1
00:00:00,820 --> 00:00:05,096
Рой Прайс — это человек, о котором
большинство из вас никогда не слышало,

2
00:00:05,120 --> 00:00:07,616
а он мог быть ответственным

3
00:00:07,640 --> 00:00:14,536
за 22 посредственных минуты
вашего времени 19 апреля 2013 года.

4
00:00:14,560 --> 00:00:17,736
Он также мог быть ответственным
за 22 весьма развлекательных минуты,

5
00:00:17,760 --> 00:00:20,016
но не для многих из вас.

6
00:00:20,040 --> 00:00:21,936
Всё это ведёт нас к решению,

7
00:00:21,960 --> 00:00:24,140
которое Рой должен был принять
три года назад.

8
00:00:24,140 --> 00:00:28,816
Рой Прайс — ответственный менеджер
в Amazon Studios.

9
00:00:28,840 --> 00:00:31,856
Это подразделение
Amazon по производству телепрограмм.

10
00:00:31,880 --> 00:00:35,136
Ему 47 лет, худощавый,
с «ёжиком» на голове,

11
00:00:35,160 --> 00:00:39,976
в Твиттере он описывает себя так:
«фильмы, ТВ, технологии, тако».

12
00:00:40,000 --> 00:00:45,176
У Роя Прайса очень ответственная работа,
потому что он отвечает

13
00:00:45,200 --> 00:00:49,256
за выбор сериалов, оригинального контента,
который будет производить Amazon.

14
00:00:49,280 --> 00:00:51,616
Безусловно, это очень конкурентная среда.

15
00:00:51,640 --> 00:00:54,376
Уже есть столько сериалов,

16
00:00:54,400 --> 00:00:56,576
что Рой не может просто выбрать
любой сериал.

17
00:00:56,600 --> 00:01:00,696
Ему нужно находить сериалы,
которые действительно очень хороши.

18
00:01:00,720 --> 00:01:03,536
Другими словами,
ему нужно находить сериалы,

19
00:01:03,560 --> 00:01:05,936
которые будут на самом правом краю
этой кривой.

20
00:01:05,960 --> 00:01:08,616
Эта кривая — распределение рейтингов

21
00:01:08,640 --> 00:01:13,016
порядка 2 500 телесериалов,
по данным сайта IMDB.

22
00:01:13,040 --> 00:01:15,936
Рейтинг может быть от 1 до 10,

23
00:01:15,960 --> 00:01:18,936
высота показывает, сколько сериалов
получают данный рейтинг.

24
00:01:18,960 --> 00:01:23,656
Если у вашего сериала рейтинг
9 и выше, это победитель.

25
00:01:23,680 --> 00:01:25,496
Ваш сериал в 2% самых успешных.

26
00:01:25,520 --> 00:01:29,416
Это такие сериалы, как «Во все тяжкие»,
«Игра престолов», «Прослушка»,

27
00:01:29,440 --> 00:01:31,736
все они затягивают,

28
00:01:31,760 --> 00:01:34,816
после того, как вы посмотрите сезон,
ваш мозг думает:

29
00:01:34,840 --> 00:01:37,016
«Где бы мне достать ещё эпизодов?»

30
00:01:37,040 --> 00:01:38,240
Вот такие сериалы.

31
00:01:38,920 --> 00:01:41,416
Для ясности: на левой стороне

32
00:01:41,440 --> 00:01:44,616
у нас сериал «Коронованные детки»,

33
00:01:44,640 --> 00:01:47,296
(Смех)

34
00:01:47,320 --> 00:01:48,856
и это должно сказать достаточно

35
00:01:48,880 --> 00:01:51,071
о том, что происходит
на левом краю кривой.

36
00:01:51,095 --> 00:01:55,256
Рой Прайс не боится попасть
на левый край,

37
00:01:55,280 --> 00:01:58,216
потому что нужны серьёзные
мыслительные способности,

38
00:01:58,240 --> 00:01:59,936
чтобы обойти «Коронованных деток».

39
00:01:59,960 --> 00:02:03,896
О чём он волновался,
так это о средней части этой кривой,

40
00:02:03,920 --> 00:02:05,736
там где находятся средние сериалы,

41
00:02:05,760 --> 00:02:08,616
сериалы, которые не хороши и не плохи,

42
00:02:08,639 --> 00:02:10,295
которые никого не будоражат.

