La “fórmula Netflix” de las recomendaciones

Recomiendo leer el artículo “How Netflix Reverse Engineered Hollywood“, probablemente lo más interesante, inspirador y profundo que he leído en mucho tiempo. Y que, además, se trata de Netflix.

Allí, el periodista Alexis Madrigal utiliza la ingeniería inversa para determinar cómo funcionan las recomendaciones de Netflix. Complementado con una entrevista a Todd Yellin, el hombre que creó el sistema, el artículo no sólo explica cómo funciona el algoritmo sino que también habla de una filosofía sobre cómo se deben pensar los productos digitales hoy en día.

tod yellin
Tod Yellin, VP of Product de Netflix

¿Cómo se crean categorías como “Documentales emocionales de luchas contra el sistema” u “Obras de períodos sobre la realeza basados en hechos reales”?  Se trata de más de 76.000 géneros personalizados de películas.

Parte de la fórmula se encuentra en un documento llamado “Netflix Quantum Theory” ya que uno de sus elementos principales consiste en el uso de “quantas” o “microetiquetas”. Algunos ingredientes de la mezcla son:

  • Se clasifican a través de etiquetas no sólo utilizando categorías clásicas (drama, acción, humor, etc) sino que considerando elementos como las locaciones, tipo de final e incluso la categoría moral de los personajes.
  • Existe un equipo encargado de las etiquetas. El equipo utiliza un manual de 36 páginas.
  • Se utilizan valores escalares, no absolutos. Es decir, una película no sólo es etiquetada como “romántica” sino que se identifica su nivel de romanticismo de 1 a 5.
  • Algunas categorías no corresponden a etiquetas directas, sino que a un conjunto de ellas. Por ejeemplo, “feel good” se forma a través de muchos elementos, siendo el final feliz el más importante.
  • Los nombres de las categorías personalizadas nunca considera más de 5 adjetivos o elementos.

El artículo menciona la semejanza de este algoritmo con el de los NewsFeed de Facebook, los cuales buscan mostrarte contenido que probablemente te gustará o disfrutarás. Sin embargo, existe también otro parecido: el algoritmo se complejiza a tal punto que muchas veces arroja resultados “fantasma”, incomprensible para incluso sus autores. Esto se encuentra descrito en el libro The Filter Bubble como un elemento peligroso, ya que se vulnera nuestro derecho a conocer de qué forma los servicios nos filtran la realidad. En el caso de Netflix el autor pone el ejemplo con Raymond Burr, un actor de los años 50 que en las recomendaciones aparece encima de otros aparentemente más populares como Bruce Willis o Meryl Streep.

“Mientras más complejidad le agregas al mundo de una máquina, aumentas la serendipia. Estos fantasmas en la máquina son producto de la complejidad. A veces lo  llamamos error y a veces característica”, explica Yellin.

Netflix y las noticias

Mi conclusión es simple: ¿Por qué Tod Yellin no compra un diario? Podría seguir los pasos de Jeff Bezos. Ojalá que alguien supiera hacer las noticias y el periodismo un producto adictivo, social y usable como lo ha hecho Netflix con las películas o Spotify con la música.

Los periodistas todavía le tememos a los algoritmos, pensándolos como máquinas automáticas sin considerar el elemento humano. Sin embargo, el producto de recomendaciones de Netflix recoge lo mejor de ambas inteligencias.

“La inquietante y notable conclusión es que cuando las empresas combinan inteligencia humana con inteligencia artificial pasan cosas que no podemos entender” dice Alexis Madrigal en su artículo.

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