如何用数据选电视剧 | Sebastian Wernicke | TEDxCambridge
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0:21 - 0:25你们大多数人可能都没听说过Roy Price
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0:25 - 0:28不过在2013年4月19日那天，他可能要为让你们
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0:28 - 0:34度过无聊的22分钟负责
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0:35 - 0:38当然有些人觉得那22分钟非常有趣
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0:38 - 0:40不过这些人很少
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0:40 - 0:42为什么要这样说呢，这还得追溯到
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0:42 - 0:44Roy三年前做出的一个决定
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0:44 - 0:49Roy Price 是亚马逊制片室的高级主管
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0:49 - 0:52专门负责亚马逊的电视制作
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0:52 - 0:55他47岁，很瘦，头发有点竖起
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0:55 - 1:00推特上的签名是“电影，电视，技术，墨西哥玉米薄卷饼”
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1:00 - 1:05Roy Pric负责为亚马逊挑选要制作的
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1:05 - 1:09原创电视剧
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1:09 - 1:12美国电视剧竞争非常激烈
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1:12 - 1:14那么多的电视节目
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1:14 - 1:17Roy也不知道选哪个
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1:17 - 1:21他得选出特别特别好的剧
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1:21 - 1:24也就是说，他得找
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1:24 - 1:26在这曲线靠近最右边的电视剧
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1:26 - 1:29这条曲线是2500多部电视剧在网站IMDB上
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1:29 - 1:33的评分分布图
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1:33 - 1:36评分从0到10
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1:36 - 1:39高度表示有多少电视剧是那个分数
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1:39 - 1:44如果你制作的电视剧超过9分，那太牛了
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1:44 - 1:45击败了98%的电视剧
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1:46 - 1:49这就是像“绝命毒师”，“权利的游戏”，“火线”那样的电视剧
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1:49 - 1:52非常容易上瘾
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1:52 - 1:55看完一季你就会
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1:55 - 1:57非常期待下一季
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1:57 - 1:58这就是超过9分的剧
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1:59 - 2:01在曲线左边
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2:01 - 2:05就是像"Toddlers and Tiaras"这种剧
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2:05 - 2:07（笑）
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2:07 - 2:09你们都知道在曲线左边的剧
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2:09 - 2:11是怎样的
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2:11 - 2:15现在，Roy Price不担心制作出曲线最左边的剧
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2:15 - 2:18要做出比"Toddlers and Tiaras"还左边的
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2:18 - 2:20剧脑力得多强大啊
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2:20 - 2:24他担心的是制作出中间的那种剧
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2:24 - 2:26很一般
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2:26 - 2:29不好不坏
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2:29 - 2:30看了没什么激情
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2:30 - 2:35所以他得确保制作出靠近最右边的剧
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2:35 - 2:37压力山大
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2:37 - 2:39当然，这也是亚马逊
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2:39 - 2:41第一次做这样的事情
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2:41 - 2:45Roy Price不想冒险
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2:45 - 2:47他要创造成功
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2:47 - 2:49他要确保成功
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2:49 - 2:51所以他这样做：搞一个比赛
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2:51 - 2:55他拿了一堆电视节目的点子
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2:55 - 2:57从这些点子中
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2:57 - 3:01选出8个来制作电视节目
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3:01 - 3:04每个都制做试播集
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3:04 - 3:07将它们放到网上给人们看
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3:07 - 3:10当亚马逊提供免费的东西时
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3:10 - 3:11我们都买帐，对吧？
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3:11 - 3:16所以成千上万的人收看这些节目
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3:16 - 3:20他们没有意识到的是，当他们在看节目的时候
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3:20 - 3:22实际上被看的是他们
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3:22 - 3:24他们被Roy Price 和他们的团队“观看”
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3:24 - 3:26并被记录
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3:26 - 3:29他们记录他们什么时候点播放，什么时候点暂停
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3:29 - 3:32哪些部分被跳过，哪些部分被重播
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3:32 - 3:34因此他们采集了大量的数据
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3:34 - 3:36因为他们需要这些数据
