Одним из важнейших свойств денег, эмитируемых в социальной сети, будет то, что они станут основой новой экономики знаний. Если экономика прошлого – это экономика долгов, то экономика будущего это экономика, основанная прежде всего на оценке интеллектуального продукта. И с помощью «локальных денег», основанных на рейтингах доверия, можно будет упростить и монетизацию пользовательской активности в сетях третьего поколения. А также позволят совершенно иначе организовать оплату продуктов интеллектуальной собственности, включая музыку, книги и фильмы, а также программное обеспечение! Также будет раз и навсегда решена система выплаты вознаграждений за посредническую, а вернее – информационно-поисковую и аналитическую деятельность.

Разбиение оплаты на частичную предоплату и доплату по получении услуги (товара) придают основательность персональному профилю любого участника сети, поскольку действия “безбилетника”, зажимающего плату за понравившиеся услуги (или продукты интеллектуальной собственности), ведут к порче его репутации. Как следствие “безбилетник” понесет издержки в виде некачественных рекомендаций и выбывания из сообществ-«клубов» – ему грозит своего рода люмпенизация. Таков базовый принцип защиты кооперативной системы от «накруток». Как показывает опыт рекомендательных сайтов, «клубная» система может эффективно функционировать в баллах. По крайней мере, до тех пор, пока она не портит игру профильным индустриям (выбраковывая часть их продукции в глазах аудитории, которая до того исправно платила) и те не захотят взломать ее. С введением в систему «локальных денег» социальных сетей рекомендательная деятельность обретает собственную бизнес-модель, в соответствии с которой создатели информации вознаграждаются в зависимости от величины их вклада. В их адрес направляется доля постфактумных доплат, перечисленных пользователями за рекомендованные им продукты. В рекомендателях можно и нужно видеть проводников к данному благу, и, как всякий деловой посредник, они вправе претендовать на агентское вознаграждение. Помимо уплаты посреднического процента, в их адрес могут производиться и прямые благодарственные выплаты, что ставит их в один ряд с создателями продуктов и услуг. Это логично, учитывая, что хорошая подсказка подчас не менее ценна, чем объект, на который она указывает. И если резонно платить за качественную информацию или продукцию, то почему не делать этого и по отношению к достоверной информации об их качестве?

Так как за каждой рекомендацией стоят конкретные люди (те «вкусовые» соседи пользователя, чьи суждения легли в ее основу), это позволяет распределять постфактумные деньги адресно, притом без какого-либо волюнтаризма, на чисто рыночной основе. Доля того или иного рекомендателя определяется, во-первых, его вкладом в прогноз (напомним, что тот зависит от «вкусовой» близости рекомендателя и реципиента) и, во-вторых, от момента выставления оценки – первооценщики должны поощряться. Кроме того, вознаграждение может начисляться в привязке к величине постфактумного платежа, которым тот или иной рекомендатель подкрепил свое суждение (сумма при этом не лимитирована). К примеру, если из двоих рекомендателей один «поставил» на произведение в десять раз больше денег, чем второй, то, при прочих равных, настолько же больше будет его «акционерная» доля в данном прогнозе и пропорционально выше доля в доходе, полученном за этот прогноз. Таким образом, постфактумные деньги – это не отрезанный ломоть, а своего рода фьючерсные ставки, которые приносят доход, если на прогнозы обнаруживается спрос. Имеет место реципрокность (взаимность, возвратность): благодарственные доплаты бумерангом возвращаются к плательщикам – это волшебное свойство в принципе характерно для дарительных (и жертвенных) практик и нисколько не уменьшает их искренности и обаяния. В данный момент трудно просчитать все следствия, к которым приведет оплата рекомендателям, но в целом эта схема однозначно усиливает институт фильтрации добросовестных посредников от «халявщиков».

Описанная бизнес-модель не имеет ничего общего с попытками создать культурную биржу, на которой принимались прогнозы на будущие кассовые сборы от фильмов, находящихся в стадии производства. Это напоминало тотализатор и игроки не создавали полезной информации. В нашем случае речь идет не об угадывании, а об обмене имеющимся опытом, и это в корне меняет дело. В результате такие «локальные деньги» позволят научиться реально измерять интеллектуальный капитал.

В прикладном аспекте чрезвычайно важно, что цепочку «символический капитал – символический продукт – символический эффект» замыкает категория, которую можно измерить, – время, которое проведено людьми с этим продуктом (читая, играя, смотря, используя иным образом) так, что они восприняли это времяпровождение с удовольствием. Начав с этого конца, можно вычислить два предшествующих звена: из потраченного на «общение» с продуктом (услугой) времени вывести величину ценностей, сгенерировавших это время, а из суммы ценностей – сгенерировавший ее интеллектуальный капитал. Способ, которым это делается, в экономике называется доходным. Его применяют для оценки стоимости фирм. Допустим, в какой-то отрасли компании оцениваются в десять приносимых ими годовых прибылей (это зависит от рискованности данной отрасли), тогда капитализацию фирмы, зарабатывающей один миллион прибыли в год, можно оценить в десять миллионов.

