Cum să foloseşti informatica pentru a crea o emisiune TV de succes

Duce colectarea unei cantităţi mai mari de date la îmbunătăţirea deciziilor luate? Companii competitive în procesarea datelor, ca Amazon, Google şi Netflix, au constatat că analiza computerizată a datelor nu conduce de una singură la obţinerea rezultatelor optime. În acest discurs, informaticianul Sebastian Wernicke dezvăluie ce nu este în regulă când luăm decizii bazate exclusiv pe informatică şi propune o metodă mai inteligentă de folosire a acesteia.

Probabil că majoritatea
n-ați auzit de Roy Price,

deși el se poate să fie răspunzător

pentru 22 de minute mediocre
din viaţa voastră, pe 19 aprilie 2013.

S-ar putea să fie răspunzător
pentru 22 minute foarte amuzante,

dar nu pentru foarte mulţi dintre voi.

Totul a început cu decizia pe care Roy
a trebuit să o ia acum trei ani.

Roy Price e director executiv
la Studiourile Amazon,

compania de producţii TV a Amazon.

E un tip de 47 de ani, zvelt, păr ţepos,

se descrie pe contul Twitter
ca „filme, TV, tehnologie, tacos.”

Roy Price are o mare răspundere.

El răspunde de alegerea programelor,

de conţinutul original pe care Amazon
urmează să îl producă.

Concurenţa este foarte mare.

Sunt deja atât de multe
producţii TV pe piaţă,

încât Roy nu poate alege orice program.

El trebuie să găsească programe
care sunt foarte, foarte bune.

Adică trebuie să găsească spectacole
din dreapta acestei curbe.

Curba reprezintă distribuția ratingului

pentru cam 2.500 producţii TV
pe site-ul IMDB.

Ratingul merge de la 1 la 10,

iar pe verticală e numărul producţiilor
care obţin acel rating.

Dacă producţia ta obţine un rating
de 9 puncte sau mai mare, e un succes.

Apoi sunt cele mai bune 2% producţii.

Sunt producţii ca „Breaking Bad",
„Game of Thrones", „The Wire".

Aceste seriale dau dependenţă,

dupa ce urmăreşti un sezon,
creierul tău se întreabă:

„De unde iau mai multe episoade?"

Genul ăsta de producţii.

În partea stângă, ca să fie clar,
aici în margine,

aveţi un serial numit
„Toddlers and Tiaras"...

(Râsete)

... care sugerează clar despre ce-i vorba
la acel capăt al curbei.

Roy Price nu este îngrijorat
că ajunge la capătul din stânga al curbei,

pentru că îţi trebuie multă inteligenţă
să te plasezi sub „Toddlers and Tiaras”.

El e îngrijorat de
umflătura asta din mijloc,

cea a producţiilor TV medii,

acele producţii care nu sunt
nici prea bune nici prea rele,

care nu ajung să te impresioneze.

El trebuie să se asigure
că se află în marginea din dreapta.

Presiunea este mare.

De-asemenea e prima dată
când Amazon face așa ceva,

deci Roy Price nu vrea să rişte.

Vrea să proiecteze succesul.

Are nevoie de succes garantat,
aşa că organizează un concurs:

ia un număr de idei de producţii TV

şi, evaluând aceste idei,

selectează opt candidaţi
pentru producţii TV,

apoi face doar primul episod
pentru fiecare din aceste producţii

şi le difuzează gratis online.

Când Amazon oferă lucruri gratuite,
le vei lua, nu-i aşa?

Astfel, milioane de persoane
urmăresc aceste episoade.

Ei nu realizează că, în timp ce
urmăresc spectacolele,

sunt la rândul lor urmăriţi.

Sunt urmăriţi de Roy Price şi echipa lui,
care înregistrează tot.

Înregistrează când cineva apasă play,
când apasă pauză,

ce părţi sar, ce părţi urmăresc din nou.

Se colectează milioane
de astfel de parametri,

pentru că vor să aibă aceşti parametri

ca să decidă apoi
ce producţie să continue.

Aşa că ei colectează aceste informaţii,

le procesează şi primesc un răspuns,

iar răspunsul este:

„Amazon ar trebui să facă un serial
de comedie despre 4 senatori republicani".

Au făcut acest serial.

Ştie cineva numele serialului?

(Audienţa: „Alpha House”)
Da, „Alpha House”,

dar se pare că puţini dintre voi
îşi amintesc acel serial,

pentru că nu a fost chiar aşa de bun.

