Том Вандербильт - ЦА. Как найти свою целевую аудиторию и стать для нее магнитом

Реакции взрослых людей не так важны, но все же имеют значение: в одном из экспериментов оборудование, считывающее выражение лица, могло определить, когда участники исследования пили апельсиновый сок, который, как они утверждали, им не нравится. Но с соками, которые нравятся, такого результата достичь не удалось. См.: Лукас Даннер, Людмила Сидоркина, Макс Йохль, Клаус Дюршмидт . Скорчи рожу! Внутреннее и внешнее измерение выражений лиц во время испытания апельсиновым соком при помощи технологии определения выражения лица / «Качество пищи и предпочтения»: URL: http://dx.doi.org/10.1016/j.foodqual.2013.01.004.

В одном исследовании было обнаружено, что лишь нелюбимая пища запускает «микровыражение негативных эмоций», и особенно при первой пробе. См.: Рене А. Де Вийк. Включение автономных ответов нервной системы и выражений лица при виде, запахе, вкусе любимой и нелюбимой пищи / «Качество пищи и предпочтения», № 26, 2012. С. 196–203.

Особенно если эта пища рассматривается как полезная. В исследовании Моргана Пура участники оценивали шоколад выше, когда видели только изображение шоколада, а не едящих шоколад людей; в случае с яблоками результат был противоположный. См.: Морган Пур, Адам Дюхачек и Г. Шанкер Кришна. Как вид других потребителей влияет на последующие вкусовые ощущения / «Журнал маркетинга», ноябрь 2013. Т. 77, № 6. С. 124–139.

Джон Ридл, возглавлявший исследовательскую группу в Университете штата Миннесота и создавший одну из ранних систем, помогавшую ориентироваться в огромном потоке статей по рейтингам USENET, рассказал журналу «Нью-Йоркер»: «То, что вы рассказываете нам о своих предпочтениях, годится для предсказаний того, что вам понравится в будущем, больше любой другой информации, которую мы пробовали анализировать… Пусть это и глупо прозвучит, но вы иногда рассказываете это маркетологам, а они в ответ выглядят озадаченными». Сам Ридл чувствовал ограниченность систем на базе рейтингов, включая и ограничения по поводу того, как люди оценивают предметы. «Некоторые исследователи предлагали системы компенсаций для поощрения пользователей за оценки. Экономические последствия такого решения были бы интересны, но возникает вопрос: необходимы ли компенсации, если рейтинги можно собирать без каких-либо усилий со стороны пользователей? Мы верим в то, что оптимальным решением стало бы улучшение пользовательского интерфейса в целях выявления скрытых рейтингов путем наблюдения за поведением пользователей. Скрытые рейтинги включают меру интереса, например помогают узнать, прочитал ли пользователь статью, и если да, то сколько времени он на нее потратил. Наши исходные исследования показали, что мы можем получить гораздо более обширные данные рейтингов путем использования скрытых рейтингов, и прогнозы, сделанные на базе времени чтения, практически столь же точны, как и прогнозы на базе математики». См.: Джозеф А. Констан и др. Группы: применение коллаборативной фильтрации для статей USENET / «Сообщения АСМ». Т. 40, 1997. С. 77–87.

В документе, написанном перед тем, как устроиться в Netflix, Аматриайн отметил, что «моделирование предпочтений пользователей на базе явного отклика обладает существенным ограничением: существует подспудное предположение, будто суммарное время, которое пользователи потратили на данный контент, прямо пропорционально тому, насколько он им понравился». См.: Ксавье Аматриайн и др. Мне понравилось, мне не понравилось: оценка ошибок оценки пользователей в системах рекомендаций / «Материалы XVII международной конференции UMAP по моделированию, адаптации и персонализации пользовательского поведения», 2009. С. 247–258.

Сама книга О’Брайена получила на Goodreads.com 3,75 из 5 возможных «звездочек».

Время к этому фильму оказалось благосклонным; на IMDB.com у него рейтинг 6,9 из возможных 10.

Приведем пример: китайские сетевые обзоры кино. Кажется, что они более позитивны и более равномерны, чем их американские эквиваленты. Возможно, что, как утверждают, это происходит в силу того, что в Китае традиция велит искать консенсус и подавлять выражение симпатий и антипатий. См.: Нуй Шан Ко и Эрик К. Клемонс. Отражают ли сетевые отзывы реальное качество продукции? Исследование по сетевым обзорам кино в разных культурных традициях / «Прикладные исследования в области электронной коммерции», Т. 9, № 5, сентябрь-октябрь 2010. С. 374–384. Авторы отмечают: «Западные обзоры по прошествии времени демонстрируют тенденцию к крайностям, а китайские обзоры имеют тенденцию к распределению в форме колокола, и новые обзоры скорее склоняются к середине, нежели к крайним значениям».