Kako da koristite podatke da biste napravili uspešnu TV seriju | Sebastijan Vernike (Sebastian Wernicke) | TEDxCambridge

Da li prikupljanje što većeg broja podataka vodi boljem odlučivanju? Konkurentne kompanije, vične s podacima, poput Amazona, Gugla i Netfliksa su naučile da sama obrada podataka uvek ne daje optimalne rezultate. U ovom govoru, naučnik za podatke, Sebastijan Vernike, nam obrazlaže gde grešimo kada donosio odluke zasnovane isključivo na podacima - i predlaže razumniji način kako da ih koristimo.

Ovaj govor je održan na lokalnom TEDx događaju, organizovanom nezavisno od TED konferencija. Saznajte više na: http://ted.com/tedx

Roj Prajs je čovek za koga većina vas
verovatno nije nikad čula,

iako je možda odgovoran

za 22 prilično osrednja minuta
vašeg života, 19. aprila 2013.

Možda je takođe odgovoran
za 22 veoma zabavna minuta,

ali za mali broj vas.

A sve se svodi na odluku

koju je Roj morao da donese
pre oko tri godine.

Dakle, vidite, Roj Prajs
je viši producent u Amazon Studios.

To je Amazonova TV produkcijska firma.

On ima 47 godina, vitak je,
ima jež frizuru,

sebe opisuje na Tviteru kao nekog ko voli
"filmove, TV, tehnologiju i takose".

A Roj Prajs ima veoma odgovoran posao
jer je njegova odgovornost

da izabere serije, originalne sadržine,
koje će Amazon da snima.

I naravno, to je izuzetno
konkurentan prostor.

Mislim, već postoji toliko TV serija

te Roj ne može prosto
da izabere bilo koju.

Mora da pronađe serije
koje su zaista, zaista sjajne.

Drugim rečima, mora da pronađe serije

koje su na samom desnom kraju
ove krive ovde.

Dakle, ova kriva ovde
predstavlja raspodelu ocena

oko 2,500 TV serija sa vebsajta IMDB,

a ocene se kreću od jedan do deset,

a visina krive vam pokazuje
koliko je serija imalo tu ocenu.

Pa, ako vaša serija dobije ocenu
od devet poena ili više, to je pobednik.

Onda imate seriju iz prvih dva posto.

To su serije, poput: "Čiste hemije",
"Igre prestola", "Žice",

dakle, sve te serije
koje vam uđu pod kožu,

gde nakon što ste odgledali prvu sezonu,
vaš mozak je u fazonu:

"Gde da nađem još ovih epizoda?"

Taj tip serije.

Na levoj strani, čisto da bude jasno,
ovde na kraju,

imate seriju koja se zove
"Devojčice i dijademe" -

(Smeh)

- to vam dovoljno govori

o tome šta se dešava na tom kraju krive.

E sad, Roja Prajsa ne brine
da će završiti na levoj strani krive

jer mislim da morate da posedujete
prilično ozbiljne umne moći

da podrijete "Devojčice i dijademe".

Dakle, njega brine
ovo središnje ispupčenje ovde,

tu su prosečne TV serije,

znate, one serije
koje nisu naročito dobre, ni loše,

zbog njih se ne uzbuđujete previše.

Pa mora da se postara
da zaista bude na desnom kraju ovoga.

Dakle, prisutan je pritisak

i, naravno, takođe je prvi put

da Amazon uopšte radi nešto slično,

pa Roj Prajs ne želi da rizikuje.

Želi da isplanira uspeh.

Potreban mu je zagarantovan uspeh,

pa on organizuje takmičenje.

Uzima gomilu ideja za TV serije

i od tih ideja, kroz procenu,

biraju osam kandidata za TV serije,

a potom samo snimaju prvu epizodu
svake od ovih serija

i postavljaju ih besplatno na internet
gde ih svako može gledati.

A kada Amazon poklanja nešto,

uzećete to, zar ne?

Dakle, milioni gledalaca
gledaju ove epizode.

Međutim, ne shvataju
da dok gledaju svoje serije,

zapravo njih gledaju.

Posmatraju ih Roj Prajs i njegova ekipa,

koji sve snimaju.

Snimaju kad neko pritisne start,
kad neko pritisne pauzu,

koje delove preskaču,
koje delove iznova gledaju.

Tako su sakupili milione jedinica podataka

jer su im potrebne te jedinice podataka

kako bi potom odlučili
koju će seriju snimati.

I svakako, sakupili su sve podatke,

usitnili su sve podatke
i pojavio se odgovor,

a odgovor je:

"Amazon bi trebalo da snimi sitkom
o četiri američka republikanska senatora."

Snimili su tu seriju.

Da li iko zna naziv te serije?

(Publika: "Alpha House.")

Da, "Alpha House",

ali čini se da se nekolicina vas ovde
zapravo seća te serije

jer nije ispala naročito dobro.