E doar un serial de nivel mediu,

Literalmente mediu, pentru că media
acestui grafic este la 7,4,

şi „Alpha House" aterizează la 7,5,

deci puţin deasupra mediei,

dar sigur nu e ce şi-au dorit
Roy Price şi echipa lui.

Între timp, cam în aceeaşi perioadă,

la o altă companie,

un alt director a făcut o producţie de top
folosind analiza datelor,

iar numele lui este Ted,

Ted Sarandos –
directorul de programe de la Netflix.

Ca și Roy, e într-o continuă căutare
a acelei mari producţii TV.

Şi el foloseşte informatica în acest scop,
numai că o face puţin diferit.

În loc să organizeze o competiţie,
el şi echipa lui

au analizat informaţiile pe care
le aveau deja despre utilizatorii Netflix,

notele pe care le dădeau producţiilor,

istoricul vizionărilor,
programele care le plac etc.

Folosesc apoi informaţiile să afle
toate amănuntele despre public:

ce tip de producţii agrează,

ce tip de producători,
ce tip de actori.

După ce-au analizat aceste informaţii,

s-au hotărât și au decis să producă
nu o comedie despre patru senatori,

ci un serial dramatic
despre un singur senator.

Știţi serialul?

(Râsete)

Da, „House of Cards” şi Netflix
a dat lovitura cu acel serial,

cel puţin pentru primele două sezoane.

(Râsete)
(Aplauze)

„House of Cards” are un rating
de 9,1 pe acest grafic,

deci este exact
unde îşi doreau să fie.

Acum, întrebarea este:
ce s-a întâmplat aici?

Avem două companii foarte bune
în procesarea datelor,

care coroborează milioane de parametri,

iar apoi totul merge frumos
pentru una din ele,

dar nu funcţionează pentru cealaltă.

De ce?

Logic ar fi să funcţioneze mereu.

Când colectezi milioane de măsurători
pentru a lua o decizie,

ar trebui să poţi lua
o decizie destul de bună.

Ai 200 de ani de statistică
pe care te bazezi.

O amplifici cu computere foarte puternice.

Nu te-ai aştepta să obţii
rezultate mediocre, nu-i aşa?

Daca analiza datelor
nu funcţionează aşa,

lucrurile devin chiar
puţin înfricoşătoare,

pentru că în zilele noastre
apelăm tot mai mult la informatică

pentru a lua decizii mult mai importante
decât emisiunile TV.

Cunoaşte cineva compania
Multi-Health Systems?

Nimeni. Ăsta chiar e un lucru bun.

Multi-Health Systems
e o companie care produce softuri

şi sper ca nimeni din această sală

să nu vină în contact cu acele softuri,

că ar însemna că sunteţi la închisoare.

(Râsete)

Dacă cineva, aici în SUA, e la închisoare
şi cere eliberarea condiţionată,

atunci e foarte probabil ca programul
de analiză a datelor de la acea companie

să fie folosit în evaluarea
acordării eliberării condiţionate.

E acelaşi principiu ca cel
de la Amazon şi Netflix,

dar acum, în loc să stabileşti dacă
un serial TV va fi bun sau rău,

decizi dacă o persoană
va fi bună sau rea.

O producţie TV mediocră de 22 minute
poate fi un rezultat destul de rău,

dar mai mulţi ani la închisoare
cred că e chiar mai rău.

Din păcate, sunt dovezi
că această analiză informatică,

cu toate că include mulţi parametri,
nu dă mereu rezultate optime.

Asta nu se întâmplă pentru că
Multi-Health Systems

nu ştie ce să facă cu datele.

Chiar şi cei mai buni
în domeniu greşesc.

Da, chiar şi Google greşeşte uneori.

În 2009, Google anunţa că poate,
prin analize statistice,

să prezică epidemiile de gripă,
gripa aviară,

analizând căutările
utilizatorilor pe Google.

A funcţionat frumos
şi a făcut vâlvă la ştiri,

și a atins culmea succesului ştiinţific:

un articol în revista Nature.

A funcţionat frumos an după an,

până când a picat.

Şi nimeni nu putea măcar să spună de ce.

Pur şi simplu nu a mers în acel an.

Sigur că asta a ţinut iar capul de afiş,
incluzând acum o retractare

într-o ediţie a revistei Nature.

Chiar şi companiile tari
în operarea datelor, Amazon şi Google,

greşesc câteodată.

În ciuda acestor eşecuri,

informatica îşi face loc rapid
în luarea deciziilor din lumea reală:

la locul de muncă,

în sistemul judiciar,

medicină.

