El lema de Netflix “todo es una recomendación” pone de manifiesto la importancia que esta plataforma le otorga a su sistema de sugerencias. Según cálculos de la empresa, más del 80% de su programación se descubre a través de algoritmos que aconsejan a los usuarios el contenido que encaja dentro de sus preferencias.
¿Cómo conoce Netflix mis preferencias?
Durante más de una década, Netflix ha refinado procesos de selección, recopilación y análisis de datos sobre lo que ven sus usuarios y cómo valoran el contenido. Con esa información han desarrollado un sistema de algoritmos y aprendizaje automático con el fin de esquivar los preconceptos que puedan tener sus usuarios y encontrar películas o series que inicialmente no elegirían. Para hacerlo, se basa en las tramas sutiles dentro de los contenidos en lugar de hacerlo solo en la clasificación más amplia por géneros.
El sistema utiliza tres fuentes de información:
- los abonados de Netflix,
- los especialistas que etiquetan el contenido,
- los propios algoritmos y el aprendizaje automático.
El público de Netflix contribuye con su historial de visionado (100 millones de usuarios con múltiples perfiles activos: unos 250 millones a nivel mundial). Los especialistas independientes así como los de Netflix son quienes clasifican y etiquetan bajo múltiples criterios el contenido. Y finalmente, los algoritmos determinan qué factor pesa más sobre otros: desde la frecuencia en que se conectan los abonados, el tiempo que miran o qué contenido provoca el fenómeno de binge watching. Así se construyen las comunidades con gustos y preferencias similares. Existen alrededor de unas dos mil comunidades de este tipo.
Las etiquetas que se utilizan para los algoritmos de aprendizaje automático son las mismas en todo el mundo. Se complementan con un subconjunto de etiquetas generadas directamente desde la interfaz de cada usuario que cambian según el país, el idioma y el contexto cultural.
¿Por qué Netflix me recomienda esta película?
Las recomendaciones de Netflix van más allá de los géneros tradicionales. Para analizar las series, el algoritmo tiene en cuenta factores como el tipo de guion, los personajes o los escenarios. Por ejemplo, si un usuario ha visto contenidos que incluyen historias que muestran el lado oscuro de la sociedad, la aplicación le recomendará opciones similares sin importar si se trata de comedias, películas de acción o documentales. El algoritmo también define el orden en que aparecerán las recomendaciones en la pantalla de cada usuario.
La información de los algoritmos sirve además para analizar el tiempo que toman sus usuarios en decidirse, y el margen que tienen para convencerlos de consumir contenido, que según la compañía es de apenas 30 segundos. Gracias a la información recabada, han conseguido descubrir que las imágenes de rostros expresivos consiguen cautivar a más espectadores.
Este big data también ayuda a Netflix a predecir qué tipo de contenido puede tener más aceptación a nivel global o regional en el futuro y se definen los contenidos propios que recibirán inversiones, con una mayor probabilidad de que sean un éxito.
