איך להשתמש בנתונים כדי ליצור תוכנית טלוויזיה מנצחת | סבסטיאן וורניק | TEDx Cambridge
-
0:21 - 0:25רוי פרייס הוא איש שכנראה
מעולם לא שמעתם עליו, -
0:25 - 0:28למרות שייתכן שהיה אחראי
-
0:28 - 0:34ל22 דקות ממוצעות בחיים שלכם
ב19 באפריל, 2013. -
0:35 - 0:38יתכן שהוא היה אחראי גם ל22 דקות
מאוד משעשעות, -
0:38 - 0:40אבל לא הרבה מכם.
-
0:40 - 0:42וכל זה נובע מהחלטה
-
0:42 - 0:44שרוי היה צריך להחליט לפני בערך
שלוש שנים. -
0:44 - 0:49רוי פרייס הוא מנהל בכיר באמזון סטודיוז.
-
0:49 - 0:52זו חברת הפקת הטלוויזיה של אמזון.
-
0:52 - 0:55הוא בן 47, רזה, שיער עם קוצים,
-
0:55 - 1:00מתאר את עצמו בטוויטר
כ"סרטים, טלוויזיה, טכנולוגיה, טאקוס" -
1:00 - 1:05ולרוי פרייס יש עבודה עם הרבה אחריות,
בגלל שזוהי אחריותו -
1:05 - 1:09לבחור את התוכניות, התוכן המקורי, שאמזון תפיק.
-
1:09 - 1:12וכמובן זה אזור תחרותי ביותר.
-
1:12 - 1:14כלומר, יש כבר המון תוכניות טלוויזיה
כבר בעולם -
1:14 - 1:17לכן רוי לא יכול לבחור כל תוכנית פשוטה.
-
1:17 - 1:21הוא צריך למצוא תוכניות שממש ממש מעולות.
-
1:21 - 1:24אז במילים אחרות, הוא צריך לבחור תוכניות
-
1:24 - 1:26שנמצאות בקצה הימני של העקומה הזו.
-
1:26 - 1:29אז העקומה הזו היא התפזרות הרייטינג.
-
1:29 - 1:33של כ2,500 תוכניות טלוויזיה
באתר IMBD -
1:33 - 1:36הדירוג הוא מאחד עד עשר,
-
1:36 - 1:39והגובה כאן מראה כמה תוכניות
מקבלות את הרייטינג הזה. -
1:39 - 1:44אז אם התוכנית שלך מקבלת רייטינג של
9 נקודות ומעלה - זה מוצלח ביותר. -
1:44 - 1:45אז יש לך תוכנית בשני האחוזים
הגבוהים ביותר. -
1:46 - 1:49תוכניות כמו שובר שורות, משחקי הכס,
הסמויה. -
1:49 - 1:52כל התוכניות האלה הן ממכרות,
-
1:52 - 1:55אחרי שראית עונה, המוח שלך פשוט אומר
-
1:55 - 1:57"איפה אני יכול לקבל עוד פרקים של זה?"
-
1:57 - 1:58תוכנית כזו.
-
1:59 - 2:01בצד השמאלי, רק לשם הבהרה,
בצד הזה, -
2:01 - 2:05יש תוכנית בשם "קטנטנות בכתרים" --
-
2:05 - 2:07(צחוק)
-
2:07 - 2:09זה מסביר מספיק
-
2:09 - 2:11על מה שקורה בצד הזה של העקומה.
-
2:11 - 2:15רוי פרייס, לא מודאג מלהיות בצד השמאלי
של העקומה -
2:15 - 2:18בגלל שאני חושב שצריך ממש כשרון
-
2:18 - 2:20בשביל להגיע נמוך יותר מ"קטנטנות בכתרים"
-
2:20 - 2:24אז הוא מודאג מהאיזור המרכזי הזה,
-
2:24 - 2:26האיזור של טלוויזיה ממוצעת,
-
2:26 - 2:29אתם יודעים, התוכניות האלה שלא ממש טובות
ולא גרועות, -
2:29 - 2:30הן לא ממש מרגשות אותך.
-
2:30 - 2:35אז הוא צריך לוודא שהוא ממש בצד הימני.
