Россиюшка

Стартап-бум мы наблюдаем в России последние 6 лет. Инновации захлестнули мир, funky-бизнес поразил амбициозное поколение постсоветского времени в самое сердце, и, наверное, скоро на вопрос «Кем ты хочешь стать?» дети начнут отвечать: «Стартапером!». Бессонные ночи и мечты об IPO, поиски себя и добрых инвесторов, копирование и первые робкие попытки созидания. Романтичная среда привлекла многие светлые и вдохновленные умы, пока, к сожалению, слабо заточенные под стандарты современного технологического предпринимательства.

Но не все так плохо и наивно. В потенциал России принято верить. Согласно тестированию, разработанному в Стэнфорде, русские имеют самый высокий уровень fluid intelligence в мире. А именно этот показатель хорошо говорит о способности решать новые задачи, добиваться успеха в научно-технических отраслях, математике и масштабной бизнес-среде.

На картинке, например, видно, что русские предприниматели намного сообразительнее своих коллег из Кремниевой Долины. Также мы можем вполне гордиться своей добросовестностью. А вот доброжелательность и эмоциональная стабильность, похоже, не наши национальные бизнес-черты. Сейчас такой тест можно пройти бесплатно.

В целом основатель Founder Institute Адео Ресси считает русских СЕО «great» и «awesome», о чём подробно рассказывает в видео с конференции TechCrunch.

«Даже если бы мы очень хотели, в Кремниевой долине нам никогда бы не удалось воспроизвести неповторимый потенциал России», — говорит Кристофер Томпсон, руководитель подразделения инкубационных проектов группы перспективных технологий и старший директор компании Cisco. По его мнению, Россия может обогатить мир, предлагая решения самых острых проблем современности.

Мир тоже готов обогатить Россию, но пока очень острая проблема стоит перед ней самой. Сегодня из множества попыток покорить мир выстреливает максимум 10 проектов в год. До международного рынка доползают единицы. Почему?

Дело в том, что российские СЕО пока только выходят на уровень реального практического опыта, а инфраструктуры бизнес-образования в России как таковой нет. К сожалению. Да, иностранные инвесторы верят в русских СЕО, и готовы вкладываться в наши стартапы. Технический потенциал России колоссален. Но с реализацией все не так просто. Проблема стоит за сильными командами, потому что поднимать (и соответственно оправдывать) эти деньги попросту некому.

Давай сделаем бизнес

Впервые «делать бизнес» в России стали в 90-х. В определенной среде и с определенным набором инструментов. Понятно, что у технологичного предпринимательства долгое время просто не было биологических шансов к зачатию. И, уже взрастив первое поколение «прогрессивного класса», страна долгое время сама была не в курсе.

«В России очень много идей, интеллектуального потенциала, но нет экосистемы», — говорит Джойс Франклин, управляющий партнер швейцарской инвестиционной компании X.Million Capital Ventures.

Технопарки, акселераторы, дружелюбные связи, взаимопомощь и менторство — у нас нет среды для развития бизнеса, да и сами его участники не всегда готовы к открытой и здоровой предпринимательской культуре.

«В США есть такой девиз: “Не конкуренция, а сотрудничество”. Смысл его в том, что разные организации открыты по отношению друг к другу и стараются “дружить” — по крайней мере до тех пор, пока обеим сторонам это выгодно. Например, они обмениваются базами данных, устраивают совместное продвижение и мероприятия», — делится своими размышлениями о бизнес-моделях и судьбе технопарков в России Анастасия Тюрина, директор Инновационного центра  НИУ ВШЭ.

[caption id="" align="alignnone" width="876"] Автор комикса[/caption]

«Речь идет о создании новых инновационных и технических парков, стимулировании талантливых студентов и ученых, обучении их бизнес-процессам. Сами венчуры этим не занимаются. Сейчас инвесторы все чаще говорят: покажите нам команды, которые могут приносить деньги», — и, вполне возможно, их вам дадут.

Все знают, что для того, чтобы стать хорошим парикмахером, нужно учиться. И если не в специальном учреждении, то хотя бы на собственном опыте. Вряд ли вы доверитесь парикмахеру, у которого нет хорошей репутации или диплома об окончании курсов. Инвесторы думают так же.

Конкуренция всегда подразумевает, что есть победители и побежденные. Но правильным скорее будет принять участие и проиграть, чем вообще не пытаться что-либо сделать. Для формирования сильных команд нужно накопить целый слой людей, которые уже прошли через определенный ряд проектов. Успешных или не очень.