43
00:02:10,320 --> 00:02:15,176
Рою нужно непременно попасть на правый край.

44
00:02:15,200 --> 00:02:16,776
Давление нарастает,

45
00:02:16,800 --> 00:02:18,976
и, конечно, это первый раз,

46
00:02:19,000 --> 00:02:21,176
когда Amazon делает что-то подобное,

47
00:02:21,200 --> 00:02:24,536
поэтому Рой Прайс не хочет рисковать.

48
00:02:24,560 --> 00:02:27,016
Он хочет сделать успешное шоу.

49
00:02:27,040 --> 00:02:28,816
Ему нужен гарантированный успех,

50
00:02:28,840 --> 00:02:31,416
поэтому он проводит соревнование.

51
00:02:31,440 --> 00:02:34,576
Он берёт несколько идей для сериалов,

52
00:02:34,600 --> 00:02:36,896
из которых затем с помощью оценки

53
00:02:36,920 --> 00:02:41,016
они выбирают восемь кандидатов
для сериала,

54
00:02:41,040 --> 00:02:44,256
а потом снимают первый эпизод
для каждого из этих сериалов

55
00:02:44,280 --> 00:02:47,416
и выкладывают их онлайн бесплатно,
чтобы все могли посмотреть.

56
00:02:47,440 --> 00:02:49,696
Когда Amazon бесплатно раздаёт что-то,

57
00:02:49,720 --> 00:02:51,256
мы, конечно, берём, правда?

58
00:02:51,280 --> 00:02:56,416
Миллионы зрителей смотрят эти эпизоды.

59
00:02:56,440 --> 00:02:59,656
Но они не осознают,
что пока они смотрят сериалы,

60
00:02:59,680 --> 00:03:01,976
на самом деле наблюдают за ними.

61
00:03:02,000 --> 00:03:04,336
За ними наблюдает Рой Прайс и его команда,

62
00:03:04,360 --> 00:03:05,736
они записывают всё.

63
00:03:05,760 --> 00:03:09,136
Записывают, когда кто-то нажал
«Воспроизвести», «Пауза»,

64
00:03:09,160 --> 00:03:11,696
какие части они пропускают,
какие — пересматривают.

65
00:03:11,720 --> 00:03:13,976
Они собирают миллионы ориентиров,

66
00:03:14,000 --> 00:03:16,096
потому что они хотят иметь эти данные,

67
00:03:16,120 --> 00:03:18,816
чтобы на их основе решить,
какой сериал снимать.

68
00:03:18,840 --> 00:03:21,016
Закономерно, что они собирают данные,

69
00:03:21,040 --> 00:03:23,616
обрабатывают их и получают ответ,

70
00:03:23,640 --> 00:03:24,856
и ответ таков:

71
00:03:24,880 --> 00:03:30,416
«Amazon должна снять ситком
о четырёх сенаторах-республиканцах».

72
00:03:30,440 --> 00:03:31,656
Они его сняли.

73
00:03:31,680 --> 00:03:33,840
Кто-нибудь знает, как он называется?

74
00:03:34,720 --> 00:03:36,016
(Зал: «Альфа-дом»)

75
00:03:36,040 --> 00:03:37,496
Да, «Альфа-дом»,

76
00:03:37,520 --> 00:03:41,616
но, похоже, немногие из вас
помнят этот сериал,

77
00:03:41,640 --> 00:03:43,496
потому что он не был таким классным.

78
00:03:43,520 --> 00:03:45,376
На самом деле это средний сериал,

79
00:03:45,400 --> 00:03:49,976
буквально средний, потому что
средняя цифра на этой кривой — 7.4,

80
00:03:50,000 --> 00:03:52,416
а у «Альфа-дома» рейтинг 7.5,

81
00:03:52,440 --> 00:03:54,456
чуть-чуть выше среднего сериала,

82
00:03:54,480 --> 00:03:57,400
но это явно не то, к чему Рой Прайс
и его команда стремились.

83
00:03:58,320 --> 00:04:01,176
А между тем примерно в то же время

84
00:04:01,200 --> 00:04:02,776
другая компания,

85
00:04:02,800 --> 00:04:07,016
другой менеджер умудрился сделать
топовый сериал, используя анализ данных.

