На данный момент их отношения на языке теории графов можно было бы назвать «односторонними».

А потом Лоуренс развивает бурную деятельность: ищет на платформе любой контент, который его хоть как-то интересует, и взаимодействует с ним, лайкая и добавляя в избранное фильмы, телепрограммы, спортивные мероприятия, знаменитостей, музыкантов, рестораны, бренды и даже несколько обширных онтологических категорий, такие как «Знания», «Отдых», «Фрукты» и «Жизнь». Он приходит к выводу, что должен многократно увеличить свою активность в «Фейсбуке», чтоб хотя бы просто поддерживать тот уровень внимания и популярности, к которому привык, – по сути, при любом виде наркотической зависимости наблюдается та же картина, когда наркоману требуется все увеличивать и увеличивать дозу, чтобы поддерживать прежний уровень кайфа. Это опять же неслучайно.

Вся новая активность тщательным образом регистрируется в журнале действий «Фейсбука», а потом он добавляет эти сведения в матрицу пользовательского профиля Лоуренса, в персонализированную динамическую базу данных, хранящуюся на монолитном черном сервере, на одном из пятидесяти тысяч таких серверов, стоящих в сером прямоугольном здании, которое построили в Швеции, недалеко от Полярного круга, чтобы сюда можно было регулярно подавать холодный воздух для поддержания оптимальной температуры компьютеров. Именно здесь, в дата-центре, настолько огромном и бесконечном, что сотрудники передвигаются по нему на мотороллерах, профиль Лоуренса анализируется, сегментируется и классифицируется алгоритмом, чьей единственной задачей является выявление закономерностей.

Программа, лежащая в основе этого алгоритма, была разработана на базе более раннего и примитивного софта, используемого для чтения написанных от руки цифр на банковских чеках. Эта задача – узнать, скажем, небрежно накаляканную четверку, которая может писаться как с разрывом, так и одной сплошной линией (4 или 4), – не представляет трудности для большинства людей старше двух лет, но очень сложна для компьютера: он должен шаг за шагом учиться распознавать цифры. Первый шаг – получить изображение и разбить его на элементарные составляющие: набор черных пикселей и набор белых пикселей. Потом алгоритм накладывает это изображение на имеющееся у него изображение написанного от руки нуля, удаляет черные пиксели там, где линии не совпадают, обрезая края, и подсчитывает оставшиеся: чем их больше, тем больше пересечение. После этого он проделывает ту же операцию с еще десятью тысячами изображений нулей, выдавая еще десять тысяч результатов и усредняя их, потом то же самое с множеством единиц, двоек и так далее: результатом ста тысяч сравнений станут десять средних значений, и самое большое из них почти наверняка будет получено в ходе анализа цифры с наибольшей площадью пересечения с образцом, то есть четверки.