• Samuel Prieto Rodríguez

Netflix Research, la ciencia de datos detrás del arte del video


Se ha escrito bastante sobre cómo utiliza Netflix herramientas como el big data, los algoritmos o la inteligencia artificial para producir contenidos que tengan un éxito casi garantizado desde guion, elenco, producción y demás elementos que suman al triunfo o fracaso de una obra audiovisual.

La diferencia en esta ocasión es que es el propio gigante del streaming el que descubre sus cartas y da paso a Netflix Research, sitio en que sus investigadores comparten parte de su trabajo.

“Esto comenzó con un enfoque inicial en áreas como recomendaciones y experimentación, pero ahora se ha ampliado a otras áreas de investigación y dominios de aplicaciones en nuestro negocio, incluida la producción de estudio, marketing y entrega de contenido. Para maximizar el impacto de nuestra investigación, no la centralizamos en una organización separada sino tenemos muchos equipos que realizan investigaciones en colaboración con equipos comerciales, de ingeniería y otras áreas. Si bien esto ha funcionado bien internamente, hemos descubierto que puede ser difícil navegar por personas ajenas a Netflix que quieran comprender nuestro trabajo, con nuestra gente o formas de oportunidades de trabajo. Por lo tanto, hemos creado este sitio web para una visión general amplia de nuestra investigación”, explica el gigante tecnológico.

“Esperamos que nuestros esfuerzos de investigación en Netflix sigan creciendo a medida que seguimos encontrando nuevas y mejores formas de entretener al mundo. Avanzaremos descubriendo nuevas y mejores formas de personalizar más dimensiones de nuestro producto, utilizando el procesamiento del lenguaje natural y la visión computacional para construir una comprensión más profunda del contenido en todas las fases de su ciclo de producción”.

Las áreas que abarca la investigación son tan amplias como especializadas y apasionantes.

El aprendizaje automático es la herramienta por excelencia para mejorar continuamente la experiencia de cada uno de los 125 millones de usuarios y optimizar el servicio de extremo a extremo.

“Históricamente, la personalización ha sido el área más conocida donde el aprendizaje automático potencia nuestros algoritmos de recomendación. También estamos utilizando el aprendizaje automático para ayudar a dar forma a nuestro catálogo de películas y programas de TV mediante el conocimiento de características que hacen que el contenido tenga éxito. Lo utilizamos para optimizar la producción de películas originales y programas de televisión en el estudio de Netflix que crece rápidamente. También nos permite optimizar la codificación de audio y video, la selección de tasa de bits adaptable y nuestra red interna de entrega de contenido que representa más de un tercio del tráfico de Internet en América del Norte. Además, potencia nuestro gasto publicitario, mezcla de canales y creatividad publicitaria para que podamos encontrar nuevos miembros que disfruten de Netflix”.

Un ejemplo de muchos en que acercarse lo más posible y obstinadamente a cada detalle hace una diferencia abismal son las imágenes fijas para mostrar una serie en el catálogo. Cualquiera podría decir que sólo es tomar un pantallazo de cualquier episodio que se vea atractivo o diseñar un poster y listo. Pues no. ¿Ha notado que se utilizan bastante más de una o dos?

Bueno, eso es porque diferentes imágenes cubren una amplia gama de temas en el programa para ir más allá de lo que retrata una sola. Después de todo, no todos ven una serie, película o documental por las mismas razones ni porque les sean atractivas las mismas cosas. Así, la imagen fija con que se sugiere un contenido se complementa con otros factores como las recomendaciones basadas en lo que ha visto anteriormente, su edad y muchos más.

Dentro del propio catálogo, cada obra audiovisual debe competir literalmente con millones por la atención de la mayor cantidad posible de usuarios y eso significa un reto de marketing cada vez mayor.

Ese es uno de los miles de detalles que los investigadores observan en la búsqueda constante de optimizar la experiencia de usuario.

Netflix Research promete describir algo así como el lado izquierdo del cerebro del monstruo. El lado derecho es el de las emociones, el que ve, escucha, interpreta y da sentido; ese hemisferio que los comunicadores pasamos años estudiando cómo conquistar para entregarle los mensajes y hacer que le sean importantes, interesantes y atractivos. Eso se hace desde el lado izquierdo, el de los cálculos lógicos y matemáticos.

#Netflix #Audiovisual #Marketing

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Periodista y productor audiovisual

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