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3:36 - 3:39来决定他们应该制作什么电视剧
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3:39 - 3:41毫无疑问，他们收集了所有的数据
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3:41 - 3:44他们对数据进行分析然后得到一个结果
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3:44 - 3:45这个结果就是
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3:45 - 3:50亚马逊应该制作一个关于四个美国共和党参议员的情景喜剧
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3:50 - 3:52于是就做出来了
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3:52 - 3:54有谁知道那个节目的名字吗
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3:55 - 3:56
阿尔法屋 -
3:56 - 3:57对，阿尔法屋
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3:58 - 4:02不过看起来记得那个节目的人不多
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4:02 - 4:03因为它不是特别地精彩
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4:04 - 4:05实际上它只是一个很普通的剧
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4:05 - 4:10这条曲线的平均分是7.4
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4:10 - 4:12而阿尔法屋是7.5分
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4:12 - 4:14只是稍微高过平均分
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4:14 - 4:17这个显然不是Roy Price和他的团队的目标
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4:18 - 4:21然而，几乎与此同时
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4:21 - 4:23在另一家公司
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4:23 - 4:27另一个制作人却成功地使用数据分析选出了一个顶级剧
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4:27 - 4:29他的名字就是Ted
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4:29 - 4:32Ted Sarandos是Netflix的首席内容官
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4:32 - 4:34和Roy一样他也要经常寻找
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4:34 - 4:36顶级电视剧
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4:36 - 4:38而且他也使用数据分析
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4:38 - 4:40不过有一点不同
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4:40 - 4:44他们不举办比赛，而是利用
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4:44 - 4:47Netflix已经有的用户数据
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4:47 - 4:49那就是用户对节目的评分
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4:49 - 4:52用户观看历史，用户喜欢什么节目等等
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4:52 - 4:54然后他们用这些数据发现
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4:54 - 4:57观众各种零碎的信息
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4:57 - 4:58比如他们喜欢什么节目
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4:58 - 5:00他们喜欢哪些制片人，哪些演员
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5:00 - 5:03当他们把这些零碎的信息汇总
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5:03 - 5:04他们带着很大的信心
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5:04 - 5:07决定制作
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5:07 - 5:09关于一个参议员的剧情剧
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5:09 - 5:12而不是四个参议员的情景喜剧
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5:13 - 5:14你们知道那部剧吗？
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5:14 - 5:16（笑）
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5:16 - 5:19是的，纸牌屋。Netflix正确地选中那部剧
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5:20 - 5:22至少前两季是这样
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5:22 - 5:26（笑）
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5:26 - 5:29纸牌屋在这条曲线上取得9.1的高分
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5:29 - 5:32这就是他们想要的结果
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5:32 - 5:34现在问题来了，发生什么事了？
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5:35 - 5:37两家非常有竞争力的、数据处理能力非常强的公司
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5:37 - 5:40他们收集这些庞大的数据
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5:40 - 5:42一个起作用
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5:42 - 5:44另一个却不起作用
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5:44 - 5:46为什么呢？
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5:46 - 5:49因为按照逻辑应该都起作用
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5:49 - 5:52我的意思是，如果你收集大量的数据
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5:52 - 5:53来做一个决定
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5:53 - 5:56那你应该能做出一个很好的决定
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5:56 - 5:58你有200年的数据可以依赖
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5:58 - 6:01你通过强大的计算机将它放大
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6:01 - 6:05你至少能得到一部好的电视剧吧？
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6:06 - 6:09而且如果那样做数据分析不起作用
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6:10 - 6:12那就有点可怕了
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6:12 - 6:15因为现在我们越来越多地依赖数据
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6:15 - 6:20来做出远比电视剧更重要的决定
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6:21 - 6:24有人知道Multi-Health Systems这家公司吗
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6:25 - 6:27没有人吗？好吧，这其实是好事
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6:27 - 6:30Multi-Health Systems是一家软件公司
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6:30 - 6:33我希望在座没有人
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6:33 - 6:36会接触到这个软件
