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Stranger Things e o uso de algoritmos

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Stranger Things e o uso de algoritmos

Com referências de ET e outros clássicos, a nova série da Netflix gera discussões sobre até que ponto a plataforma faz uso de big data para considerar suas produções

Luiz Gustavo Pacete
2 de agosto de 2016 - 16h00

Assim que foi lançada pela Netflix, em julho, a série Stranger Things alcançou a uma geração cuja infância se deu nas décadas de 1980 e 1990. As referências de clássicos como ET e Conta Comigo, a mistura de Alien com Carrie, Contatos Imediatos do Terceiro Grau com Evil Dead e Goonies com Poltergeist logo chamou a atenção dos fãs. Olhares mais atentos, no entanto, levantaram uma questão: seria a Stranger Things obra dos algoritmos da Netflix considerando que a empresa teria mapeado a audiência desses clássicos e chegado a uma receita em comum? Independentemente da resposta, a série se tornou a mais popular do IMDb, ultrapassando, inclusive, Game of Thrones.

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Stranger Things, um caldeirão de referências

Em um post no seu perfil do Linkedin, Gustavo Miller, digital creative, escreveu que a série pode ter sido “a maior obra de arte do algoritmo da Netflix”. Segundo ele, o algoritmo da plataforma já ajudou a ressuscitar seriados como Arrested Development e Full House, além de estreitar a parceria com a Marvel com produções como Demolidor e Jéssica Jones. “Em 2013, 75% dos assinantes escolhiam o que assistir por base das recomendações da empresa. Conhecendo um pouco como a Netflix analisa todos os nossos hábitos ali, tem muito big data por trás de Stranger Things”, escreveu Miller.

Ilos Schuler, strategic planning da E.life Group, não acredita que o uso de algoritmos por parte da Netflix seja tão profundo a esse ponto, apesar de ser relevante na geração de insights. “O fato de a série conter referências de filmes famosos é totalmente mérito dos roteiristas e produtores e não de um big data que vai traçar todas as referências que a série precisa ter para agradar a audiência. ” Ele acredita, porém, que o conteúdo assistido pelos usuários indica tendências.

A Netflix sempre manteve o olhar nos algoritmos para gerar conteúdos relevantes, baseados nas preferências de seus usuários e, sobretudo, em ambientes externos, afirma Marcelo Trevisani, Head of Marketing Studio da CI&T, “Para isso, acompanha em tempo real o que as pessoas falam sobre cada episódio nas redes sociais. Este acompanhamento ajuda produtores a ir além, oferecendo não apenas o conteúdo certo por categoria, mas usando tais informações para criar novos roteiros, alterar ou aprimorar episódios para atender às expectativas do seu público”, diz Trevisani.

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Arrested Development foi transmitida nos Estados Unidos de 2003 a 2006 e relançada com 15 episódios pela Netflix em 2013

Ainda de acordo com Trevisani, outra métrica usada para direcionar as produções é o estudo do comportamento dos usuários. Ou seja, quantas vezes eles pausam o vídeo, voltam ou mesmo assistem a vários episódios sequencialmente, em um determinado período. E, o quanto este comportamento reflete nas menções nas redes sociais. “Avaliando os dados, a Netflix pode perceber em qual episódio o usuário tornou-se fã da série. O caso de House of Cards e Sense8 que conquistaram sua fiel audiência no episódio 3. Já em The Walking Dead os espectadores foram capturados a partir do segundo episódio”, lembra Trevisani citando uma pesquisa divulgada pela própria Netflix no ano passado.

No ano passado, quando anunciou a presença em 130 países, Reed Hastings, CEO da Netflix, disse esperar que as recomendações ficassem tão boas a ponto de “recomendar exatamente a série ou filme que se encaixa no seu humor atual”. “Quando um membro inicia uma sessão e nós ajudamos que esse membro encontre algo atraente dentro de alguns segundos, isso previne que ele abandone o nosso serviço por outra alternativa de entretenimento”, disse Hastings.

De acordo com Marcelo Bernardes,  CEO da Purple Cow, a questão dos algoritmos ficou evidente pela primeira vez com o sucesso de House of Cards. “Ali está um grande exemplo de como trabalhar dados. Antes mesmo de ir ao ar eles já sabiam do sucesso porque “simplesmente” usaram seus dados para responder algumas perguntas. Por que as pessoas param de ver séries? Em que momento da trama elas abandonaram? Quanto tempo demoraram para voltar? Muitas pessoas assistiram The Social Network (David Fincher), muitas pessoas viram a versão inglesa de “House of Cards”, mas quem assistiu as duas (David Fincher e House of Cards inglesa), tinham algo em comum? Sim, assistiram filmes com Kevin Spacey.”

Bernardes explica que essa combinação é feita por duas frentes muito importantes na Netflix: Dados que definem o que produzir e dados que ajudam a estimular o seu consumo. “Você já percebeu que um mesmo filme tem avaliações diferentes, dependendo da conta que você usa para acessar? As 5 estrelas não são uma média padrão de avaliação do filme. Ela é a avaliação precisa para você. Em outras palavras, ela te diz se você vai gostar do filme.” Bernardes indica que o tipo de algoritmo que a Netflix usa seria o “Restricted Boltzmann Machines”, utilizado em aplicações de “filtro colaborativo” que encontra de forma eficiente pessoas parecidas com você. O outro é autoral, foi produzido em uma competição de tecnologia da própria Netflix (The Netflix Prize) que premiou o vencedor com 1 milhão de dólares em 2009. “Tudo isso para prever o que você vai gostar. E ainda assim não estão satisfeitos, pois acabaram de anunciar que existe uma grande chance de revisarem o jeito que recomendam os filmes. Dá para ter uma ideia da importância do assunto para a empresa”, conclui Bernardes.

 

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