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 Cmo 'House of Cards' se convirti en un xito mundial gracias a un algoritmo |
27/04/2016
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En febrero de 2013, Netflix rompi con los patrones establecidos. Estbamos habituados a que los captulos de nuestras series favoritas llegaran con cuentagotas, mantenindonos en vilo mientras esperbamos la siguiente dosis de ficcin. Pero aquel mes, la plataforma liber de una sola vez las trece primeras entregas de una produccin que hoy forma parte de la lista de sus ttulos ms vistos: as, entre recelos, vea la luz 'House of Cards'.
Audiencia, medios de comunicacin y profesionales del sector no paraban dedarle vueltas: por qu Netflix haca semejante movimiento? Ya fuera una estrategia para ganar suscriptores o para diferenciarse de las cadenas de televisin tradicionales, pronto se hizo evidente que haban acertado con su nuevo producto. En slo un mes, la serie se haba convertido en el contenido ms popular del catlogo, tanto en Estados Unidos como en otros cuarenta pases.
Desde principios de este ao, el men audiovisual de la plataforma con ms de 75 millones de suscriptores est disponible en otras 130 naciones. Un paso que, segn explicaba su director, Reed Hastings, durante el anuncio oficial en Las Vegas, ha supuesto el nacimiento de una nueva cadena de televisin global.
Pero, a diferencia de lo que ocurre en los canales tradicionales, en la empresa estadounidense los contenidos no se deciden en base a la opinin de diez personas sentadas en torno a una mesa, sino fijndose en el comportamiento y hbitos de millones de espectadores, explica a Teknautas Joshua Lynn, presidente y cofundador de Piedmont Media Research, una empresa que utiliza algoritmos para predecir el xito de una pelcula antes de su estreno.
Por eso, la casi instantnea popularidad de 'House of Cards' no pill a Netflix por sorpresa. Era la crnica de un xito anunciado o, ms bien, calculado. Los datos que recoge la plataforma sobre los hbitos de los usuarios no slo le sirven para personalizar las recomendaciones. Sus expertos en 'big data' los modelan hasta convertirlos en una especie de gafas para ver el futuro; unas lentes que les sirvieron para valorar si mereca la pena invertir millones de dlares en reinventar la versin britnica de la serie.
Saber lo que le gusta a los suscriptores es clave en nuestras decisiones sobre si adquirimos un contenido, nos aseguran desde la empresa con sede en California. La informacin que han recopilado durante casi veinte aos les permite determinar los derechos de qu series y pelculas debemos comprar.
Aunque no han querido dar detalles sobre los modelos de 'machine learning' y variables que utilizan con este fin, lo cierto es que ya tenamos una idea acerca de los datos que recogen sus algoritmos: las valoraciones de los usuarios, las bsquedas que hacen en la plataforma, qu dispositivos utilizan, cunto tiempo invierten diariamente en la web y en cada vdeo, qu da de la semana prefieren, si ven los captulos enteros o parcialmente, las preferencias que tienen en comn con sus amigos o la audiencia de su misma regin geogrfica son algunos de los elementos que se tienen en cuenta. Adems de los metadatos sobre el actor, director y gnero de cada ttulo.
Queremos ofrecer contenidos exclusivos, que slo puedan encontrarse enNetflix, sealan sus responsables. Y si los datos se le dan tan bien, por qu no convertirlos en una herramienta para conseguir ese catlogo original?
Con 'House of Cards' dieron el primer paso en un cambio de paradigma. ramos una compaa tecnolgica y necesitbamos mucha educacin creativa para adentrarnos en el mundo de la produccin de entretenimiento, aseguraba Dave Hastings, director de analtica de producto en Netflix, en una conferencia sobre 'big data' en Filadelfia.
Kevin Spacey mira a cmara en un plano de 'House of Cards'. (Netflix)
El mismsimo Kevin Spacey, protagonista de la serie, lo explicaba con ms detalle sobre un escenario en Las Vegas. Probar suerte con el piloto de una serie supone una prdida de tiempo y dinero, pero era el plan que les propusieron seguir con 'House of Cards' en todas las cadenas, excepto en Netflix. All les preguntaron cuntos episodios queran producir. Y podan hacerlo con seguridad porque haban analizado su audiencia, saban cmo respondera a un drama poltico, saban que le gustaba el director David Fincher y saban que la versin britnica de la serie haba sido un xito, argumentaba el actor.
El mtodo predictivo de Piedmont Media Reseach se basa no slo en la valoracin de la idea de guin, sino tambin en la respuesta que provocan intrpretes y directores. El nombre de David Fincher suele incrementar el inters por una pelcula o serie, confirma Lynn. La gente sabe que es un director con talento y suele estar vinculado con buenos productos.
Una vez fijado el punto de partida, era el turno del equipo creativo. Les damos total libertad a los productores y artistas, nos aclaran desde Netflix. Es una mezcla de arte y ciencia. Porque el 'big data' no lo es todo: Siempre tiene que haber un equilibrio entre los nmeros y la creatividad, que es la que define un buen resultado, indica Lynn. Beau Willimon [creador de 'House of Cards'] tiene talento, ha escrito guiones muy buenos.
Confiesa que le preguntan a menudo si los datos estn frenando la creatividad o dejando de lado los proyectos ms independientes. Siempre ha habido un pulso entre la parte artstica y los negocios, asegura. Estudios, productoras y canales de televisin tambin se fijan en los proyectos que funcionan para buscar otros parecidos. Por eso hay tantas pelculas de superhroes, tantas series de mdicos o seis secuelas de C.S.I., dice Lynn.
Pero en Netflix saben que, adems de para films comerciales, hay demanda de pelculas independientes y pequeas. Tambin las incluyen en su catlogo porque quieren estar en ese mercado, asegura el presidente de Piedmont Media Research.
Con un alcance cada vez ms internacional, la variedad aumenta. Los datos sobre sus usuarios les permiten saber qu tipo de contenidos interesan a los espaoles, los australianos, los franceses o los brasileos.
Mientras unos temen que la industria se rinda ante una dictadura del 'big data', desde la plataforma se defienden. Si tienen tcnicas para asegurar sus inversiones y dar a su pblico lo que quiere, por qu no utilizarlas? Evidentemente, no vamos a comprar ttulos que nuestra audiencia no quiera ver, sentencian.
(El Confidencial)
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