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Claves para comenzar a entender el algoritmo secreto de Netflix




25/03/2019 - 16:45:28
Infobae.- Cada a�o, 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 compa��a es bastante reservada en cuanto a n�meros y procesos.

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

Este a�o, cerca de las colinas de Hollywood, en el ic�nico Sunset Bronson Studios (donde estaba el estudio original de Warner Brothers), la compa��a abri� sus puertas a periodistas de todo el mundo durante dos d�as.

Jornadas colmadas de charlas sobre tecnolog�a, dise�o, sonido y doblaje, entre otras, fueron acompa�adas de algunas experiencias para comprender sus procesos de trabajo. Tambi�n hubo una visita a sus estudios de animaci�n (su gran desaf�o), donde trabajan m�s de 200 personas.


La compa��a apuesta a los contenidos originales como uno de sus principales diferenciales. La palabra "storytelling" (b�sicamente, 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 compa��a aseguraron que los datos que recopilan de los usuarios no son lo m�s importante al momento de crear nuevas historias.

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

Sin embargo, los usuarios hablamos del algoritmo de Netflix, lo criticamos, tambi�n lo alabamos. �C�mo entenderlo?


"No hay nada complicado en el algoritmo de Netflix. Es realmente una colaboraci�n entre las personas que ven Netflix, nuestros usuarios, y nosotros, tratando de hacer m�s f�cil el camino para que alguien encuentre el contenido correcto en el momento indicado", recogemos ese dato, no nos interesa tu g�nero tampoco, ni d�nde vives", se�ala a Infobae Todd Yellin, vicepresidente de producto.

Contin�a: "No hacemos excepciones superficiales, es decir, no nos interesa tu edad. Lo que realmente nos importa es si te gustan las pel�culas de acci�n con sangre, realmente violentas, o si te gustan las pel�culas rom�nticas, o si te gustan los documentales de ciencia".

"Si te gustan, nosotros recogemos esta se�al. Y encontramos qui�nes m�s en el mundo, no solo en la Argentina, est�n mirando contenidos similares a los que t� disfrutas. Lo que ellos miren, t� lo podr�s descubrir tambi�n. Y luego, lo ponemos delante de t�, en las recomendaciones, para que te sea f�cil encontrar algo genial para mirar", culmina.

Sin embargo, la parte m�s 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 algor�tmica, las personas crean sus propias "tribus de pensamiento", cerr�ndose a nuevas posibilidades.

Yellin dice que la plataforma est� 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 rom�ntica. "El error ser�a que al d�a siguiente el usuario vea solo comedias rom�nticas como recomendaciones", se�ala.

Pero qu� pasa, seg�n plantea, si al d�a siguiente la persona mira un contenido de terror. Entonces, por ejemplo, �dejar�a de ofrecerle documentales?

Yellin explica que la idea es ofrerle a la persona, una o dos filas de recomendaciones de contenidos rom�nticos y otra de terror. Pero el sistema seguir� explorando con el usuario. Entonces el algoritmo tambi�n le recomendar� documentales o thrillers.

"Nosotros siempre usamos se�ales de nuestros usuarios pero tambi�n exploramos y les mostramos contenidos que no hayan visto", concluye.

Queda claro que la plataforma no funciona solo por un proceso autom�tico que se vincula a un algoritmo. La fuerza humana para llegar a las recomendaciones es clave tambi�n. Participan desde ingenieros y programadores hasta ling�istas y antrop�logos.

Se realiza un trabajo realmente artesanal que convive todos los d�as 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 im�genes que vemos en las recomendaciones (var�an seg�n los gustos de cada usuario).

En una sesi�n cerrada sobre escritores y taggers a la que accedi� Infobae, desde la compa��a explicaron c�mo trabajan. Mostraron una escena de la serie "Stranger things" y los participantes del encuentro deb�an etiquetarla con distintas opciones brindadas.


"Miedo", "supernatural", "adolescencia" fueron algunas de las etiquetas en com�n. Pero, nuevamente, �c�mo evitar el sesgo que podr�a existir de parte de los m�s de 30 escritores y m�s de 50 taggers?.

"No podemos ser redundantes. B�sicamente 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 relaci�n familiar con Reed Hastings, el CEO y fundador de la compa��a).

Contin�a: "A veces tenemos dos taggers que miran lo mismo, para detectar si b�sicamente obtienen el mismo resultado. Y si algo parece, ya sabes, subjetivo, le decimos al tagger �hey sabes, creemos que est�s agregando demasiada opini�n 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 t�rminos de c�mo interact�an los taggers con el algoritmo. Nuestras etiquetas le dan contexto al algoritmo", finaliza.

M�s de los procesos

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

El ingl�s es un idioma m�s para la plataforma que tiene una visi�n m�s global de su negocio. En una sesi�n 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 pel�cula "Roma" y hablaron del software que emplean para gestionar todos los recursos vinculados a sus producciones originales.

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