211service.com
Perché non ci sarà un sequel del premio Netflix?
Nel 2006, Netflix ha lanciato una competizione insolita e di grande successo progettata per migliorare il suo sistema di raccomandazioni. Ha pubblicato un database di 100 milioni di valutazioni di film e programmi TV da quasi 500.000 utenti e, nel 2009, assegnato il jackpot da $ 1 milione la prima squadra ad aumentare la precisione del proprio algoritmo di raccomandazione dei film di oltre il 10 percento.
Quei tre anni oggi sembrano secoli fa. La rapida ascesa dei contenuti in streaming, con i soli clienti Netflix che guardano un miliardo di ore di contenuti questo giugno, ha esploso la quantità e i tipi di dati disponibili per il team di data science dell'azienda. Il fatto che Netflix utilizzi saggiamente quei dati potrebbe essere cruciale per la sua attività futura, poiché deve affrontare la crescente concorrenza di siti di streaming come Amazon e Hulu.
Netflix sta già reinventando le sue formule di raccomandazione e le home page personalizzate per essere sintonizzate sulla sua attività di streaming, afferma il vicepresidente dell'innovazione di prodotto di Netflix Todd Yellin, che ha parlato a un Pannello di ricerca IBM di venerdì. Stima che, da quando Netflix ha iniziato a trasmettere contenuti in streaming, la quantità di dati che Netflix detiene sull'utente medio è aumentata di dieci volte, soprattutto perché le persone visualizzano più ore di contenuti rispetto a quando i DVD sono arrivati principalmente per posta.
I dati in tempo reale forniscono anche informazioni nuove e dettagliate sulle reali abitudini di visione dei film delle persone. Ad esempio, una persona potrebbe non riuscire mai a valutare un film, ma Netflix potrebbe indovinare che non è stato un vincitore se la persona non è mai arrivata alla fine. Le famiglie spesso condividono gli account Netflix. Quindi Netflix potrebbe consigliare film diversi o modificare il design personalizzato della home page, in base al fatto che immagino che un marito o una moglie o il figlio stiano guardando in quell'ora del giorno.
Netflix aggiunge anche un elemento social. Solo al di fuori degli Stati Uniti, Yellin afferma che Netflix si sta ora integrando con Facebook, in modo che, come sul popolare servizio musicale Spotify, le persone possano condividere ciò che stanno guardando. Ciò potrebbe aiutare Netflix a sfruttare i dati relativi a un motivo comune per cui le persone guardano film o programmi TV: la valuta del watercooler per discutere con colleghi e amici.
Tutto ciò significa che i miglioramenti ottenuti dal Premio Netflix originale non sono così rilevanti oggi come lo erano nel 2009. Utilizziamo ancora parte dell'apprendimento... ma non è in prima linea, afferma Yellin. I dati più rilevanti sono ciò che le persone stanno effettivamente guardando.
Ci sono nuove sfide con lo streaming dei dati, come decidere quali nuovi fattori enfatizzare quando si presentano raccomandazioni. Ad esempio, Netflix dovrebbe pesare più o meno l'ora del giorno rispetto al tipo di dispositivo di visualizzazione?
Ma è improbabile che accada un nuovo Premio Netflix.
All'epoca eravamo un'azienda più piccola, afferma Yellin, e la condivisione dei dati degli utenti con la comunità di ricerca pubblica comporta alcuni rischi per la privacy, anche se anonimi. Siamo aperti all'idea, ma non ci sono piani per il prossimo futuro.