Якщо спростити, то звичайні рекомендаційні системи видають людям речі – схожі на ті, що їм уже подобаються. Варіюється лише набір, кількість параметрів і критерії визначення схожості.
А в результаті що?
Через деякий час ми починаємо слухати і дивитися по суті одне й те саме – хоч і від різних виконавців, авторів і брендів. Пропускаючи таким чином безліч цікавих новинок – тільки тому що вони не схожі ні на що, що подобалося нам раніше.
Але ж рекомендації можна будувати – виходячи рівно з протилежного принципу. Тобто з’ясовувати, що людям НЕ подобається. Щоб пропонувати їм усе нове – що на це несхоже.
Тоді вони зможуть дізнаватися про незвичайні новинки. Не тому що система вважатиме, що вони їм сподобаються. Атому, що в неї не буде причин припустити, що вони їм не сподобаються.
Коли ми шукаємо нові ідеї для стартапів, ми намагаємося зрозуміти, що люди можуть захотіти… орієнтуючись при цьому на їхні думки з приводу того, що їм уже подобається. Таким чином ми перетворюємося на “звичайну рекомендаційну систему” 
Яка не може запропонувати їм нічого настільки незвичного – щоб вони закричали:
Вау! Нічого собі! Ніколи про таке не думав!”
Але ж ми теж можемо вчинити навпаки. І почати з’ясовувати в людей, що їм НЕ подобається. Щоб вигадувати і пропонувати їм що завгодно нове – аби тільки воно було несхоже на те, що їм уже безумовно не подобається.
Тільки так у нас зберігається шанс зробити щось настільки круте, що здатне настільки сильно здивувати людей, щоб вони з усіх ніг кинулися це купувати.
