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