A Trending Stories a Facebook új, nálunk még nem elérhető szolgáltatása, mely a saját ízlésünk szerint szűrt bejegyzéseket, egyfajta tükörképünket a való világ válogatott híreivel egészíti ki. Rögtön nagy botrány lett belőle. Ennek oka részben, hogy a szerkesztők saját liberális ízlésük szerint válogattak és így torzult a válogatás, másrészt nyilván zavarta az egyszeri usert, hogy kellett lépni az idealizált világból. Lehet ezt jobban csinálni?
Mi is a probléma? A Facebbok olyan híreket válogat, amiket szeretünk. Ha valakinek rózsaszín a kedvenc színe, akkor minden hír rózsaszín lesz a falán - ebbe rondít bele a Trending Stories a valósággal, ami persze nem rózsaszín. A kérdés az, hogy mi a trending, mi a kurrens kritériuma, ki dönti el, hogy melyek a "kötelező olvasmányok"..
Ha ide tudnék csapni egy algoritmust az asztalra, nem blogot írnék róla, hanem a Facebooknál kopogtatnék, de azért a probléma nem példa nélküli, vannak másutt is párhuzamok. Ilyen például a tudomány világa. Milliószámra dolgoznak kutatók szerte a világban, csak a közgazdaságtudományban van több száz folyóirat, ez évi több ezer cikket jelent, nem beszélve a sehol meg nem jelenő kutatásokról. Ezt áttekinteni - lehetetlen. Ugyanakkor az irodalmat ismerni kell. Szerencsére vannak bizonyos mutatók, amik segítenek megtalálni azokat a fórumokat, ahol az igazán érdekes dolgok születnek, megjelennek. Így pl. az az általános vélekedés, hogy a jobb, megbízható eredményeket folyóiratok közlik. Az az írás, amit valaki egyszerűen kirak az oldalára, nem mennek át ugyanazokon a szűrőkön (szerkesztő, bírálók). Ez nem azt jelenti, hogy máshol nem jelenhet meg értékes írás - ha Al Roth kirak valamit a blogjára, nem lesz benne hiba, de ha igazán ütős dolog egy folyóiratban fogja megjelentetni. S ez nem csak egy Nobel díjasra igaz: ha írok egy cikket, igyekszem valamelyik jegyzett lapban megjelentetni, mert ezzel kerül rá a Q.C. bélyegző, hogy rendben van.
Ezek az emlegetett mutatók a tudománymetriai indikátorok: impakt faktor, eigenfactor, AIS (article influence score), invariáns módszer (rokona a PageRanknek). Vannak viták, hogy melyik a jó - például az impakt faktor hosszú ideig egyedüralkodó volt, de egy cikk kapcsán összegyűjtöttem vagy 150, az IF-t - megalapozottan - kritizáló cikket (ezeknek nagy része magas impaktú lapokban jelent meg :-), de a nagy különbség nem két magas impaktú lap között van, hanem az akár alacsony és a (közel) 0 impaktúak között; ezen a szinten a különböző hivatkozásanalízisen alapuló indikátorok ugyanazt mutatják. Persze készültek kézi rangsorok is, szakértők véleménye alapján - ezeket nem tartják sokra, valószínűleg a szakértők személyes, akaratlan elfogultsága miatt.
A hírek válogatása ennél bonyolultabb: figyelembe kell venni a frissességet, az eredetiséget és a fogyaszthatóságot is. Ugyanakkor egy objektív algoritmussal nem lenne nehéz meghatározni, hogy mik a megbízható források. Kicsit macerásabb, hiszen a hasznosságot a fogyasztókon keresztül kellene vizsgálni, de meg lehetne csinálni. Ha pedig valakinek van egy igazán jó sztorija, érdemes volna valamelyik nagy portálhoz elvniinie.
És, ha direkt el akarnak titkolni valamit? Ha direkt nem fogadják be a hírt? Ilyen nincs? De igen, van. A matematikán alapuló közgazdaságtan sokáig nem volt általánosan elfogadott, pl az egyik vezető lap, az American Economic Review nem fogadott be ilyen cikkeket. Viszont az Econometrica befogadta és bár eleinte a kanyarban sem volt az AER-hoz képest, apránként elfogadott lett és ma a legtöbb mutató szerint már legalább olyan jó lapnak számít, hiszen ma már minden lap - az AER is - sokat hivatkozik rá. Ami meg a matematikán alapuló közgazdaságtant illeti, ma már ez a sztenderd.