-
2:35 - 2:37אז יש הרבה לחץ,
-
2:37 - 2:39וזו גם הפעם הראשונה
-
2:39 - 2:41שאמזון בכלל עושה משהו כזה
-
2:41 - 2:45אז רוי פרייס לא רוצה לקחת סיכונים.
-
2:45 - 2:47הוא רוצה להנדס הצלחה.
-
2:47 - 2:49הוא צריך הצלחה מובטחת,
-
2:49 - 2:51אז מה שהוא עושה זה שהוא עורך תחרות.
-
2:51 - 2:55הוא לוקח כמה רעיונות לתוכניות טלוויזיה,
-
2:55 - 2:57ומתוך הרעיונות האלה באמצעות הערכה,
-
2:57 - 3:01הם בוחרים שמונה מועמדים לתוכניות טלוויזיה,
-
3:01 - 3:04ואז הוא פשוט יוצר את הפרק הראשון של
כל אחת מהתוכניות -
3:04 - 3:07ומעלה אותם לאינטרנט בחינם,
שכולם יוכלו לצפות. -
3:07 - 3:10וכשאמזון מחלקת דברים בחינם
-
3:10 - 3:11אתם תקחו את זה, נכון?
-
3:11 - 3:16אז מיליוני צופים צופים בפרקים האלו.
-
3:16 - 3:20מה שהם לא מבינים זה שבזמן שהם צופים
בתוכניות -
3:20 - 3:22בעצם, צופים בהם.
-
3:22 - 3:24רוי פרייס וצוותו צופים בהם
-
3:24 - 3:26ורושמים הכל.
-
3:26 - 3:29הם רושמים כשמישהו לוחץ פליי,
וכשמישהו לוחץ פאוז, -
3:29 - 3:32על אילו חלקים הם מדלגים,
באילו חלקים הם צופים שוב. -
3:32 - 3:34אז הם אוספים מליוני נקודות מידע,
-
3:34 - 3:36בגלל שהם רוצים שיהיו להם את הנתונים האלו
-
3:36 - 3:39כדי להחליט אחר כך איזו תוכנית הם יצרו.
-
3:39 - 3:41וזה מה שקורה. הם אוספים את כל הנתונים
-
3:41 - 3:44ומעבדים אותם ויוצאת תשובה
-
3:44 - 3:45והתשובה היא:
-
3:45 - 3:50"אמזון צריכה ליצור סיטקום על
ארבעה סנטורים רפובליקנים" -
3:50 - 3:52הם יצרו את התוכנית הזו.
-
3:52 - 3:54אז מישהו יודע איך קוראים לתוכנית?
-
3:55 - 3:56(קהל: "בית אלפא")
-
3:56 - 3:57כן, "בית אלפא",
-
3:58 - 4:02אבל נראה שלא כל כך הרבה מכם זוכרים את
התוכנית הזו. -
4:02 - 4:03בגלל שזה לא יצא כל כך טוב.
-
4:04 - 4:05זו פשוט תוכנית ממוצעת.
-
4:05 - 4:10פשוטו כמשמעו - הממוצע של העקומה
הוא 7.4 -
4:10 - 4:12ו"בית אלפא" נמצאת ב7.5,
-
4:12 - 4:14אז תוכנית שהיא קצת מעל לממוצע.
-
4:14 - 4:17אבל בהחלט לא מה שרוי פרייס וצוותו שאפו.
-
4:18 - 4:21אבל בינתיים, בערך באותו זמן,
-
4:21 - 4:23בחברה אחרת,
-
4:23 - 4:27מנהל נוסף הצליח להשתמש בנתונים
כדי להוציא תוכנית מוצלחת, -
4:27 - 4:29ושמו טד,
-
4:29 - 4:32טד סרנדוס הוא מנהל התוכן הראשי של נטפליקס,
-
4:32 - 4:34וממש כמו רוי, הוא במשימה מתמשכת
-
4:34 - 4:36למצוא את התוכנית המדהימה הזו,
-
4:36 - 4:38וגם הוא משתמש בנתונים בשביל לעשות זאת,
-
4:38 - 4:40אבל הוא עושה זאת באופן קצת אחר.
