мы превращаемся в «обычную рекомендательную систему» :-(

6Которая не может предложить им ничего настолько необычного — чтобы они закричали: «Вау! Не фига себе! Никогда о таком не думал!».

7Но мы ведь тоже можем поступить наоборот. И начать выяснять у людей, что им НЕ нравится. Чтобы придумывать и предлагать им что угодно новое — лишь бы оно было непохоже на то, что им уже определённо не нравится.

8Только так у нас сохраняется шанс сделать что-то настолько крутое, что способно настолько сильно удивить людей — чтобы они со всех ног кинулись это покупать.