В Кремниевой Долине провал — это уже определенный статус. Потерпев свое первое поражение, вы с гораздо большей вероятностью обнаружите себя среди других интересных проектов и предложений. Опыт предыдущих стартапов окружает вас ореолом инвестиционной привлекательности. Да и процент успеха среди first time founders намного ниже, чем у борцов второго и третьего фронтов. А это говорит только об одном — быть СЕО нужно учиться. И желательно не на своих ошибках.

Где учиться на СЕО?

Специальность редкая. У нас, к сожалению, больше учат на стартаперов. Вполне можно найти площадку, где вам помогут разработать идею, собрать команду и выйти в открытое плавание. Чего нет в индустрии российских стартапов — так это понимания того, что нужно готовить не проекты, а людей. Проект может провалиться. Но должен остаться человек, который пойдет дальше.

Основные образовательные ресурсы сосредоточены в Москве и Санкт-Петербурге.

Digital October — крупный центр технологического предпринимательства, формирующий вполне зрелую экосистему для развития.

HSE Inc. — бизнес-инкубатор при Высшей Школе Экономики (в числе их выпускников, например, TimePad).

Открытая некоммерческая площадка Incube и инкубатор при МГУ (с мастер-классами, грантами и инвестициями).

Founder Institute — акселератор и целое крупное сообщество с развитой сетью международных контактов, хорошей практикой менторства и общим пулом распределения прибыли (все выпускники имеют долю).

Школа HackDay — дающая хакатоны и образовательные курсы по веб-разработке, маркетингу, предпринимательству. Здесь делают программистов из непрограммистов. По технической части сюда.

Хороших акселераторов и инкубаторов у нас пока действительно мало. В Питере это только Ингрия, Ideal Machine, а также запускающийся Founder Institute. Не густо, но многообещающая статистика последнего дает определенные надежды (выпустили уже 1017 компаний с коэффициентом успеха 89%). Сейчас идет набор на первый курс со скидкой.

Образование и менторская помощь

Одна из проблем бизнес-образования в России состоит в том, что так называемые профессора местных бизнес-факультетов сами никогда не занимались практикой. В результате реальных кейсов и работающих программ мы не имеем. За отсутствием живых идей деньги в России поднять даже легче, чем в Америке. Не хватает только людей, понимающих, как строить бизнес. Об этом хорошо говорит сооснователь StartUp Access Сергей Грибов.

Принятая на Западе практика менторства потихоньку приживается в России. Хороший ментор — это предприниматель или эксперт, имеющий за своими плечами опыт запущенных проектов. В идеале это только практикующие основатели и СЕО успешных технологических компаний. Они готовы помочь со стратегией, дать обратную связь, познакомить с нужными людьми.

«На Западе главный двигатель менторства — желание людей делать что-то хорошее. Это хорошо для кармы, хорошо, потому что так правильно. И на Западе люди готовы помогать другим. Все остальные мотивации менторов более условны», — высказывает свое мнение Сергей Грибов.

Возможно, именно этого не хватает душевному русскому бизнесу — искренней взаимопомощи. Или понимания того, что надо работать. И работать надо много и хорошо (особенно, если на себя). Технологическое предпринимательство — это взрослая среда и определенная культура ведения бизнеса. А любая культура должна воспитываться. Поступательно и прогрессивно. Будем ждать.

---

Автор — Инна Кубачина

Когда мы пишем про Summly, у наших читателей всегда возникает вопрос — когда же появится аналог, позволяющий подобным образом анализировать русскоязычные тексты? Отвечаем: намётки в этом направлении есть. Вот, например, сервис 2Long2Read помечает самые важные куски текста — либо при помощи веб-формы, либо на любом другом сайте при помощи расширения для браузера Chrome.

Мы задали ребятам пару вопросов, на что получили крайне исчерпывающие ответы.

Есть ли другие русскоязычные аналоги?

Ответ зависит от того, что называть русскоязычным, и что называть аналогом.

Если речь о некотором сервисе, позволяющем автоматически подсвечивать главное прямо на странице, то такого, насколько нам известно, нет. Если просто найти на странице текст и выделить в нём главное, то это позволяет плагин tldr. Он выводит во всплывающем окне сокращённый текст, оставив только наиболее важные предложения. Можно выбрать один из пяти вариантов длины текста. Очень хорошее решение, на наш взгляд, но есть несколько спорных моментов.

