Для социальных сетей репутация имеет особенное прикладное значение, ведь она указывает на «качество» собеседника. Потребность в таком маркировании должна быть чрезвычайно велика. Остается только удивляться тому, что в наиболее посещаемых мировых и российских интернет-сетях этот инструмент практически не развит. Это объяснимо разве что сознательным нежеланием разглашать, кто есть кто, боязнью отпугнуть часть пользователей, указав им на их место во внутренней иерархии.
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 на рекомендательном сайте 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. (Всего выделяется более дюжины различных транзакций. 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 — так называемый goodwill. Последнее служит еще одной степенью защиты социальной сети от фейков (фиктивных подставных пользователей), задача которых манипулировать данными в интересах различных групп.
В общепринятых навигационных системах (рейтингах, чартах и т. д.) отсутствуют сведения об источнике информации, из-за чего существенная ее часть теряется. По рейтингам не понятно, чье мнение они отражают, по чартам, построенным на данных о продажах, не ясно даже, положительно или отрицательно люди в итоге оценили продукт. В рекомендательных системах все прозрачно: видно, кто доноры репутации, из чего она складывается.
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. Это принципиальный момент, поскольку одно дело — репутация вообще, другое — в определенном круге. Можно вычислить и суммарную репутацию сообщества в глазах более широкого социума (или какой-то определенной его части). Можно рассчитывать репутацию по отдельным компетенциям. Ведь часто бывает, что человек силен в чем-то одном (в амплуа критика или популяризатора), и его репутация существенна именно в этом, а не вообще.
Многофакторный расчет репутации — шаг вперед по сравнению со всем, что сделано в данной области. Вторые деньги позволят дополнительно повысить качество расчетов: 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. Иначе и быть не может, поскольку поисковик имеет дело с неодушевленными объектами: у сайтов нельзя прямо спросить, насколько хорошо один «думает» про другой. Поэтому порядок, в котором поисковые машины выдают источники информации в ответ на пользовательские запросы, не отражает репутацию в точном смысле этого слова. (Коллаборативная система, напротив, оперирует однозначно трактуемыми сигналами людей, благодаря чему в ней воспроизводится именно та логика, в соответствии с которой репутации складываются в офлайне.) Если к этому прибавить трудности машинной интерпретации целей запросов, то становится понятно, каким образом можно усовершенствовать поисковую выдачу. Для этого поисковую и рекомендательную технологии следует объединить, образовав коллаборативную надстройку над поисковой системой. То есть сперва осуществлять поиск привычными способами, а затем фильтровать найденные источники с помощью коллаборативного алгоритма, 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.