86
00:04:07,040 --> 00:04:08,616
Его зовут Тед,

87
00:04:08,640 --> 00:04:12,056
Тед Сарандос,
программный директор в Netflix,

88
00:04:12,080 --> 00:04:14,216
и, как и Рой,
он постоянно работает над тем,

89
00:04:14,240 --> 00:04:15,736
чтобы найти отличный сериал,

90
00:04:15,760 --> 00:04:17,776
и он также использует для этого данные,

91
00:04:17,800 --> 00:04:19,815
но делает это немного по-другому.

92
00:04:19,839 --> 00:04:23,576
Вместо того, чтобы проводить соревнование,
он — и его команда, конечно, —

93
00:04:23,600 --> 00:04:27,136
посмотрели на данные, которые
уже имелись о зрителях Netflix:

94
00:04:27,160 --> 00:04:29,256
оценки, которые зрители ставили сериалам,

95
00:04:29,280 --> 00:04:31,976
история просмотров,
какие сериалы нравятся и так далее.

96
00:04:32,000 --> 00:04:33,896
Они использовали эти данные,

97
00:04:33,920 --> 00:04:36,536
чтобы выяснить мелочи и детали
об аудитории:

98
00:04:36,560 --> 00:04:38,016
какие сериалы им нравятся,

99
00:04:38,040 --> 00:04:40,136
какие продюсеры, какие актёры.

100
00:04:40,160 --> 00:04:42,736
Когда они собрали эти данные вместе,

101
00:04:42,760 --> 00:04:44,416
они совершили решительный шаг,

102
00:04:44,440 --> 00:04:46,536
они решили сделать

103
00:04:46,560 --> 00:04:49,016
не ситком о четырёх сенаторах,

104
00:04:49,040 --> 00:04:51,920
а драму об одном сенаторе.

105
00:04:52,760 --> 00:04:54,416
Вы, ребята, знаете этот сериал?

106
00:04:54,440 --> 00:04:55,736
(Смех)

107
00:04:55,760 --> 00:04:59,496
Да, «Карточный домик», и Netflix
отлично справился с этим сериалом,

108
00:04:59,520 --> 00:05:01,656
по крайней мере, с первыми двумя сезонами.

109
00:05:01,680 --> 00:05:05,656
(Смех) (Аплодисменты)

110
00:05:05,680 --> 00:05:08,856
У «Карточного домика»
рейтинг 9.1 по этой кривой,

111
00:05:08,880 --> 00:05:12,056
именно такой, какой они хотели.

112
00:05:12,080 --> 00:05:14,496
Само собой, вопрос в том, 
что произошло?

113
00:05:14,520 --> 00:05:17,176
Две конкурентоспособные,
понимающие в данных компании.

114
00:05:17,200 --> 00:05:20,056
Они собирают миллионы индикаторов,

115
00:05:20,080 --> 00:05:22,456
которые отлично работают для одной из них

116
00:05:22,480 --> 00:05:24,336
и совсем не работают для другой.

117
00:05:24,360 --> 00:05:25,576
Почему?

118
00:05:25,600 --> 00:05:29,056
Логика подсказывает нам, что это должно
было сработать в обоих случаях.

119
00:05:29,080 --> 00:05:31,536
В смысле, если вы собираете
миллионы индикаторов

120
00:05:31,560 --> 00:05:33,546
для решения, которое собираетесь принять,

121
00:05:33,570 --> 00:05:35,960
то вы должны принять
очень хорошее решение.

122
00:05:35,960 --> 00:05:38,176
У вас есть статистика за 200 лет.

123
00:05:38,200 --> 00:05:41,216
Вы анализируете данные
с помощью очень мощных компьютеров.

124
00:05:41,240 --> 00:05:44,520
Как минимум, вы можете ожидать
хорошего сериала, да?

125
00:05:45,880 --> 00:05:48,600
И если анализ данных не работает,

126
00:05:49,520 --> 00:05:51,576
то это даже страшновато,

127
00:05:51,600 --> 00:05:55,416
потому что мы живём во время,
когда мы всё больше работаем с данными

128
00:05:55,440 --> 00:05:59,920
для принятия серьёзных решений,
которые выходят далеко за рамки ТВ.