А измерять время, которое потрачено с удовольствием, позволит та самая репутация того или иного продукта (услуги), а значит и его создателей. В случае с людьми репутация – это фактически индикатор качества созданного тем или иным человеком интеллектуального продукта. Она представляет собой его проекцию на ту или иную сферу деятельности и значима в рамках заинтересованного сообщества. Репутация выполняет важную функцию – это способ прогнозировать и гарантировать качество: обращаясь к какой-то информации, ей доверяют настолько, насколько источник зарекомендовал себя в прошлом. Репутация вырастает из отношения к былой активности – проще говоря, верят тому, кто прежде оправдывал доверие. Верят, зная, что ее обладатель десять раз подумает, прежде чем сказать или предпринять нечто, способное навредить репутации (по этому же принципу работают товарные бренды).

При этом оценить репутацию с помощью современных информационных систем уже возможно достаточно точно Так, гугловский алгоритм PageRank рассчитывает значимость той или иной интернет-страницы в логике, что если одна страница ссылается на другую, то она «отдает» за нее свой голос, и чем больше голосов собрано страницей, тем она важнее. При этом учитывается и вес того, «кто» отдает свой голос. Обозначенные принципы оправдали себя в работе и могут использоваться и при расчете персональных репутаций в сообществах.

Для социальных сетей репутация имеет особенное прикладное значение, ведь она указывает на «качество» собеседника. Остается только удивляться тому, что в наиболее посещаемых мировых и российских интернет-сетях этот инструмент практически не развит. Это объяснимо скорее всего тем, что для этого инструмента не было практического воплощения. Но с момента, когда репутация станет реальным товаром и будет выражена в сумме «локальных денег», появится мотив ее использовать, которого сейчас практически нет.

Для рекомендательных систем репутации, по понятным причинам, особенно важны. И здесь для их определения имеется гораздо больше данных. Если в обычных социальных сетях фиксируются только «спасибо» и/или «+/-» за запись, то в рекомендательной сети может учитываться целый ряд транзакций: поблагодарил, последовал совету, сослался, положительно или отрицательно оценил комментарий, текст или фотографию, запросил рекомендацию, переслал запись и т.д. Комплексная система расчета непрофессиональных репутаций внедрена на Имхонете. На этом сайте каждому из перечисленных стандартизованных действий присвоен определенный вес, соответствующий вкладу в репутацию. (При этом так же, как и в поисковых системах, элиминированы взаимные накрутки, возникающие по принципу «кукушка хвалит петуха…») Репутация, подсчитанная таким образом, маркирует и интерес к пользователю, и его благонадежность. Последнее служит еще одной степенью защиты социальной сети от фейков (фиктивных подставных пользователей), задача которых манипулировать данными в интересах различных групп. В рекомендательных системах все прозрачно: видно, кто доноры репутации, из чего она складывается. При этом репутация человека может рассчитываться не только в целом, но и в отдельных сегментах (литературе, кино, винах, фотографии…) и/или в сообществах, для которых (и в рамках которых) она важна, а также по отдельным компетенциям. Ведь человек обычно силен в каких-то амплуа и поэтому его репутация существенна именно в этом, а не вообще. Можно вычислить и суммарную репутацию сообщества в глазах более широкого социума (или какой-то определенной его части).

А «локальные деньги» как инструменты оцифровки позволят дополнительно повысить качество расчетов репутации: благодаря им у участников сети появится возможность количественно выразить свое отношение к действиям/высказываниям друг друга. Тот же PageRank хотя и учитывает плотность транзакций, но не знает, сколько репутации передается в каждой из них – ведь у сайтов нельзя прямо спросить, насколько хорошо один «думает» про другой. Система же «локальных денег», основанная на отзывах внутри социальной сети, напротив, оперирует однозначно трактуемыми сигналами людей, благодаря чему в ней воспроизводится то, как репутации складываются в офлайне. Если к этому прибавить трудности машинной интерпретации целей запросов, то становится понятно, каким образом можно усовершенствовать поиск. Для этого поисковую и рекомендательную технологии следует объединить, образовав надстройку над поисковой системой. То есть сперва осуществлять поиск привычными способами, а затем фильтровать найденные источники, поднимая в верхние строчки для конкретного пользователя то, что ранее удовлетворяло запросам его референтной группы. Таким образом, может быть создан поисковик следующего поколения, способный не только подбирать источники информации, но и расфасовывать их в зависимости от приоритетов каждого человека.