Братья Баковы поделят людей из соцсетей на 200 психотипов для HR и ФСБ

В Екатеринбурге запустили новый сервис Relation Hint, который анализирует профили в соцсетях на соответствие характеров и мировоззрения. Команда проекта уверена: алгоритмы, которые используются для анализа, являются новаторскими и не применяются нигде.

По словам разработчиков нового сервиса Relation Hint, он будет полезен работодателям, компаниям-рекрутерам, маркетинговым агентствам и банкам для анализа потенциальных заемщиков. О том, во что вырастет проект и как его смогут использовать бизнесмены, РБК-Екатеринбург поговорил с сооснователем проекта Ильей Баковым и руководителем и CEO проекта Борисом Фадичем.

— Как родилась идея создания такого сервиса?

Илья: — Она возникла спонтанно, и поначалу никто не хотел залезать так глубоко в отношения полов. Мы придумали проект из серии «как подкатить», и на том этапе психология вообще исключалась. Но потом из этого родилась другая мысль: больше узнать о человеке, чтобы с ним познакомиться.

— И как это работает?

Илья: — Представьте, что мы научились брать информацию из социальных сетей, анализировать ее и далее выдавать в удобоваримом виде психологический портрет человека. До сих пор считается, что для того, чтобы понять психологию человека, нужно пройти какой-либо тест. Этих тестов, конечно же, сотни, но мы научились с нашими психологами и нашими программистами проскакивать этот этап и делать все автоматически.

Борис: — То есть мы можем по постам в соцсетях, по интересам, еще по каким-то вещам, вплоть до лайков, типировать людей по своей методологии. Мы сравниваем двух человек, как они друг другу подходят. Допустим, есть Маша и Миша — и мы смотрим, будет ли у них консенсус в отношениях или между ними непримиримые противоречия. Дополнительно помимо процента совместимости в сервисе можно получить срез демографической и психологической информации.

— На основе каких психотестов построен Relation Hint?

Илья: — Сейчас наша система работает на основе тестов Майерс-Бриггс (MBTI) — это типология личности, получившая широкое распространение в США и Европе. По ней люди делятся на 16 довольно четких типов. Мы эту научную базу приправили machine learning (математическая дисциплина, использующая разделы математической статистики, — прим. ред.), посыпали Big Data и все это в социальные сети запустили. В ближайшее время мы будем вводить другую методологию — Big-5, которая дает менее абстрактный анализ человека и делит всех примерно на 200 психологических характеристик.

Борис: — Если по MBTI написано, что человек любит побыть в одиночестве, а сам человек про себя это читает и думает: ну да, я это люблю, но я не такой уж жесткий аскет или интроверт, просто бывает, что устаю. То по шкале Big-5 будет выдаваться предрасположенность побыть в одиночестве. Не то чтобы он на 100% всегда хочет быть в одиночестве, но ему это свойственно. Здесь мы относим человека не к одному из 16 психотипов, как в MBTI, а каждый человек получает пять основных комбинаций Big5 в процентном соотношении (уровень экстраверсии, доброжелательности, добросовестности, нейротизма, открытости опыту), и каждая из них имеет еще пять раскрытых характеристик. Здесь человек типируется очень подробно.

— Вы не слишком усложняете? Кому всё это нужно?

Илья: — Порядка 50% людей уже используют этот сервис не по назначению. У нас есть срез демографической информации, а есть срез психологической. Демография — это интересы человека, музыкальные предпочтения, пол, возраст. А потом уже идет срез по психотипированию, то есть методология MBTI, которую очень часто используют специалисты HR при найме на работу сотрудников.

Борис: — Самое главное — что мы создали ядро, которое может анализировать социальные сети. А из социальных сетей уже можно брать любую информацию. Нужна маркетинговая информация — получаем ее, нужна информация, например, об экстремистах или еще что-то конкретное — мы сможем и ее выдернуть, банкам необходимы данные для анализа потенциальных заемщиков — пожалуйста. Мы бы даже могли находить профили террористов, если бы ФСБ дала нам минимум 200-300 профилей таких людей в соцсетях, мы бы настроили обучающую выборку — и все, пользуйтесь на здоровье!

