La plataforma de
streaming abrió las puertas de sus oficinas durante dos días para dar a conocer
cómo trabaja. Infobae estuvo presente en Los Ángeles en un evento anual con los
equipos que trabajan en la compañía
Por Julieta
Schulkin. 24 de marzo de 2019
(Los Ángeles –
enviada especial) Cada año, Netflix organiza un encuentro en sus oficinas para
dar a conocer novedades y curiosidades respecto de sus producciones y forma de
trabajar. La plataforma de streaming muestra su “cocina” y es un momento para
aprovechar, teniendo en cuenta que la compañía es bastante reservada en cuanto
a números y procesos.
En su quinta
edición, "Netflix Labs Day 2019″ se realizó por primera vez en Los
Ángeles, California, donde trabajan 2.900 personas. Las ediciones anteriores se
realizaron en Los Gatos, Silicon Valley, donde se ubican sus oficinas
centrales.
Este año, cerca
de las colinas de Hollywood, en el icónico Sunset Bronson Studios (donde estaba
el estudio original de Warner Brothers), la compañía abrió sus puertas a
periodistas de todo el mundo durante dos días.
Jornadas colmadas
de charlas sobre tecnología, diseño, sonido y doblaje, entre otras, fueron
acompañadas de algunas experiencias para comprender sus procesos de trabajo.
También hubo una visita a sus estudios de animación (su gran desafío), donde
trabajan más de 200 personas.
La compañía
apuesta a los contenidos originales como uno de sus principales diferenciales.
La palabra "storytelling" (básicamente, la forma de contar sus
historias) atraviesa todo el encuentro, por encima de "algoritmo",
aquel que conoce lo que los usuarios quieren y recomienda contenidos.
¿Un algoritmo
realmente secreto?
En un panel
denominado "El futuro del entretenimiento", desde la compañía
aseguraron que los datos que recopilan de los usuarios no son lo más importante
al momento de crear nuevas historias.
De forma inversa,
pensando en números, la poca audiencia que puede tener un contenido es la
causante de su desaparición en la plataforma, asegura a Infobae Greg Peters,
gerente global de producto. Sin embargo, los usuarios hablamos del algoritmo de
Netflix, lo criticamos, también lo alabamos. ¿Cómo entenderlo?
Play
"No hay nada
complicado en el algoritmo de Netflix. Es realmente una colaboración entre las
personas que ven Netflix, nuestros usuarios, y nosotros, tratando de hacer más
fácil el camino para que alguien encuentre el contenido correcto en el momento
indicado", recogemos ese dato, no
nos interesa tu género tampoco, ni dónde vives", señala a Infobae Todd
Yellin, vicepresidente de producto.
Continúa:
"No hacemos excepciones superficiales, es decir, no nos interesa tu edad.
Lo que realmente nos importa es si te gustan las películas de acción con
sangre, realmente violentas, o si te gustan las películas románticas, o si te
gustan los documentales de ciencia".
"Si te
gustan, nosotros recogemos esta señal. Y encontramos quiénes más en el mundo,
no solo en la Argentina, están mirando contenidos similares a los que tú
disfrutas. Lo que ellos miren, tú lo podrás descubrir también. Y luego, lo
ponemos delante de tí, en las recomendaciones, para que te sea fácil encontrar
algo genial para mirar", culmina.
Sin embargo, la
parte más compleja de los algoritmos y la inteligencia artificial hoy, es el
sesgo. El "alimento" principal del algoritmo (en este caso, nuestros
gustos) puede crear burbujas, como las de Facebook. De forma manual y
algorítmica, las personas crean sus propias "tribus de pensamiento",
cerrándose a nuevas posibilidades.
Yellin dice que
la plataforma está atenta a lo que quiere el usuario y evita este tipo de
error. Brinda el ejemplo de un usuario nuevo que mira por primera vez una
comedia romántica. "El error sería que al día siguiente el usuario vea
solo comedias románticas como recomendaciones", señala.
Pero qué pasa,
según plantea, si al día siguiente la persona mira un contenido de terror.
Entonces, por ejemplo, ¿dejaría de ofrecerle documentales? Yellin explica que
la idea es ofrerle a la persona, una o dos filas de recomendaciones de
contenidos románticos y otra de terror. Pero el sistema seguirá explorando con
el usuario. Entonces el algoritmo también le recomendará documentales o
thrillers. "Nosotros siempre usamos
señales de nuestros usuarios pero también exploramos y les mostramos contenidos
que no hayan visto", concluye.
Queda claro que
la plataforma no funciona solo por un proceso automático que se vincula a un
algoritmo. La fuerza humana para llegar
a las recomendaciones es clave también. Participan desde ingenieros y
programadores hasta lingüistas y antropólogos.
Se realiza un
trabajo realmente artesanal que convive todos los días con el algoritmo. Es
complejo comprenderlo por completo, y es, precisamente, esta sinergia la que
convierte al algoritmo de Netflix en secreto.
"Nuestras
etiquetas le dan contexto al algoritmo"
El
"alimento" del algoritmo es una mezcla de las elecciones de sus
usuarios con el trabajo humano y artesanal de muchas decenas de personas. Por
ejemplo, los escritores de las sinopsis y los taggers, es decir, los
etiquetadores de contenido, trabajan en equipo junto a personas que eligen las
imágenes que vemos en las recomendaciones (varían según los gustos de cada
usuario).
En una sesión
cerrada sobre escritores y taggers a la que accedió Infobae, desde la compañía
explicaron cómo trabajan. Mostraron una escena de la serie "Stranger
things" y los participantes del encuentro debían etiquetarla con distintas
opciones brindadas.
"Miedo",
"supernatural", "adolescencia" fueron algunas de las
etiquetas en común. Pero, nuevamente, ¿cómo evitar el sesgo que podría existir
de parte de los más de 30 escritores y más de 50 taggers?.
"No podemos
ser redundantes. Básicamente hacemos constantemente lo que llamamos
calibraciones, para ver si un tagger etiqueta algo de la misma manera que otro
tagger", explica a Infobae Mike Hasting, director de equipo creativo
editorial (y aclara no tener relación familiar con Reed Hastings, el CEO y fundador
de la compañía).
Continúa: "A
veces tenemos dos taggers que miran lo mismo, para detectar si básicamente
obtienen el mismo resultado. Y si algo parece, ya sabes, subjetivo, le decimos
al tagger ´hey sabes, creemos que estás agregando demasiada opinión a
esto´".
Hastings dice que
el etiquetado de contenidos es un proceso de Q&A, es decir, de preguntas y
respuestas. "Tratamos de dejar el sesgo afuera, en términos de cómo
interactúan los taggers con el algoritmo. Nuestras etiquetas le dan contexto al
algoritmo", finaliza.
Más de los
procesos
Las charlas y
experiencias del encuentro "Netflix Labs" se completaron, por
ejemplo, con sesiones de doblaje en vivo, en donde la compañía expuso cómo
trabaja el software que utiliza para doblar. En el mundo hay 371 millones de
personas que hablan inglés nativo y solo el 5%, usa Netflix.
El inglés es un
idioma más para la plataforma que tiene una visión más global de su negocio. En
una sesión denominada "El arte del doblaje", mostraron en vivo el
doblaje de una escena de la serie "La casa de las flores". En otras
sesiones, mostraron la mezcla de sonido de la película "Roma" y
hablaron del software que emplean para gestionar todos los recursos vinculados
a sus producciones originales.
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