Zapravo se radi o prosečnoj seriji,

zapravo - bukvalno, uistinu, jer
prosečna vrednost na ovoj krivoj je 7,4,

a "Alpha House" se nalazi na 7,5,

dakle, samo malo iznad prosečne serije,

ali svakako to nije ono što su
Roj i njegova ekipa želeli.

U međuvremenu, međutim,
otprilike istovremeno,

u drugoj firmi,

drugi producent je uspeo da isporuči
vrhunsku seriju, obradom podataka,

a on se zove Ted,

Ted Sarantos, on je
glavni referent sadržaja na Netfliksu,

i baš kao i Roj, on je stalno na misiji

pronalaženja sjajne TV serije,

i on koristi podatke da bi to postigao,

samo što to on radi malčice drugačije.

Pa su umesto organizovanja takmičenja,
on - i naravno njegova ekipa -

pogledali sve podatke
koje su već imali o gledaocima Netfliksa,

znate, ocene koje daju serijama,

istoriju gledanja,
koje serije ljudi vole i tako dalje.

A onda su koristili te podatke da otkriju

sve te sitnice i pojedinosti o publici:

koje serije vole,

koje producente, koje glumce.

I kada su sklopili sve te komadiće,

otisnuli su se u nepoznato

i odlučili da odobre,

ne sitkom o četvorici senatora,

već dramu o jednom senatoru.

Znate li, ljudi, tu seriju?

(Smeh)

Da, "Kuća od karata" i Netfliks
je naravno trijumfovao tom serijom,

bar tokom prve dve sezone.

(Smeh) (Aplauz)

"Kuća od karata" ima ocenu
od 9,1 na ovoj krivoj,

dakle, tu su i želeli da stignu.

E sad, pitanje je naravno,
šta se ovde desilo?

Imate dve veoma konkurentne firme,
spretne s podacima.

One spajaju sve ove
milione jedinica podataka,

a onda se za jednu sve završi lepo,

a za drugu ne.

Zašto?

Jer, logika vam govori
da bi ovo trebalo stalno da funkcioniše.

Mislim, ako sakupljate milione
jedinica podataka

za odluku koju donosite,

onda bi trebalo da ste u stanju
da donesete valjanu odluku.

Imate da se oslonite
na 200-godišnju statistiku.

Nju ste pojačali
izuzetno moćnim kompjuterima.

Najmanje što biste očekivali
je dobra televizija, zar ne?

A, ako obrada podataka
ne funkcioniše tako,

onda zapravo postaje malčice zastrašujuće

jer živimo u vremenu
u kom se sve više okrećemo podacima

da bismo doneli veoma ozbiljne odluke
koje sežu mimo televizije.

Da li iko ovde zna za firmu
Multi-Health Systems?

Niko. U redu, to je zapravo dobro.

U redu, Multi-Health Systems
je softverska firma

i nadam se da niko iz ove prostorije

nikada neće doći u dodir s tim softverom

jer ako dođete,
to će značiti da ste u zatvoru.

(Smeh)

Ako je neko, ovde u SAD-u, u zatvoru
i prijavi se za uslovnu,

onda će verovatno
softver te firme za obradu podataka

da koriste kako bi utvrdili
da li da vam odobre uslovnu.

Dakle, isti je princip
kao kod Amazona i Nefliksa,

ali sad umesto odlučivanja o tome
da li će serija da bude dobra ili loša,

odlučuje se da li će osoba
da bude dobra ili loša.

A prosečna televizijska 22 minuta
mogu da budu vrlo loša,

ali dodatne godine u zatvoru
su, valjda, još gore.

I nažalost, zapravo imamo neke dokaze
da ova obrada podataka,

uprkos velikom broju podataka,
ne daje uvek optimalne rezultate.

A to nije zato što firma,
poput Multi-Health Systems

ne zna šta da radi s podacima.

Čak i firme
koje su stručnjaci za podatke, greše.

Da, čak i Gugl ponekad pogreši.

Godine 2009, Gugl je najavio
da su u stanju, koristeći obradu podataka,

da predvide epidemiju influence,
gadnog oblika gripa,

koristeći obradu podataka
s Guglovih pretraga.

I savršeno je funkcionisalo
i dospeli su u glavne vesti,

uključujući i vrhunac naučnog uspeha:

objavu u magazinu "Nejčer".

Savršeno je funkcionisalo
godinu za godinom,

sve dok jedne godine nije zatajilo.

A niko nije čak mogao da tačno kaže zašto.

Prosto nije funkcionisalo te godine

i, naravno, to je ponovo bila glavna vest,

uključujući sada i povlačenje

članka iz časopisa "Nejčer".

Dakle, čak i stručnjaci za podatke,
Amazon i Gugl,

ponekad pogreše.

I uprkos svim tim neuspesima,

podaci sve brže postaju deo
odlučivanja u stvarnom životu -

na poslu,

u policiji,

medicini.