Илья: — Например, мы сейчас от экопарка «7 прудов» по недвижимости решили исследовать нашу аудиторию. Правда, пока это исследование вручную делается, потому что нет программных инструментов, чтобы это все было в автоматическом режиме, у нас договоры в единую базу не заносятся. Но даже с такими условиями мы скоро получим результаты, по которым сможем в социальных сетях найти несколько сотен или тысяч потенциальных покупателей участков и домов. И мы уже понимаем, как этот процесс можно автоматизировать.

— А как вы будете зарабатывать?

Илья: — Тут есть два момента. Во-первых, мы можем сделать так, что расширенный анализ клиент сможет получить только за деньги. Мы уже пробовали такое и поняли, что люди готовы платить. Причем чем дороже цена — тем больше спрос. Хотя вообще это не наша цель. Исходя из того, что мы сейчас умеем, через несколько месяцев мы надеемся получить контракты как с российскими, так и с зарубежными компаниями. Именно эти договоры позволят нам покрывать расходы на Relation Hint и зарабатывать деньги.

— На чем?

Илья: — Relation Hint — это один из немногих сервисов, который использует наше программное обеспечение. То есть мы параллельно можем решать иные задачи, связанные с маркетингом, и зарабатывать на этом. А Relaiton Hint останется бесплатным. Деньги будет приносить созданный нами математический аппарат, а не сама любовная история.

Борис: — Ну, и когда мы достигнем аудитории в несколько десятков тысяч человек в сутки, то сможем продавать какие-то партнерские ссылки. Но это все будет очень красиво и ненавязчиво — нормальная партнерская программа. Вариантов монетизации очень много.

— Опробовав ваш сервис, у меня осталось одно впечатление: это приложение для малолеток, влюбленных девочек 18 лет…

Борис: — По статистике, в «ВКонтакте» ядро клиентов — это люди в возрасте от 25 до 34 лет. Мужчины и женщины — 50/50, причем мужчины иногда даже перевешивают. Пока мы собираем информацию по отдельности в каждой социальной сети, а через некоторое время будем анализировать полностью все профили человека в соцсетях. И вот это все мы в общий котел сбросим, и этот анализ будет еще более точный, я бы даже сказал — всеобъемлющий. Кстати, для удобства использования программа уже запущена в App Store. В скором времени релиз приложения также выйдет и для Android.

— А вот, допустим, я создала свою страницу «ВКонтакте» в 14 лет и с тех пор не меняла информацию своего профиля. То есть там любимые фильмы до сих пор «Сибирский цирюльник» и «Хатико», любимые исполнители — Queen и Beatles, и пара групп — про котиков, да «Цитаты великих людей». Как меня идентифицирует система? Будет ли от нее вообще толк?

Борис: — Она соберет ту информацию, которая там есть. Но соберет по актуальности. Если за годы были добавлены новые группы, то они все равно будут давать больший вес. «ВКонтакте» тоже пытается своих пользователей как-то типировать. Я думаю, что не по MBTI, а по своим каким-то критериям — рекламным и рекомендательным. Поэтому и мы будем видеть юзера так, как видят его «ВКонтакте». Но разобрать, конечно, что в душе, но никак нигде не отражено в социальных сетях, — мы не сможем. То есть если использовать социальную сеть только однобоко — не для общения, не для самовыражения, а для шеринга каких-то видео, то типировать его будет сложно. Хотя с малой долей релевантности можно понять интересы человека, ведь у любой «шары» есть заголовки и описание, оттуда можно получить информацию.

Илья: — У нас, например, очень подробно читается база интересов. Интересы мы можем определить не только по группам, мы можем определить их по отметкам «нравится». Скоро начнем собирать интересы прямо со стены, а через какое-то время полноценно запустим Facebook, который сейчас пока только для внутреннего тестирования.