129
00:06:00,760 --> 00:06:04,000
Кто-нибудь знает компанию
Multi-Health Systems?

130
00:06:05,080 --> 00:06:06,736
Никто. Это даже хорошо.

131
00:06:06,760 --> 00:06:09,976
Multi-Health Systems —
это компания-разработчик,

132
00:06:10,000 --> 00:06:12,816
и я надеюсь, никто в этом зале

133
00:06:12,840 --> 00:06:16,016
никогда не столкнётся с их ПО,

134
00:06:16,040 --> 00:06:18,336
потому что если столкнётесь,
значит, вы в тюрьме.

135
00:06:18,336 --> 00:06:19,336
(Смех)

136
00:06:19,360 --> 00:06:22,896
Если в США заключённый
просит о досрочном освобождении,

137
00:06:22,920 --> 00:06:27,216
весьма вероятно, что будет использован
анализ данных от этой компании,

138
00:06:27,240 --> 00:06:30,856
чтобы решить, стоит ли его предоставить.

139
00:06:30,880 --> 00:06:33,456
Это то же самый принцип,
как у Amazon и Netflix,

140
00:06:33,480 --> 00:06:38,096
только вместо того, чтобы решать,
будет ли сериал хорошим или плохим,

141
00:06:38,120 --> 00:06:41,016
вы решаете, будет ли человек
хорошим или плохим.

142
00:06:41,040 --> 00:06:46,536
Средненькая серия на 22 минуты —
да, это может быть не очень хорошо,

143
00:06:46,560 --> 00:06:49,200
но больше лет в тюрьме —
это много хуже.

144
00:06:50,360 --> 00:06:54,496
К сожалению, есть доказательства,
что такой анализ данных,

145
00:06:54,520 --> 00:06:58,736
несмотря на огромное количество данных,
не всегда выдаёт оптимальные результаты.

146
00:06:58,760 --> 00:07:01,482
Это не потому, что компании вроде
Multi-Health Systems

147
00:07:01,506 --> 00:07:03,133
не знают, что делать с данными.

148
00:07:03,158 --> 00:07:05,586
Даже самые понимающие в данных
компании ошибаются.

149
00:07:05,586 --> 00:07:07,880
Да, даже Google иногда ошибается.

150
00:07:08,680 --> 00:07:13,176
В 2009 году Google заявил,
что благодаря анализу данных они могут

151
00:07:13,200 --> 00:07:17,336
предсказать эпидемию гриппа,


152
00:07:17,360 --> 00:07:21,136
основываясь на анализе
поисковых запросов.

153
00:07:21,160 --> 00:07:24,940
Это отлично работало,
это вызвало резонанс в новостях,

154
00:07:24,940 --> 00:07:27,496
включая максимальный успех
для научного исследования —

155
00:07:27,496 --> 00:07:29,896
публикацию в журнале Nature.

156
00:07:29,896 --> 00:07:33,296
Это отлично работало
год за годом, год за годом,

157
00:07:33,320 --> 00:07:34,976
пока однажды не провалилось.

158
00:07:35,000 --> 00:07:37,256
Никто не может точно сказать почему.

159
00:07:37,280 --> 00:07:38,976
Это просто не сработало в том году;

160
00:07:39,000 --> 00:07:40,936
конечно, снова был резонанс в новостях,

161
00:07:40,984 --> 00:07:45,350
включая отзы́в статьи из журнала Nature.

162
00:07:46,480 --> 00:07:49,816
Так что даже самые опытные компании,
Amazon и Google,

163
00:07:49,840 --> 00:07:51,976
иногда ошибаются.

164
00:07:52,000 --> 00:07:54,936
Но несмотря на эти ошибки,

165
00:07:54,960 --> 00:07:58,816
данные всё больше вовлекаются
в ежедневное принятие решений —

166
00:07:58,840 --> 00:08:00,656
в рабочее пространство,

167
00:08:00,680 --> 00:08:02,496
в работу правоохранительных органов,

168
00:08:02,520 --> 00:08:03,720
медицину.

169
00:08:04,400 --> 00:08:07,736
Так что нам бы хорошо убедиться,
что данные помогают.