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6:36 - 6:38因为如果你接触了，说明你入狱了
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6:38 - 6:39（笑）
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6:39 - 6:43在美国，如果有人入狱然后他们申请假释
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6:43 - 6:47那很有可能会用到这家公司的软件进行数据分析
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6:47 - 6:51来决定是否批准假释
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6:51 - 6:53这和亚马逊还有 Netflix是一样的原理
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6:53 - 6:58只不过现在是决定你是个好人还是坏人
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6:58 - 7:01而不是预测一个电视节目是好是坏
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7:01 - 7:07看一个一般般的电视剧22分钟确实挺糟糕的
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7:07 - 7:09但在监狱多待几年那就更惨了
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7:10 - 7:14不幸的是，有证据显示这个数据分析
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7:15 - 7:19尽管包含大量数据，但却不能总是得到最佳的结果
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7:19 - 7:21然而这不是因为像 Multi-Health Systems这样的公司
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7:22 - 7:23不会做数据分析
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7:23 - 7:25即使是数据分析能力很强的公司也有搞错的时候
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7:25 - 7:28Google也不例外
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7:29 - 7:332009年，谷歌宣布他们能够
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7:33 - 7:37通过对谷歌搜索的数据进行分析
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7:37 - 7:41来预测流感的爆发
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7:41 - 7:45而且工作得很好，在新闻上产生很大反响
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7:45 - 7:47还在自然杂志上发文
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7:47 - 7:50可以说在学术上也是巨大成功
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7:50 - 7:53很多年这分析都工作得很好
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7:53 - 7:55直到有一年失败了
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7:55 - 7:57没有人明确知道为什么
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7:57 - 7:59那一年就是不起作用了
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7:59 - 8:01当然这又是一个巨大的新闻
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8:01 - 8:03自然杂志也撤回了
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8:03 - 8:05出版的文章
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8:06 - 8:10所以即使是像亚马逊和谷歌这种数据处理这么强的公司
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8:10 - 8:12都有出错的时候
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8:12 - 8:15尽管有这么多失败的例子
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8:15 - 8:19数据分析发展很快，无论是在生活中做决定
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8:19 - 8:21还是在工作中
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8:21 - 8:22法律实施中
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8:23 - 8:24医药中我们都会用到
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8:24 - 8:28所以我们最好确保数据有用
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8:28 - 8:31现在，我个人是看过很多这种数据不起作用的
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8:31 - 8:33因为我在计算遗传学领域工作
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8:33 - 8:35在这个领域工作的很多高智商的人
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8:35 - 8:39都要利用庞大的数据来做一些重大决定
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8:39 - 8:43比如决定癌症治疗或者开发药物
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8:44 - 8:46这么多年，我已经发现一些
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8:46 - 8:48关于利用数据
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8:48 - 8:51做出成功决定
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8:51 - 8:53还是失败决定的规律
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8:53 - 8:57我觉得這个规律值得分享，这个规律是这样的
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8:59 - 9:01每次当你要解决一个复杂问题时
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9:01 - 9:02其实你是在做两件重要的事情
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9:02 - 9:06第一是将问题分解成很多很小的一部分
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9:06 - 9:08这样你才能更深入地去分析这些小部分
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9:08 - 9:10然后就是第二件事
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9:10 - 9:13你把所有这些小部分汇总起来
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9:13 - 9:14得出你的结论
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9:14 - 9:17有时你还再做一次
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9:17 - 9:18但还是那两件事
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9:18 - 9:21分解再汇总
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9:22 - 9:24比较残酷的是
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9:24 - 9:27数据还有数据分析
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9:27 - 9:29只对第一部分起作用
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9:29 - 9:32数据还有数据分析，无论多么强大
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9:32 - 9:36只能帮你把问题分解成小部分，然后帮你理解这些小部分
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9:36 - 9:40把数据汇总后再分析
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9:40 - 9:41然后得出结论就不适合了
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9:42 - 9:44不过有一种工具可以做汇总这件事
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9:44 - 9:46那就是大脑
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9:46 - 9:48大脑擅长一件事