Aşa că ar fi mai bine să ne asigurăm
că informatica ajută.

Eu însumi am văzut mult
din lupta asta cu informatica,

pentru că lucrez în domeniul
geneticii informatizate,

un domeniu în care
mulţi oameni foarte deştepţi

utilizează cantităţi inimaginabile
de date ca să ia decizii importante

precum un tratament împotriva cancerului
sau crearea unui medicament.

În decursul anilor am observat un model,
sau o regulă, privind diferenţa

dintre deciziile de succes și cele proaste
luate cu ajutorul statisticii

şi cred că acest model merită împărtăşit.
E cam aşa:

Când rezolvi o problemă complexă,
faci în esenţă două lucruri:

primul pas e să descompui problema
în componentele sale

ca să poţi analiza atent
acele componente

şi apoi, al doilea pas:

reasamblezi componentele
ca să ajungi la o concluzie.

Câteodată trebuie să faci asta iar,
dar mereu sunt astea două lucruri:

descompunerea şi reclădirea.

Crucial este

că datele şi analiza
computerizată a acestora

sunt bune numai pentru prima parte.

Informatica, oricât de puternică e,

ajută doar la descompunerea problemei
şi la înţelegerea componentelor.

Nu e potrivită pentru reasamblarea
acestor componente pentru o concluzie.

O altă unealtă face asta şi o avem toţi.
E vorba de creier.

Dacă e ceva la care creierul e bun,
e să refacă întregul din componente,

chiar dacă informaţiile sunt incomplete
și să tragă o concluzie corectă.

Mai ales când e creierul unui expert.

Cred că de asta a avut Netflix succes,

fiindcă au folosit informatica
şi creierul la locul potrivit.

Au folosit întâi informatica
să afle cât mai multe despre publicul lor,

pe care altfel nu l-ar fi putut
înţelege atât de bine,

dar decizia de a lua
piesele acestui puzzle,

şi de a le recompune pentru a face
un serial ca „House of Cards”,

nu a venit de la computer.

Ted Sarandos şi echipa lui
au luat decizia de a produce acel serial,

ceea ce însemna și că îşi asumau
prin acea decizie,

un risc personal destul de mare.

Amazon, în schimb,
au mers pe calea greşită.

Au folosit statistica în tot procesul
de luare a deciziei,

întâi când au organizat
concursul pentru idei,

şi apoi când au selectat „Alpha House"
ca şi câştigător.

Asta a fost desigur
o decizie fără riscuri pentru ei,

pentru că mereu puteau
blama informatica, spunând:

„Asta ne spun datele."

Dar asta nu a condus la rezultatele
excepţionale la care sperau.

Informatica e desigur un mijloc excelent
ca ajutor pentru decizii mai bune

dar cred că lucrurile merg rău
când conduce luarea deciziilor.

Oricât de puternică,
informatica e doar o unealtă.

Cred că acest dispozitiv e foarte util
să îmi reamintească asta.

Mulţi veţi crede la fel.

(Râsete)

Înaintea statisticii ăsta era dispozitivul
pentru luarea deciziilor.

(Râsete)

Mulţi îl ştiţi.

Această jucărie se numeşte
Magic 8 Ball şi e chiar uimitoare,

pentru că daca trebuie să decizi,
prin „da” sau „nu”,

trebuie doar să scuturi bila
şi obţii răspunsul:

„Foarte probabil”
care-ți apare în fereastră, chiar acum.

O să fac mai târziu demonstraţii tehnice.

(Râsete)

Desigur, am luat
câteva decizii în viaţa mea

când, privind retrospectiv,
ar fi trebuit să ascult bila.

Dar când ai la dispoziţie informatica,

vrei să înlocuieşti asta cu ceva
mult mai sofisticat,

ca analiza datelor,
pentru a face o alegere mai bună,

dar asta nu schimbă
miezul problemei:

bila poate deveni
din ce în ce mai „deşteaptă",

dar cred că tot noi
ar trebui să luăm deciziile

dacă vrem să obţinem ceva extraordinar,

la marginea din dreapta a curbei.

Cred că un mesaj foarte încurajator

e că şi dacă ai acces la
cantităţi imense de date procesate,

merită să iei tu deciziile,

să fii un expert în ceea ce faci

şi să îţi asumi riscuri.

Pentru că la final, nu statistica,
ci asumarea riscurilor

o să te plaseze
în zona dorită a graficului.

Mulţumesc.

(Aplauze)