170
00:08:07,760 --> 00:08:10,896
Я лично сталкивался с заминками
в работе с данными,

171
00:08:10,920 --> 00:08:12,896
потому что я работаю
в вычислительной генетике,

172
00:08:12,920 --> 00:08:15,416
а это сфера, где очень умные люди

173
00:08:15,440 --> 00:08:19,096
используют невообразимые объёмы данных
для принятия серьёзных решений,

174
00:08:19,120 --> 00:08:22,680
например, решения о терапии рака
или разработки лекарства.

175
00:08:23,520 --> 00:08:25,896
За годы я заметил что-то вроде тенденции

176
00:08:25,920 --> 00:08:28,376
или правила, если хотите, о разнице

177
00:08:28,400 --> 00:08:31,096
между успешным решением,
основанным на данных,

178
00:08:31,120 --> 00:08:32,736
и неуспешным решением,

179
00:08:32,760 --> 00:08:36,640
и я думаю, что эта тенденция стоит того,
чтобы поделиться ей. Вот она:

180
00:08:38,520 --> 00:08:40,655
когда вы решаете сложную проблему,

181
00:08:40,679 --> 00:08:42,416
вы обязательно делаете две вещи.

182
00:08:42,440 --> 00:08:45,736
Во-первых, вы берёте проблему
и раскладываете её на кусочки,

183
00:08:45,760 --> 00:08:48,256
чтобы суметь глубоко проанализировать
эти кусочки,

184
00:08:48,280 --> 00:08:50,296
а потом, конечно,
вы делаете вторую часть.

185
00:08:50,320 --> 00:08:52,976
Вы собираете эти кусочки в одно целое,

186
00:08:53,000 --> 00:08:54,336
чтобы прийти к решению.

187
00:08:54,360 --> 00:08:56,696
Иногда приходится делать это не раз,

188
00:08:56,720 --> 00:08:58,376
но всегда есть два этапа:

189
00:08:58,400 --> 00:09:00,720
разложить на кусочки и собрать обратно.

190
00:09:02,280 --> 00:09:03,896
Самое важное состоит в том,

191
00:09:03,920 --> 00:09:06,816
что данные и анализ данных

192
00:09:06,840 --> 00:09:09,336
годятся только для первого шага.

193
00:09:09,360 --> 00:09:11,846
Данные и анализ данных,
не важно, насколько мощные,

194
00:09:11,846 --> 00:09:16,056
могут помочь только с разделением
проблемы на кусочки и пониманием их.

195
00:09:16,080 --> 00:09:19,576
Они не подходят для собирания
кусочков в единое целое

196
00:09:19,576 --> 00:09:21,472
и принятия решения.

197
00:09:21,520 --> 00:09:24,556
Для этого существует другой инструмент,
который есть у всех нас, —

198
00:09:24,556 --> 00:09:25,576
это наш мозг.

199
00:09:25,600 --> 00:09:27,636
Что мозг умеет делать хорошо —

200
00:09:27,636 --> 00:09:29,816
так это собирать кусочки воедино,

201
00:09:29,840 --> 00:09:31,856
даже в условиях недостаточной информации,

202
00:09:31,880 --> 00:09:33,456
и делать правильные выводы,

203
00:09:33,480 --> 00:09:36,416
особенно если это мозг эксперта.

204
00:09:36,440 --> 00:09:39,096
Я думаю, именно поэтому
Netflix получил такой успех —

205
00:09:39,120 --> 00:09:42,696
они использовали и данные, и силу
человеческого мозга, где необходимо.

206
00:09:42,720 --> 00:09:46,256
Они использовали данные,
чтобы детально понять свою аудиторию,

207
00:09:46,280 --> 00:09:49,696
иначе они не смогли бы сделать
такой глубокий анализ,

208
00:09:49,720 --> 00:09:52,446
но их решение, когда пришло время
собирать кусочки воедино

209
00:09:52,446 --> 00:09:55,696
и снимать сериал вроде
«Карточного домика»,

210
00:09:55,720 --> 00:09:57,136
было принято не данными.

211
00:09:57,160 --> 00:10:01,136
Это решение приняли
Тед Сарандос и его команда,

212
00:10:01,160 --> 00:10:03,541
что, кстати, означает,

213
00:10:03,565 --> 00:10:06,416
что они лично серьёзно рисковали
с этим решением.

214
00:10:06,440 --> 00:10:09,456
С другой стороны, Amazon
сделали всё наоборот.