Dakle, trebalo bi da se postaramo
da nam podaci budu korisni.

Sad, lično sam video
mnogo ove borbe s podacima

jer radim na polju računarske genetike,

što je takođe oblast
gde mnogo veoma pametnih ljudi

koristi nezamislivu količinu podataka
da bi doneli veoma ozbiljne odluke,

poput odlučivanja o terapiji za rak
ili o razvoju leka.

I vremenom sam
primetio nešto nalik obrascu

ili nekakvom pravilu,
ako hoćete, o razlici

između uspešnog odlučivanja
pomoću podataka

i neuspešnog odlučivanja

i smatram da ovaj obrazac vredi deliti,
a radi se o sledećem.

Dakle, kad god rešavate složen problem,

u suštini radite dve stvari.

Prvo razlažete dati problem
na sastavne komadiće i delove

kako biste podrobno analizirali
te komadiće i delove

i potom, naravno, prelazite na drugi deo.

Sastavljate ponovo sve ove
komadiće i delove

da biste došli do zaključka.

A ponekad to morate da uradite više puta,

ali uvek se radi o ove dve stvari:

rastavljanju i ponovnom sastavljanju.

E sad, ključno je

da su podaci i obrada podataka

jedino korisni u prvom delu.

Podaci i obrada podataka,
ma koliko moćni bili,

jedino vam mogu pomoći da razložite
problem i da razumete njegove delove.

Neodgovarajući su za ponovno
sastavljanje tih delova

i za dolaženje do zaključka.

Postoji drugo oruđe
koje može to da uradi i svi ga imamo,

a to oruđe je mozak.

Ako je mozak u nečemu dobar,

to je ponovno sastavljanje
komadića i delova,

čak i kad imate nepotpunu informaciju,

i dolaženje do dobrog zaljučka,

naročito ako se radi o mozgu stručnjaka.

I zato verujem da je Netfliks bio uspešan

jer su koristili podatke i mozak
tamo gde im je i mesto u procesu.

Koristili su podatke kako bi prvobitno
shvatili gomile stvari o svojoj publici

koje u suprotnom ne bi bili u stanju
da razumeju tako podrobno,

ali potom je odluka
da uzmu sve te komadiće i delove

i da ih ponovo sastave
i naprave seriju, poput "Kuće od karata",

toga nije bilo u podacima.

Ted Sarandos i njegova ekipa
su odlučili da odobre tu seriju,

što je takođe značilo, usput,
da su preuzimali

prilično veliki lični rizik tom odlukom.

A Amazon, s druge strane,
oni su pogrešili u postupku.

Vodili su se podacima
sve vreme donošenja odluke,

prvo kada su organizovali takmičenje
u TV idejama,

potom kada su odabrali
da snimaju seriju "Alpha House".

Što je naravno bila
veoma bezbedna odluka za njih

jer su uvek mogli da
pokažu na podatke i kažu:

"Tako su nam podaci rekli."

Međutim to nije dovelo do izvanrednih
rezultata kojima su se nadali.

Dakle, podaci su svakako izuzetno
korisno oruđe da bolje odlučujete,

ali verujem da stvari kreću po zlu

kada su podaci vodeći u odlučivanju.

Ma koliko moćni, podaci su samo oruđe,

a da biste imali to na umu, smatram
da je ovo sredstvo ovde korisno.

Mnogi od vas će...

(Smeh)

Pre podataka,

ovo je bio uređaj koji ste
koristili u odlučivanju.

(Smeh)

Mnogima je ovo poznato.

Ova igračka se zove magična osmica

i zaista je izvanredna

jer ako treba da odlučite o nečemu,
o pitanju sa da ili ne,

sve što je potrebno je da protresete kuglu
i potom dobijate odgovor -

"najverovatnije" - baš tu
u ovom prorezu, u realnom vremenu.

Kasnije ću je podvrći tehničkim probama.

(Smeh)

Sad, radi se, naravno -
doneo sam neke odluke u svom životu

za koje se kasnije ispostavilo
da je trebalo da poslušam kuglu.

Međutim, znate, naravno,
ako su vam podaci dostupni,

želećete da zamenite ovo nečim
daleko prefinjenijim,

poput obrade podataka,
da biste doneli bolju odluku.

Ali to ne menja osnovnu postavku.

Dakle, kugla može da postaje
sve pametnija i pametnija,

ali verujem da je odlučivanje
i dalje na nama,

ako želimo da postignemo nešto izuzetno

na desnom kraju ove krive.

I za mene je to zapravo
veoma ohrabrujuća poruka,

da čak i kad ste suočeni
s ogromnom količinom podataka,

i dalje se isplati odlučivati,

biti stručnjak u onome što radite

i preuzimati rizike.

Jer, naposletku, neće vas podaci

već rizici smestiti
na desni kraj ove krive.

Hvala vam.

(Aplauz)