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9:48 - 9:50那就是将碎片信息重新汇总
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9:50 - 9:52即使你的信息并不完整
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9:52 - 9:53然后得出结论
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9:53 - 9:56特别是专家的脑子
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9:56 - 9:59这就是我觉得为什么Netflix会这么成功
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9:59 - 10:03因为他们让数据还有大脑各司其职
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10:03 - 10:06他们先使用数据了解观众的一些零碎信息
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10:06 - 10:10如果没有数据他们不可能了解这么深入
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10:10 - 10:12但是将这些零碎信息汇总
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10:12 - 10:16决定要制作纸牌屋这样的电视剧
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10:16 - 10:17这些就不是在数据里
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10:17 - 10:21Ted Sarandos和他的团队做出要制作这样剧的决定
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10:21 - 10:24这也意味着
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10:24 - 10:26他们冒着很大的个人风险
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10:26 - 10:29但是另一方面亚马逊却用了完全错误的方法
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10:29 - 10:32他们一路上都依赖数据做决定
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10:32 - 10:35开始他们举行电视剧点子的比赛
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10:35 - 10:38然后他们又选择制作阿尔法屋
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10:38 - 10:41当然对于他们这是个非常安全的决定
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10:41 - 10:43因为他们总是将责任可以推给数据
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10:43 - 10:45看，这就是数据告诉我们的
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10:45 - 10:49但这也没有给他们带来预期的结果
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10:50 - 10:55因此数据确实是做出更好决定的有用工具
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10:55 - 10:57但我相信当数据开始驱使决定时
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10:58 - 11:00事情就出错了
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11:00 - 11:04无论多么强大，数据只是一个工具
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11:04 - 11:07要记住这个，我发现一个设备非常有用
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11:07 - 11:08你们很多人会...
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11:09 - 11:10（笑）
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11:10 - 11:11在数据之前
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11:11 - 11:14这个是用来做决定的设备
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11:14 - 11:15（笑）
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11:15 - 11:16你们很多人都知道这个
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11:17 - 11:18这个玩具叫做魔力8号球
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11:18 - 11:20这个真的很神奇
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11:20 - 11:23因为如果你要做出一个决定，是或否的问题
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11:23 - 11:26你只需要摇这个球，就得到一个答案
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11:26 - 11:29“很可能” 这次在这里显示的是这个结果
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11:29 - 11:31稍后我再将它用在科技样品上
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11:31 - 11:33（笑）
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11:33 - 11:36在我的生命中我做过一些决定
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11:36 - 11:39现在看来，其实我只要听从这个球就行了
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11:39 - 11:42当然，如果你有数据
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11:42 - 11:46你想要一些更加理智的东西来代替这个球
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11:46 - 11:49做决定，比如数据分析
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11:49 - 11:52但这不会改变最初的设定
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11:52 - 11:55所以这个球会变得越来越聪明
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11:55 - 11:58但我相信还是由我们来做决定
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11:58 - 12:01如果我们想要在这个曲线的最右边
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12:01 - 12:03取得非凡的成就
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12:03 - 12:07我发现一个非常鼓舞人心的信息
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12:07 - 12:11事实上即使面对庞大的数据
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12:11 - 12:15做出选择仍然是值得的
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12:16 - 12:18在你做的领域做一个专家
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12:18 - 12:20去承担风险
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12:20 - 12:23因为在最后，不是数据
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12:23 - 12:27而是承担的风险让你取得曲线右边的成就
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12:28 - 12:29谢谢
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12:29 - 12:32掌声
- Title:
- 如何用数据选电视剧 | Sebastian Wernicke | TEDxCambridge
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收集越多的数据就能做出越好的决定吗？数据处理非常强的亚马逊，谷歌，Netflix发现仅仅靠数据分析不能总是得到乐观的结果。在这个演讲中，数据科学家Sebastian Wernicke向我们讲述了如果完全依赖数据来做决定会产生怎样的错误，并向我们展示了一个全新的方式去使用数据。
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- English
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closed TED
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- TEDxTalks
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