Los secretos del sistema de recomendación de Netflix y por qué es posible que no funcione para usted

Los secretos del sistema de recomendación de Netflix y por qué es posible que no funcione para usted



A lo largo de los años, Netflix ha puesto mucha energía en ajustar su sistema de recomendaciones para ahorrar tiempo y capacidad intelectual a los usuarios, y para acelerar la ruta hacia cualquier película o programa de televisión que probablemente los mantenga comprometidos con el servicio. más largo.



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Si las estadísticas sirven de algo, han tenido bastante éxito. La gran mayoría de las veces alrededor del 80% - los espectadores descubren su próximo atracón de Netflix a través de recomendaciones (en lugar de buscar en el sitio ellos mismos). A menudo, está ahí mismo, mirándolos a la cara en su página de inicio personalizada.

Aún, No estás solo si sientes que Netflix no te entiende del todo.



Cuando comencé en Netflix hace 12 años, estábamos aprendiendo a rastrear con respecto a la personalización, dice Todd Yellin, vicepresidente de producto de Netflix. Ahora, diría que estamos en nuestra adolescencia. Todavía no somos perfectos, estamos lejos de ser perfectos. Creo que estamos bien. Me esfuerzo por ser grandioso.

Pero, ¿cómo funcionan realmente las recomendaciones? ¿Y dónde están los defectos? Consulte nuestra práctica guía para laicos a continuación.




¿Cuál es la teoría detrás del sistema de recomendación de Netflix?

Hay dos ideas principales en juego aquí, y ambas provienen de lo que Netflix ha aprendido al encuestar los datos de los usuarios a lo largo de los años.

En primer lugar, saben que la mayoría de sus usuarios no quieren perder demasiado tiempo buscando algo que mirar.

La persona típica no va a mirar miles de títulos, van a ver un promedio de 40 a 50 títulos en cada sesión, dice Yellin.

Por lo tanto, Netflix tiene una pequeña ventana en la que despertar su interés o arriesgarse a perder su atención, por lo que su enfoque principal es asegurarse de que lo primero que vea cuando inicie sesión sean títulos que desee ver.

En segundo lugar, han aprendido a lo largo del camino que lo que los usuarios decir sobre cómo utilizan el servicio y su comportamiento real no siempre se correlacionan.

Mucha gente nos dice que a menudo ven películas o documentales extranjeros. Pero en la práctica, eso no sucede mucho, dijo Carlos Gómez-Uribe, ex vicepresidente de innovación de productos de Netflix en una entrevista con Wired en 2013 .

Del mismo modo, saben que puede optar por calificar un documental inteligente que haya visto una vez con 5 estrellas, mientras que puede otorgar una calificación más baja, o ninguna calificación, a la película de Adam Sandler que ha visto cuatro veces este año. . Esta es, presumiblemente, una de las dos razones por las que decidieron eliminar el sistema de clasificación de estrellas en favor de un modelo de pulgar hacia arriba y pulgar hacia abajo. Más sobre la segunda razón más adelante.

¿Pero como funciona?

En pocas palabras: datos.

A varios empleados afortunados de Netflix se les paga para ver todos los títulos y marcar cualquier número de elementos definitorios que ocurran. Por ejemplo, una película como Wall-E se etiqueta de la siguiente manera: de espíritu cálido, diálogo escaso, satírico, etc. Puede haber cualquier número de etiquetas; cuantas más, mejor.

Entonces entran en juego los algoritmos. Cuanto más ve Netflix, mejor intenta comprender sus gustos al compilar un perfil basado en etiquetas recurrentes en los programas que está viendo.

Entonces, si has visto a Jessica Jones de Marvel, que puede estar etiquetada como oscura, con una protagonista femenina fuerte, entre otras cosas, es muy probable que Orange Is the New Black aparezca en la parte superior de tu mazo.

Cada categoría en su página principal está personalizada en función de su comportamiento de visualización, empujando el contenido que coincide con los patrones que ha estado dibujando sin saberlo, al frente. Los algoritmos también tienen en cuenta información específica sobre el usuario: en qué tipo de dispositivo ves y a qué horas sueles mirar.

Si está interesado en obtener más información, Yellin hizo un útil video explicativo; échale un vistazo a continuación.

¿Por qué sigo recibiendo recomendaciones que no me interesan?

Esto probablemente se deba a que Netflix ha adoptado una línea decididamente dura con respecto a la subjetividad del gusto.

Cuando la personalización está en su mejor momento, no se trata realmente de 'bueno, eso es malo, eso es bueno', dice Yellin, se trata de si eso es malo para esta persona, si eso es bueno para esta persona.

Esta línea de pensamiento puede haber entrado en juego en la decisión de eliminar el sistema de calificación de 5 estrellas a favor del pulgar hacia arriba, el pulgar hacia abajo. Ya no es posible determinar cómo se sienten los demás usuarios de Netflix con respecto a un programa: las puntuaciones de los pulgares no son visibles, pero van hacia una calificación de coincidencia, lo que significa la probabilidad de que disfrutes de un título basado en los algoritmos mencionados anteriormente.

No es una coincidencia que esto signifique que los proyectos de Netflix de un millón de libras ya no corren el riesgo de ser etiquetados con una calificación de estrellas baja para que todos los vean.

El nuevo sistema permite que los programas que solo han gustado a un número relativamente pequeño de personas te sean recomendados simplemente porque tienen algunas de las mismas etiquetas que los programas que te gustan.

El gusto es subjetivo, pero con un programa como Gypsy, un original de Netflix protagonizado por Naomi Watts, que se estrenó en decir críticas en junio, y fue cancelado dentro de los dos meses de su debut, la probabilidad de que al usuario promedio le guste es significativamente menor que con un programa como House of Cards, su drama insignia que fue bien recibido en todos los ámbitos, incluso si contiene elementos similares según el sistema de etiquetado. .

No me gusta la palabra cancelar, porque Gypsy estará en el servicio durante muchos años. Simplemente decidimos no hacer otra temporada. Y Gypsy seguirá siendo personalizado para muchas personas en los próximos años, dice Yellin.

¿Es probable que mejore en el futuro?

No hay razón para dudar de la capacidad de Netflix para innovar y mejorar su servicio. Las recomendaciones están mejorando constantemente: un Cuenta de Twitter de malas recomendaciones de Netflix se quemó en 2015, aparentemente sin buen material.

Y la negativa de Netflix a aceptar un consenso general sobre la calidad de los programas puede convertirse en un problema menor en el futuro, a medida que mejoren sus algoritmos y cualquier otra tecnología de personalización que tengan en proceso.

Y, si hay que creer en Elon Musk , la inteligencia artificial podría ser capaz de cualquier cosa. Pero incluso si hay un levantamiento informático, al menos su MacBook tendrá una comprensión más matizada de su relación con la obra de Wes Anderson.


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Última actualización 8 de septiembre