-
4:40 - 4:44במקום לערוך תחרות, מה שהוא עשה
-- וצוותו כמובן -- -
4:44 - 4:47זה שהם הסתכלו על כל הנתונים
שכבר היו להם על צופי נטפליקס, -
4:47 - 4:49אתם יודעים, הרייטינג שהם נותנים לתוכניות,
-
4:49 - 4:52היסטוריית צפייה, אילו תוכניות אנשים אוהבים
-
4:52 - 4:54והם השתמשו בנתונים האלה כדי לגלות
-
4:54 - 4:57כל מיני חלקי מידע על הקהל:
-
4:57 - 4:58איזה תוכניות הם אוהבים,
-
4:58 - 5:00אילו מפיקים,
אילו שחקנים. -
5:00 - 5:03וכשהיו להם את כל החלקים הללו,
-
5:03 - 5:04הם קפצו למים
-
5:04 - 5:07והחליטו להוציא
-
5:07 - 5:09לא סיטקום על סנטורים
-
5:09 - 5:12אלא דרמה על סנטור יחיד.
-
5:13 - 5:14אתם מכירים את התוכנית הזו?
-
5:14 - 5:16(צחוק)
-
5:16 - 5:19נכון, "בית הקלפים", ולנטפילקס כמובן הייתה
הצלחה מסחררת עם התוכנית הזו, -
5:20 - 5:22לפחות לשתי העונות הראשונות.
-
5:22 - 5:26(צחוק) (מחיאות כפיים)
-
5:26 - 5:29"בית הקלפים" קיבל דירוג של 9.1 בעקומה,
-
5:29 - 5:32אז זה בדיוק איפה שהם רצו להיות.
-
5:32 - 5:34עכשיו השאלה כמובן היא -
מה קרה כאן? -
5:35 - 5:37יש לנו שתי חברות מאוד תחרותיות,
עשירות בנתונים. -
5:37 - 5:40הן מחברות את כל מיליוני הנתונים
-
5:40 - 5:42ואז זה עובד באופן מופלא לאחת,
-
5:42 - 5:44ולא עובד לשניה.
-
5:44 - 5:46אז למה?
-
5:46 - 5:49הרי לפי ההגיון זה צריך לעבוד תמיד!
-
5:49 - 5:52אם אתה אוסף מיליוני נתונים
-
5:52 - 5:53על החלטה שצריך לקבל,
-
5:53 - 5:56אז כנראה תקבל החלטה די טובה.
-
5:56 - 5:58יש לך 200 שנות סטטיסטיקה לסמוך עליהן.
-
5:58 - 6:01אתה מעצים את זה עם מחשבים חזקים.
-
6:01 - 6:05לפחות אפשר לצפות לטלוויזיה טובה, לא?
-
6:06 - 6:09ואם ניתוח נתונים לא עובד ככה
-
6:10 - 6:12אז זה נהיה קצת מפחיד.
-
6:12 - 6:15בגלל שאנחנו חיים בתקופה בה אנחנו פונים
לנתונים יותר ויותר -
6:15 - 6:20בשביל לקבל החלטות מאוד רציניות,
הרבה מעבר לטלוויזיה. -
6:21 - 6:24מישהו כאן מכיר את החברה מולטי הלת' סיסטמז?
-
6:25 - 6:27אף אחד, אוקיי זה דווקא טוב.
-
6:27 - 6:30אוקיי אז מולטי הלת' סיסטמז זו חברת תכנה,
-
6:30 - 6:33ואני מקווה שאף אחד כאן בחדר
-
6:33 - 6:36לעולם לא יפגוש את התכנה הזאת
-
6:36 - 6:38בגלל שאם כן, זה אומר שאתם בכלא.
-
6:38 - 6:39(צחוק)
-
6:39 - 6:43אם מישהו נמצא בכלא האמריקאי
ומבקש שחרור מוקדם -
6:43 - 6:47מאוד סביר שתוכנת ניתוח נתונים
של החברה הזו -
6:47 - 6:51תשמש לקבלת החלטה אם להעניק לו את השחרור.
