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Claves para comenzar a entender el algoritmo secreto de Netflix




25/03/2019 - 16:45:28
Infobae.- Cada año, Netflix organiza un encuentro en sus oficinas para dar a conocer novedades y curiosidades respecto de sus producciones y forma de trabajar. La plataforma de streaming muestra su “cocina” y es un momento para aprovechar, teniendo en cuenta que la compañía es bastante reservada en cuanto a números y procesos.

En su quinta edición, "Netflix Labs Day 2019″ se realizó por primera vez en Los Ángeles, California, donde trabajan 2.900 personas. Las ediciones anteriores se realizaron en Los Gatos, Silicon Valley, donde se ubican sus oficinas centrales.

Este año, cerca de las colinas de Hollywood, en el icónico Sunset Bronson Studios (donde estaba el estudio original de Warner Brothers), la compañía abrió sus puertas a periodistas de todo el mundo durante dos días.

Jornadas colmadas de charlas sobre tecnología, diseño, sonido y doblaje, entre otras, fueron acompañadas de algunas experiencias para comprender sus procesos de trabajo. También hubo una visita a sus estudios de animación (su gran desafío), donde trabajan más de 200 personas.


La compañía apuesta a los contenidos originales como uno de sus principales diferenciales. La palabra "storytelling" (básicamente, la forma de contar sus historias) atraviesa todo el encuentro, por encima de "algoritmo", aquel que conoce lo que los usuarios quieren y recomienda contenidos.


En un panel denominado "El futuro del entretenimiento", desde la compañía aseguraron que los datos que recopilan de los usuarios no son lo más importante al momento de crear nuevas historias.

De forma inversa, pensando en números, la poca audiencia que puede tener un contenido es la causante de su desaparición en la plataforma, asegura a Infobae Greg Peters, gerente global de producto.

Sin embargo, los usuarios hablamos del algoritmo de Netflix, lo criticamos, también lo alabamos. ¿Cómo entenderlo?


"No hay nada complicado en el algoritmo de Netflix. Es realmente una colaboración entre las personas que ven Netflix, nuestros usuarios, y nosotros, tratando de hacer más fácil el camino para que alguien encuentre el contenido correcto en el momento indicado", recogemos ese dato, no nos interesa tu género tampoco, ni dónde vives", señala a Infobae Todd Yellin, vicepresidente de producto.

Continúa: "No hacemos excepciones superficiales, es decir, no nos interesa tu edad. Lo que realmente nos importa es si te gustan las películas de acción con sangre, realmente violentas, o si te gustan las películas románticas, o si te gustan los documentales de ciencia".

"Si te gustan, nosotros recogemos esta señal. Y encontramos quiénes más en el mundo, no solo en la Argentina, están mirando contenidos similares a los que tú disfrutas. Lo que ellos miren, tú lo podrás descubrir también. Y luego, lo ponemos delante de tí, en las recomendaciones, para que te sea fácil encontrar algo genial para mirar", culmina.

Sin embargo, la parte más compleja de los algoritmos y la inteligencia artificial hoy, es el sesgo. El "alimento" principal del algoritmo (en este caso, nuestros gustos) puede crear burbujas, como las de Facebook. De forma manual y algorítmica, las personas crean sus propias "tribus de pensamiento", cerrándose a nuevas posibilidades.

Yellin dice que la plataforma está atenta a lo que quiere el usuario y evita este tipo de error. Brinda el ejemplo de un usuario nuevo que mira por primera vez una comedia romántica. "El error sería que al día siguiente el usuario vea solo comedias románticas como recomendaciones", señala.

Pero qué pasa, según plantea, si al día siguiente la persona mira un contenido de terror. Entonces, por ejemplo, ¿dejaría de ofrecerle documentales?

Yellin explica que la idea es ofrerle a la persona, una o dos filas de recomendaciones de contenidos románticos y otra de terror. Pero el sistema seguirá explorando con el usuario. Entonces el algoritmo también le recomendará documentales o thrillers.

"Nosotros siempre usamos señales de nuestros usuarios pero también exploramos y les mostramos contenidos que no hayan visto", concluye.

Queda claro que la plataforma no funciona solo por un proceso automático que se vincula a un algoritmo. La fuerza humana para llegar a las recomendaciones es clave también. Participan desde ingenieros y programadores hasta lingüistas y antropólogos.

Se realiza un trabajo realmente artesanal que convive todos los días con el algoritmo. Es complejo comprenderlo por completo, y es, precisamente, esta sinergia la que convierte al algoritmo de Netflix en secreto.

"Nuestras etiquetas le dan contexto al algoritmo"

El "alimento" del algoritmo es una mezcla de las elecciones de sus usuarios con el trabajo humano y artesanal de muchas decenas de personas. Por ejemplo, los escritores de las sinopsis y los taggers, es decir, los etiquetadores de contenido, trabajan en equipo junto a personas que eligen las imágenes que vemos en las recomendaciones (varían según los gustos de cada usuario).

En una sesión cerrada sobre escritores y taggers a la que accedió Infobae, desde la compañía explicaron cómo trabajan. Mostraron una escena de la serie "Stranger things" y los participantes del encuentro debían etiquetarla con distintas opciones brindadas.


"Miedo", "supernatural", "adolescencia" fueron algunas de las etiquetas en común. Pero, nuevamente, ¿cómo evitar el sesgo que podría existir de parte de los más de 30 escritores y más de 50 taggers?.

"No podemos ser redundantes. Básicamente hacemos constantemente lo que llamamos calibraciones, para ver si un tagger etiqueta algo de la misma manera que otro tagger", explica a Infobae Mike Hasting, director de equipo creativo editorial (y aclara no tener relación familiar con Reed Hastings, el CEO y fundador de la compañía).

Continúa: "A veces tenemos dos taggers que miran lo mismo, para detectar si básicamente obtienen el mismo resultado. Y si algo parece, ya sabes, subjetivo, le decimos al tagger ´hey sabes, creemos que estás agregando demasiada opinión a esto´".

Hastings dice que el etiquetado de contenidos es un proceso de Q&A, es decir, de preguntas y respuestas. "Tratamos de dejar el sesgo afuera, en términos de cómo interactúan los taggers con el algoritmo. Nuestras etiquetas le dan contexto al algoritmo", finaliza.

Más de los procesos

Las charlas y experiencias del encuentro "Netflix Labs" se completaron, por ejemplo, con sesiones de doblaje en vivo, en donde la compañía expuso cómo trabaja el software que utiliza para doblar. En el mundo hay 371 millones de personas que hablan inglés nativo y solo el 5%, usa Netflix.

El inglés es un idioma más para la plataforma que tiene una visión más global de su negocio. En una sesión denominada "El arte del doblaje", mostraron en vivo el doblaje de una escena de la serie "La casa de las flores".

En otras sesiones, mostraron la mezcla de sonido de la película "Roma" y hablaron del software que emplean para gestionar todos los recursos vinculados a sus producciones originales.

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