[caption id="" align="aligncenter" width="1374"] Работа с веб-формой[/caption]

Во-первых, 2long2read подкрашивает главное прямо в тексте, а tldr оставляет часть предложений. Пользователь лишается возможности обратиться к контексту, если ему это всё же понадобится. Мы пробовали оба варианта отображения результатов и пришли к выводу, что контекст неправильно прятать. Надо давать людям возможность осознанно делать выбор, читать «только желтое» или «желтые островки и вокруг них, когда нужно».

Кроме того, когда мы подсвечиваем главное прямо на странице, мы оставляем структуру страницы. Т.е. в статье на «Хабре» текст статьи останется текстом, а объемный комментарий — комментарием. В плагине tldr оба этих куска контента неразличимы при просмотре результатов.

Во-вторых, 2long2read даёт возможность регулировки количества главного в процентах плавной шкалой, а tldr даёт только пять дискретных уровней. Возможность плавной настройки количества выделяемых предложений и перевыделение их на лету перемещением ползунка позволяет лучше подбирать порог «важного/не важного» для текущего текста и для собственного стиля чтения. Я часто пользуюсь нашим плагином так: сначала выделяю совсем немного — 10-15%, затем, если мне захотелось прочесть больше, поднимаю порог до 30% и перехожу к следующему слою текста.

Команда tldr не из России, и работа с русским языком у них, насколько я понимаю, не тестируется. Просто работает что-то «из коробки» вместе с английским.



tldr — наиболее близкий аналог вообще в мире. Если же смотреть на то, что сделано у нас в стране, то уже давно существует десктопное решение Text Analyst от Megaputer Intelligence (такой швейцарский нож для анализа текстов) и некоторые библиотеки (например, было что-то для аннотирования от компании RCO). Первое — инструмент только для аналитиков (приложение, кстати, легендарное в среде тех, кто работает с текстами), а второе и вовсе смогут использовать только разработчики. И то, и другое не получится использовать бесплатно. Разве что скачать старую версию Text Analyst с сильным ограничением на длину текстов. О существовании простого и удобного «one button solution» (кроме нашего и tldr) нам неизвестно.

Сколько у вас человек в команде, кто они, как давно?

Команда состоит из восьми физтехов (студентов МФТИ). Все очень интересные ребята, ещё со школы — олимпиадники по информатике, один человек успешно выступал на международной олимпиаде по лингвистике. Я же полтора года преподаю машинное обучение на Физтехе (у большей части команды я вел семинары).

Первые наработки делались с конца февраля теперь уже прошлого года — тогда нас было ещё четверо. Где-то в марте был макет того, что хочется получить (еще с «рандомными» алгоритмами), а к лету — прототип вместе с алгоритмом. Но интенсивная разработка того решения, которое есть сейчас, велась в октябре и ноябре. Там  уже была работа сутками напролет, одержимость команды идеей и удачное завершение этого этапа разработки — начало открытого бета-теста. Поэтому, наверное, правильно считать, что проект разработан за эти два месяца, а до этого мы в свое удовольствие игрались с алгоритмами и без каких-то амбициозных планов смотрели, что получается.

[caption id="" align="aligncenter" width="700"] Ох уж этот МФТИ[/caption]

При этом нам почти всем удалось запустить проект, продолжив учиться на Физтехе. Это, конечно, повлияло на то время, которое ребята могли уделить разработке сервиса. В какой-то момент встал вопрос: «А не уйти ли нам всем заниматься проектом»? Меня очень порадовала решимость ребят, и, в принципе, нас остановило только беспокойство близких. Представьте, как реагируют родители на новость, что их чадо бросает учебу ради какой-то невероятной идеи. Но у нас в команде все с четвертого или шестого курса, через полгода одни заканчивают бакалавриат, другие — магистратуру. Все настроены дальше заниматься проектом, поэтому впереди у нас период еще большей концентрации на задаче.

Насколько это сложный алгоритм и во что его можно будет преобразовать (для каких целей использовать)? Может, продать какому-нибудь Evernote, чтобы они его в свой Clearly вставили, или что-то такое.

На основе статей мы реализовали четыре разных алгоритма аннотирования методами машинного обучения. Один из них — supervised алгоритм (требует обучающую выборку, которую мы постепенно будем расширять), все другие — unsupervised (в русской литературе говорят «обучение без учителя»). Причем supervised-решение позволит в будущем сделать персонализацию аннотаций. Т.е. вы размечаете десять текстов и аннотации подстраиваются под вас. Если не устраивает —размечаете больше. Это решит основную проблему сервисов по аннотированию — то, что разные люди считают главным в тексте, совершенно разное.

