ПРАВИЛА ПРИМЕНЕНИЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ УНИХ

На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии.

На информационном ресурсе при применении информационных технологий предоставления информации осуществляется сбор, систематизация и анализ сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации.

1. Владелец информационного ресурса

Владелец ресурса: Индивидуальный предприниматель Гусев Александр Сергеевич, ИНН 253614949918, ОГРНИП 316253600092399.

Информационный ресурс: https://unih.site.

Email для юридически значимых сообщений: hello@unih.site.

2. Что в УНИХ относится к рекомендательным технологиям

УНИХ может изменять состав и порядок показываемых результатов с учётом сведений о текущем запросе и предпочтениях пользователя. Неперсонализированные фильтры и прямое применение явно заданных критериев могут работать независимо от профиля предпочтений.

3. Какие сведения о предпочтениях могут использоваться

В зависимости от включённых функций могут учитываться:

— текст и структура текущего поискового запроса;

— явно выбранные фильтры и критерии;

— сохранение и удаление товара из сохранённого;

— скрытие результата и выбранная причина скрытия;

— явные сигналы «нравится/не нравится», «больше такого» и аналогичные команды;

— изменение критериев в ходе диалога;

— явно выраженные пользователем оценки и предпочтения, которые система распознаёт как сигнал;

— ручные настройки профиля предпочтений и подтверждение или отклонение предложенных системой гипотез, если такие элементы интерфейса включены;

— агрегированный профиль предпочтений, сформированный из перечисленных действий.

Обычный переход к продавцу сам по себе не должен автоматически считаться сигналом вкуса только потому, что пользователь открыл ссылку.

4. Источники сведений

Основной источник сведений о предпочтениях — действия самого пользователя в интерфейсе УНИХ.

УНИХ не должен приобретать скрытые пользовательские профили у третьих лиц и незаметно объединять их с внутренним профилем предпочтений без отдельного правового основания и обновления настоящих Правил.

Часть профиля предпочтений может храниться локально в браузере пользователя. Собственному поисковому API может передаваться минимизированный набор агрегированных технических признаков, необходимых для персонализации. Полная локальная история действий не должна передаваться внешнему разговорному AI только для удобства разбора запроса.

5. Как формируются рекомендации

5.1. Система получает явно заданные критерии и доступные сигналы предпочтений.

5.2. Сигналы могут преобразовываться в технические признаки и веса, которые повышают или понижают соответствие результата предпочтениям пользователя.

5.3. Жёсткие условия запроса и подтверждённые фактические свойства товара имеют приоритет над попыткой угадать вкус. Персонализация не должна превращать товар, нарушающий явно заданный критерий, в подходящий результат.

5.4. Качество, полнота и актуальность данных могут влиять на показ результата независимо от персональных предпочтений.

5.5. Партнёрский статус продавца и размер комиссии не являются самостоятельным сигналом предпочтений и сами по себе не дают права поднимать менее подходящий товар выше более подходящего.

6. Объяснимость

УНИХ по возможности показывает понятную причину рекомендации: совпавший критерий, цену, категорию, материал, стиль или иной подтверждённый признак. Сервис не должен объяснять результат несуществующей причиной или выдавать вероятностный вывод за подтверждённый факт.

Если персонализация существенно повлияла на выдачу, интерфейс может сообщать, что предпочтения пользователя были учтены.

7. Управление персонализацией

Пользователь может изменять явно заданные критерии, отменять отдельные сигналы, очищать доступную историю и, если соответствующий элемент включён, отключать влияние профиля предпочтений или сбрасывать его. Базовые функции поиска не должны зависеть от невозможности отказаться от необязательной персонализации.

8. Разговорный AI и рекомендации

Автоматизированная модель, используемая для понимания естественного языка, и профиль предпочтений являются разными механизмами. Разговорный AI может помогать интерпретировать запрос, но не должен создавать отдельный скрытый профиль пользователя. Конкретные товары выбираются поисковой логикой УНИХ по данным каталога.

9. Ограничения

Рекомендательная система не должна:

— нарушать права и законные интересы граждан и организаций;

— предоставлять запрещённую законом информацию;

— скрытно дискриминировать непартнёров только ради комиссии;

— использовать заведомо чувствительные сведения для профилирования без законного основания;

— делать выводы о здоровье, религии, политических взглядах, интимной жизни и иных чувствительных характеристиках только из товарного поиска и использовать такие выводы для иных целей;

— маскировать рекламу под нейтральную рекомендацию;

— придумывать свойства товара или причины рекомендации.

10. Изменение логики

Существенное изменение набора сигналов, источников предпочтений или способов анализа требует пересмотра настоящих Правил до или одновременно с выпуском соответствующего изменения.

11. Доступность информации

Настоящие Правила размещаются на русском языке, доступны бесплатно, без регистрации и иных ограничений. Сообщение о применении рекомендательных технологий размещается заметно и содержит ссылку на отдельную страницу с настоящими Правилами и установленной информацией.

12. Обращения

Вопросы о применении рекомендательных технологий и юридически значимые сообщения можно направить на hello@unih.site.