-
6:51 - 6:53אז זה אותו עקרון כמו אמזון ונטפליקס,
-
6:53 - 6:58אבל במקום להחליט אם תוכנית טלוויזיה
תהיה טובה או רעה -
6:58 - 7:01מחליטים אם בנאדם יהיה טוב או רע.
-
7:01 - 7:07ו22 דקות של טלוויזיה בינונית
יכולות להיות די גרועות -
7:07 - 7:09אבל עוד שנים בכלא זה אולי יותר גרוע.
-
7:10 - 7:14ולמרבה הצער, יש הוכחות לכך
שניתוח הנתונים הזה -
7:15 - 7:19למרות שיש המון נתונים,
לא תמיד מפיק תוצאות אופטימליות. -
7:19 - 7:21וזה לא בגלל שחברה כמו מולטי הלת' סיסטמז
-
7:22 - 7:23לא יודעת מה לעשות עם נתונים.
-
7:23 - 7:25אפילו החברות הכי עשירות בנתונות טועות.
-
7:25 - 7:28כן, אפילו גוגל טועה לפעמים.
-
7:29 - 7:33ב 2009 גוגל הודיעו שהם יכולים,
באמצעות ניתוח נתונים, -
7:33 - 7:37לצפות התפרצויות של אינפלואנזה,
השפעת הגרועה -
7:37 - 7:41על ידי ניתוח נתונים בחיפושי הגוגל שלהם.
-
7:41 - 7:45וזה עבד מעולה, זה עשה רעש גדול בחדשות,
-
7:45 - 7:47כולל פסגת הצלחת המדע:
-
7:47 - 7:50פרסום ב"נייטשר"
-
7:50 - 7:53זה עבד מעולה שנה אחר שנה אחר שנה,
-
7:53 - 7:55עד ששנה אחת זה כשל.
-
7:55 - 7:57ואף אחד לא יכל להסביר בדיוק למה.
-
7:57 - 7:59זה פשוט לא עבד באותה שנה,
-
7:59 - 8:01וכמובן שגם זה הגיע לחדשות,
-
8:01 - 8:03כולל נסיגה
-
8:03 - 8:05של פרסום ב"נייטשר".
-
8:06 - 8:10אז אפילו החברות הכי עשירות במידע,
אמזון וגוגל, -
8:10 - 8:12לפעמים טועות.
-
8:12 - 8:15ולמרות כל הכשלונות האלה,
-
8:15 - 8:19נתונים נכנסים בקצב מסחרר אל תוך
תהליכי קבלת ההחלטות שלנו. -
8:19 - 8:21אל תוך מרחב העבודה,
-
8:21 - 8:22אכיפת חוק,
-
8:23 - 8:24רפואה.
-
8:24 - 8:28אז כדאי שנדאג שהנתונים עוזרים.
-
8:28 - 8:31באופן אישי, ראיתי הרבה מההתמודדות
עם נתונים, -
8:31 - 8:33בגלל שאני עובד בגנטיקה חישובית,
-
8:33 - 8:35זה תחום בו המון אנשים חכמים
-
8:35 - 8:39משתמשים בכמות לא יתוארת של נתונים
בשביל לקבל החלטות רציניות -
8:39 - 8:43כמו להחליט על טיפול לסרטן
או לפתח תרופה. -
8:44 - 8:46ובמהלך השנים שמתי לב למעין דפוס
-
8:46 - 8:48או סוג של כלל, אם תרצו, על ההבדל
-
8:48 - 8:51בין קבלת החלטות מוצלחת עם נתונים
-
8:51 - 8:53לבין קבלת החלטות כושלת עם נתונים,
-
8:53 - 8:57ואני חושב שזה דפוס שכדאי לשתף
וזה נראה בערך כך. -
8:59 - 9:01אז כשאתם פותרים בעיה מורכבת
-
9:01 - 9:02אתם בעצם עושים שני דברים.
-
9:02 - 9:06הראשון הוא שאתם מפרקים את הבעיה הזו
לחלקיה השונים -
9:06 - 9:08כדי לנתח לעומק את כל המרכיבים,
-
9:08 - 9:10ואז אתם כמובן עושים את החלק השני
-
9:10 - 9:13אתם מרכיבים את כל החלקים האלה ביחד
-
9:13 - 9:14כדי להגיע למסקנה שלכם.