215
00:10:09,480 --> 00:10:12,216
Они использовали данные
на обоих этапах принятия решения:

216
00:10:12,240 --> 00:10:14,656
сначала провели
соревнование сценариев для сериала,

217
00:10:14,680 --> 00:10:18,376
а затем выбрали «Альфа-дом».

218
00:10:18,400 --> 00:10:20,896
Это, конечно, было
весьма безопасное решение для них,

219
00:10:20,920 --> 00:10:23,376
потому что они всегда могли бы сказать:

220
00:10:23,400 --> 00:10:25,096
«Вот что говорят нам данные».

221
00:10:25,120 --> 00:10:29,360
Но это не привело их к выдающемуся
результату, к которому они стремились.

222
00:10:30,120 --> 00:10:35,096
Данные — это, безусловно, полезный
инструмент для принятия хороших решений,

223
00:10:35,120 --> 00:10:37,496
но я уверен, что неправильно,

224
00:10:37,520 --> 00:10:40,096
когда данные начинают
управлять этими решениями.

225
00:10:40,120 --> 00:10:43,896
Вне зависимости от своей силы,
данные — это всего лишь инструмент,

226
00:10:43,920 --> 00:10:47,256
учитывая это, я думаю,
что вот эта штука очень полезная.

227
00:10:47,280 --> 00:10:48,496
Многие из вас...

228
00:10:48,520 --> 00:10:49,736
(Смех)

229
00:10:49,760 --> 00:10:51,146
До того, как появились данные,

230
00:10:51,146 --> 00:10:53,856
эту штуку использовали
для принятия решений.

231
00:10:53,880 --> 00:10:55,136
(Смех)

232
00:10:55,160 --> 00:10:56,496
Многие знают, что это.

233
00:10:56,520 --> 00:10:58,473
Это называется «Шар предсказаний»,

234
00:10:58,497 --> 00:10:59,696
он правда классный,

235
00:10:59,720 --> 00:11:02,616
потому что, если вам нужен ответ
на вопрос «да или нет»,

236
00:11:02,640 --> 00:11:06,376
всё, что нужно сделать,
это потрясти шар, и у вас есть ответ —

237
00:11:06,400 --> 00:11:09,216
«Вероятнее всего» —
прямо здесь, прямо сейчас.

238
00:11:09,240 --> 00:11:11,336
Вы сможете попробовать попозже.

239
00:11:11,360 --> 00:11:12,576
(Смех)

240
00:11:12,600 --> 00:11:16,176
Я принимал в своей жизни много решений,

241
00:11:16,200 --> 00:11:19,096
в которых, как я сейчас понимаю,
лучше было послушаться шара.

242
00:11:19,120 --> 00:11:22,456
Но, конечно, если у вас есть данные,

243
00:11:22,480 --> 00:11:25,536
вы захотите использовать
нечто посерьёзнее шара,

244
00:11:25,560 --> 00:11:29,176
вроде анализа данных,
чтобы прийти к лучшему решению.

245
00:11:29,200 --> 00:11:31,816
Но это не меняет основной идеи.

246
00:11:31,840 --> 00:11:35,016
Шар может становиться умнее,
умнее и умнее,

247
00:11:35,040 --> 00:11:37,856
но принятие решений —
всё ещё наша ответственность,

248
00:11:37,880 --> 00:11:40,896
если мы хотим достичь
чего-то выдающегося,

249
00:11:40,920 --> 00:11:42,856
попасть в правую часть кривой.

250
00:11:42,880 --> 00:11:47,376
Я нахожу это очень вдохновляющим:

251
00:11:47,400 --> 00:11:51,376
даже перед лицом огромных
объёмов данных

252
00:11:51,400 --> 00:11:55,496
всё ещё стоит принимать решения,

253
00:11:55,520 --> 00:11:58,176
быть экспертом в своём деле

254
00:11:58,200 --> 00:12:00,296
и рисковать.

255
00:12:00,320 --> 00:12:03,096
Потому что в конце концов не данные,

256
00:12:03,120 --> 00:12:07,080
а риск приведёт вас в правую часть кривой.

257
00:12:07,840 --> 00:12:09,056
Спасибо.

258
00:12:09,080 --> 00:12:12,760
(Аплодисменты)