[caption id="" align="alignnone" width="1287"] Работа с расширением[/caption]

Из этих алгоритмов мы строили смесь — еще более сильный алгоритм. Получилось так, что в смеси преобладают алгоритмы на основе той же идеи, что и в Google Page Rank (алгоритм ранжирования поисковой выдачи), только ранжируем мы предложения по значимости. Здесь возникла интересная проблема: самый качественный алгоритм на текстах средней длины работал очень долго — около секунды. А нам никак не хотелось вызывать скоростью работы раздражение у пользователей. Тут сыграло роль наличие в команде программиста-олимпиадника с богатым опытом в ACM. Классический алгоритм, работающий за квадратичное время, он модифицировал так, что время получилось линейным и все начало «летать».

Причём любое машинное обучение это еще и доля шаманства — обязательно возникают эвристики вроде какого-то особого взвешивания каких-нибудь переменных в алгоритме. Так вот после перехода к быстрой реализации пришлось одну такую эвристику поменять. Качество работы из-за этого на несколько процентов понизилось, но огромный выигрыш в скорости это оправдывает. Мы были очень довольны, что смогли позаботиться о комфорте пользователей.

При этом само по себе аннотирование (как ранжирование предложений по значимости) — это только верхушка айсберга. На самом деле, когда вы нажимаете кнопку плагина на страничке, происходит много всего интересного. Сначала достается ее html-код и отправляется к нам на сервер, там запускается алгоритм отделения связного текста страницы от меню и элементов управления. Это тоже делается методами машинного обучения. Когда текст выделен, нужно разбить его на предложения, чтобы понять, что вообще можно выделять.



Здесь снова используется машинное обучение. Изначально мы реализовали решение, описанное Mail.Ru в их корпоративном блоге на Хабре, но потом снова уперлись во время работы и опять-таки пришлось оптимизировать. И уже только после разбиения на предложения начинает работать алгоритм аннотирования, и, наконец, предложения с оценкой их значимости отдаются обратно, а на их основе генерится страничка с подсветкой. Все это создавалось для того, чтобы в итоге пользователю было достаточно нажатия только лишь кнопки плагина.

Для каждого промежуточного этапа существуют сервисы (как минимум, для английского языка) с платным API, т.е. каждый этап обработки вполне мог бы быть самостоятельным коммерциализируемым проектом. Возможно в какой-то момент мы разовьём эту идею и дадим пользоваться всеми этапами обработки текста другим разработчикам, но пока это не основная задача. А основная задача — заниматься технологией, создавать максимально удобные решения на ее основе, и набирать пользователей, т.к. без пользователей не получится персонализации, улучшения качества аннотирования, да и не будет ясно, насколько технология в действительности нужна.

Встроить «обкатанные» алгоритмы в какой-нибудь продукт (тот же Clearly) вполне можно. Сейчас это даже кажется наиболее естественным развитием для проекта. С технологией можно будет поступить как захочется — хоть делать новостной дайджест и другие проекты, как Yahoo на основе Summly. Но мы несколько больше, чем просто технология — мы облекли наши алгоритмы в столь простую в использовании форму, что теперь не нужно быть аналитиком или разработчиком, чтобы оценить потенциал того, что мы делаем. В итоге получился сервис, доступный для всех людей, желающих уже сейчас прикоснуться к будущему. Мы очень дорожим этим, хоть и не забываем про алгоритмы :)

Рассказывал Виктор Кантор.

Мы писали о том, как Денис Крючков, основатель коллективного блога «Хабрахабр», ликвидировал раздел «Dura Lex», посвящённый законодательству в IT-сфере. Сегодня Крючкову позвонили и сказали, что историю можно немного переиграть — раздел возрождается под именем «Законодательство и IT-бизнес», но политическим дискуссиям там места больше нет, за них предполагаются жестокие репрессии с переводом в режим «рид онли» при первых признаках политсрача.



То есть раздел превращается в прагматичную площадку для бесед о том, как законодательство влияет на технологический бизнес — там больше нет места оскорблениям и дискриминации, хентаю, экспериментам с размещением спорного контента, нытью и разговорам об очередном внесении в «чёрный список». Денис ловко вернул в строй один из самых популярных хабов, при этом выводя его из-под удара «Роскомнадзора» и прочих интересующихся.

Вернули Dura Lex, но переименовали в более понятную и предсказуемую сущность.

— deniskin (@deniskin) 25 декабря 2013

Все прежние посты из Dura Lex уже перенесены в свежеобразованный раздел, а новые топики могут создавать только пользователи с кармой более 20 пунктов.

А вообще, у нас есть один такой знакомый, который сперва делает, потом переделывает, а затем опять передумывает.