-
9:14 - 9:17ולפעמים צריך לעשות זאת שוב,
-
9:17 - 9:18אבל זה תמיד שני הדברים האלה:
-
9:18 - 9:21לפרק ולהרכיב שוב.
-
9:22 - 9:24העניין הקריטי הוא
-
9:24 - 9:27שנתונים וניתוח נתונים
-
9:27 - 9:29רק טובים לחלק הראשון.
-
9:29 - 9:32נתונים וניתוח נתונים,
עוצמתיים ככל שיהיו -
9:32 - 9:36רק יכולים לעזור לפרק בעיה ולנתח את חלקיה.
-
9:36 - 9:40זה לא בנוי להרכיב את החלקים האלה יחד
-
9:40 - 9:41וכך להגיע למסקנה.
-
9:42 - 9:44יש כלי אחר שיכול לעשות זאת,
ולכולנו יש אותו -
9:44 - 9:46והכלי הזה הוא המוח.
-
9:46 - 9:48אם יש משהו שהמוח טוב בו,
-
9:48 - 9:50זה להרכיב את החלקים ביחד שוב,
-
9:50 - 9:52אפילו אם יש מידע חלקי,
-
9:52 - 9:53ולהגיע למסקנה טובה.
-
9:53 - 9:56בעיקר אם זה מוח של מומחה.
-
9:56 - 9:59ולכן אני חושב שנטפליקס הצליחו כל כך,
-
9:59 - 10:03בגלל שהם השתמשו בנתונים ומוחות
היכן שהם שייכים בתהליך. -
10:03 - 10:06הם השתמשו בנתונים כדי להבין הרבה דברים
על הקהל שלהם -
10:06 - 10:10שאחרת הם לא היו יכולים להבין לעומק
-
10:10 - 10:12אבל אז ההחלטה לקחת את כל החלקים
-
10:12 - 10:16ולהרכיב אותם שוב וליצור
תוכנית כמו "בית הקלפים" -
10:16 - 10:17זה לא היה בכלל בנתונים.
-
10:17 - 10:21טד סרנדוס וצוותו
קיבלו את ההחלטה ליצור את התוכנית הזו, -
10:21 - 10:24מה שאמר, דרך אגב, שהם לקחו סיכון
-
10:24 - 10:26אישי די גדול עם ההחלטה הזו.
-
10:26 - 10:29ולעומת זאת, אמזון עשו את זה בדרך ההפוכה.
-
10:29 - 10:32הם השתמשו בנתונים כל הדרך עד קבלת ההחלטה.
-
10:32 - 10:35קודם כל כשהם ערכו את התחרות
לרעיונות לתוכניות, -
10:35 - 10:38ולאחר מכן כשהם בחרו ליצור את "בית אלפא".
-
10:38 - 10:41מה שהיתה, כמובן, החלטה מאוד בטוחה בשבילם.
-
10:41 - 10:43בגלל שהם תמיד יכלו להצביע על
הנתונים, ולהגיד: -
10:43 - 10:45"זה מה שהנתונים אומרים לנו"
-
10:45 - 10:49אבל זה לא הוביל לתוצאה המדהימה לה ציפו.
-
10:50 - 10:55אז נתונים הם כמובן כלי אדיר
לקבלת החלטות טובות יותר, -
10:55 - 10:57אבל אני מאמין שדברים משתבשים
-
10:58 - 11:00כשהנתונים מתחילים להניע את ההחלטות.
-
11:00 - 11:04לא משנה כמה חזקים, נתונים הם רק כלי,
-
11:04 - 11:07וכדי לזכור את זה, אני חושב
שהמכשיר הזה די יעיל. -
11:07 - 11:08הרבה מכם
-
11:09 - 11:10(צחוק)
-
11:10 - 11:11לפני שהיו נתונים,
-
11:11 - 11:14זה היה המכשיר לקבלת החלטות.
-
11:14 - 11:15(צחוק)
-
11:15 - 11:16הרבה מכם יכירו את זה.
-
11:17 - 11:18המשחק הזה נקרא כדור 8 קסום,
-
11:18 - 11:20זה ממש מדהים,
-
11:20 - 11:23אם יש החלטה לקבל,
שאלה של כן או לא, -
11:23 - 11:26כל מה שצריך לעשות זה לנער את הכדור,
ואז מקבלים תשובה -- -
11:26 - 11:29"מאוד סביר" - ממש כאן בזמן אמת.
-
11:29 - 11:31זה יהיה בחוץ אחר כך לנסיונות.
-
11:31 - 11:33(צחוק)
-
11:33 - 11:36עכשיו הקטע הוא כמובן -
אני קיבלתי כמה החלטות בחיי -
11:36 - 11:39שבמבט לאחור הסתבר
שהייתי צריך להקשיב לכדור. -
11:39 - 11:42אבל, אתם יודעים,
כמובן שאם יש לכם את הנתונים נגישים, -
11:42 - 11:46אתם רוצים להחליף את זה במשהו יותר מתוחכם,
-
11:46 - 11:49כמו ניתוח נתונים,
בשביל להגיע להחלטה טובה יותר. -
11:49 - 11:52אבל זה לא משנה את המבנה.
-
11:52 - 11:55אז הכדור אולי נהיה יותר ויותר חכם,
-
11:55 - 11:58אבל אני מאמין שזה עדיין תפקיד שלנו
לקבל את ההחלטות -
11:58 - 12:01אם אנחנו רוצים לבצע משהו יוצא מן הכלל,
-
12:01 - 12:03בצד הימני של העקומה.
-
12:03 - 12:07ואני חושב שזה מסר די מעודד,
-
12:07 - 12:11שאפילו אל מול כמויות ענקיות של נתונים,
-
12:11 - 12:15עדיין כדאי לקבל החלטות,
-
12:16 - 12:18להיות מומחים במה שאתם עושים
-
12:18 - 12:20ולקחת סיכונים.
-
12:20 - 12:23כי בסופו של דבר, זה לא נתונים,
-
12:23 - 12:27זה סיכונים שישימו אתכם
בצד הימני של העקומה. -
12:28 - 12:29תודה.
-
12:29 - 12:32(מחיאות כפיים)
- Title:
- איך להשתמש בנתונים כדי ליצור תוכנית טלוויזיה מנצחת | סבסטיאן וורניק | TEDx Cambridge
- Description:
-
האם איסוף יותר מידע מוביל להחלטות טובות יותר? חברות תחרותיות עשירות מידע כמו אמזון, גוגל, ונטפליקס למדו שניתוח מידע לבדו לא תמיד מייצר תוצאות אופטימליות. בהרצאה זו, מדען המידע סבסטיאן וורניק מפרט מה משתבש כשאנחנו עושים החלטות בהתבבב על מידע בלבד -- ומציע דרך יותר חכמה לעשות זאת.
הרצאה זו ניתנה במסגרת ארוע TEDx בשימוש בפורמט ועידות TED אבל שאורגן באופן עצמאי על ידי הקהילה המקומית. למדו עוד ב http://ted.com/tedx
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDxTalks
- Duration:
- 12:40
Ido Dekkers approved Hebrew subtitles for How to use data to make a hit TV show | Sebastian Wernicke | TEDxCambridge | ||
Ido Dekkers edited Hebrew subtitles for How to use data to make a hit TV show | Sebastian Wernicke | TEDxCambridge | ||
Ido Dekkers accepted Hebrew subtitles for How to use data to make a hit TV show | Sebastian Wernicke | TEDxCambridge | ||
Ido Dekkers edited Hebrew subtitles for How to use data to make a hit TV show | Sebastian Wernicke | TEDxCambridge | ||
Ido Dekkers edited Hebrew subtitles for How to use data to make a hit TV show | Sebastian Wernicke | TEDxCambridge | ||
Hallel Rabinowitz edited Hebrew subtitles for How to use data to make a hit TV show | Sebastian Wernicke | TEDxCambridge | ||
Hallel Rabinowitz edited Hebrew subtitles for How to use data to make a hit TV show | Sebastian Wernicke | TEDxCambridge | ||
Hallel Rabinowitz edited Hebrew subtitles for How to use data to make a hit TV show | Sebastian Wernicke | TEDxCambridge |