Как использовать данные, чтобы создать топовый сериал
-
0:01 - 0:05Рой Прайс — это человек, о котором
большинство из вас никогда не слышало, -
0:05 - 0:08а он мог быть ответственным
-
0:08 - 0:15за 22 посредственных минуты
вашего времени 19 апреля 2013 года. -
0:15 - 0:18Он также мог быть ответственным
за 22 весьма развлекательных минуты, -
0:18 - 0:20но не для многих из вас.
-
0:20 - 0:22Всё это ведёт нас к решению,
-
0:22 - 0:24которое Рой должен был принять
три года назад. -
0:24 - 0:29Рой Прайс — ответственный менеджер
в Amazon Studios. -
0:29 - 0:32Это подразделение
Amazon по производству телепрограмм. -
0:32 - 0:35Ему 47 лет, худощавый,
с «ёжиком» на голове, -
0:35 - 0:40в Твиттере он описывает себя так:
«фильмы, ТВ, технологии, тако». -
0:40 - 0:45У Роя Прайса очень ответственная работа,
потому что он отвечает -
0:45 - 0:49за выбор сериалов, оригинального контента,
который будет производить Amazon. -
0:49 - 0:52Безусловно, это очень конкурентная среда.
-
0:52 - 0:54Уже есть столько сериалов,
-
0:54 - 0:57что Рой не может просто выбрать
любой сериал. -
0:57 - 1:01Ему нужно находить сериалы,
которые действительно очень хороши. -
1:01 - 1:04Другими словами,
ему нужно находить сериалы, -
1:04 - 1:06которые будут на самом правом краю
этой кривой. -
1:06 - 1:09Эта кривая — распределение рейтингов
-
1:09 - 1:13порядка 2 500 телесериалов,
по данным сайта IMDB. -
1:13 - 1:16Рейтинг может быть от 1 до 10,
-
1:16 - 1:19высота показывает, сколько сериалов
получают данный рейтинг. -
1:19 - 1:24Если у вашего сериала рейтинг
9 и выше, это победитель. -
1:24 - 1:25Ваш сериал в 2% самых успешных.
-
1:26 - 1:29Это такие сериалы, как «Во все тяжкие»,
«Игра престолов», «Прослушка», -
1:29 - 1:32все они затягивают,
-
1:32 - 1:35после того, как вы посмотрите сезон,
ваш мозг думает: -
1:35 - 1:37«Где бы мне достать ещё эпизодов?»
-
1:37 - 1:38Вот такие сериалы.
-
1:39 - 1:41Для ясности: на левой стороне
-
1:41 - 1:45у нас сериал «Коронованные детки»,
-
1:45 - 1:47(Смех)
-
1:47 - 1:49и это должно сказать достаточно
-
1:49 - 1:51о том, что происходит
на левом краю кривой. -
1:51 - 1:55Рой Прайс не боится попасть
на левый край, -
1:55 - 1:58потому что нужны серьёзные
мыслительные способности, -
1:58 - 2:00чтобы обойти «Коронованных деток».
-
2:00 - 2:04О чём он волновался,
так это о средней части этой кривой, -
2:04 - 2:06там где находятся средние сериалы,
-
2:06 - 2:09сериалы, которые не хороши и не плохи,
-
2:09 - 2:10которые никого не будоражат.
-
2:10 - 2:15Рою нужно непременно попасть на правый край.
-
2:15 - 2:17Давление нарастает,
-
2:17 - 2:19и, конечно, это первый раз,
-
2:19 - 2:21когда Amazon делает что-то подобное,
-
2:21 - 2:25поэтому Рой Прайс не хочет рисковать.
-
2:25 - 2:27Он хочет сделать успешное шоу.
-
2:27 - 2:29Ему нужен гарантированный успех,
-
2:29 - 2:31поэтому он проводит соревнование.
-
2:31 - 2:35Он берёт несколько идей для сериалов,
-
2:35 - 2:37из которых затем с помощью оценки
-
2:37 - 2:41они выбирают восемь кандидатов
для сериала, -
2:41 - 2:44а потом снимают первый эпизод
для каждого из этих сериалов -
2:44 - 2:47и выкладывают их онлайн бесплатно,
чтобы все могли посмотреть. -
2:47 - 2:50Когда Amazon бесплатно раздаёт что-то,
-
2:50 - 2:51мы, конечно, берём, правда?
-
2:51 - 2:56Миллионы зрителей смотрят эти эпизоды.
-
2:56 - 3:00Но они не осознают,
что пока они смотрят сериалы, -
3:00 - 3:02на самом деле наблюдают за ними.
-
3:02 - 3:04За ними наблюдает Рой Прайс и его команда,
-
3:04 - 3:06они записывают всё.
-
3:06 - 3:09Записывают, когда кто-то нажал
«Воспроизвести», «Пауза», -
3:09 - 3:12какие части они пропускают,
какие — пересматривают. -
3:12 - 3:14Они собирают миллионы ориентиров,
-
3:14 - 3:16потому что они хотят иметь эти данные,
-
3:16 - 3:19чтобы на их основе решить,
какой сериал снимать. -
3:19 - 3:21Закономерно, что они собирают данные,
-
3:21 - 3:24обрабатывают их и получают ответ,
-
3:24 - 3:25и ответ таков:
-
3:25 - 3:30«Amazon должна снять ситком
о четырёх сенаторах-республиканцах». -
3:30 - 3:32Они его сняли.
-
3:32 - 3:34Кто-нибудь знает, как он называется?
-
3:35 - 3:36(Зал: «Альфа-дом»)
-
3:36 - 3:37Да, «Альфа-дом»,
-
3:38 - 3:42но, похоже, немногие из вас
помнят этот сериал, -
3:42 - 3:43потому что он не был таким классным.
-
3:44 - 3:45На самом деле это средний сериал,
-
3:45 - 3:50буквально средний, потому что
средняя цифра на этой кривой — 7.4, -
3:50 - 3:52а у «Альфа-дома» рейтинг 7.5,
-
3:52 - 3:54чуть-чуть выше среднего сериала,
-
3:54 - 3:57но это явно не то, к чему Рой Прайс
и его команда стремились. -
3:58 - 4:01А между тем примерно в то же время
-
4:01 - 4:03другая компания,
-
4:03 - 4:07другой менеджер умудрился сделать
топовый сериал, используя анализ данных. -
4:07 - 4:09Его зовут Тед,
-
4:09 - 4:12Тед Сарандос,
программный директор в Netflix, -
4:12 - 4:14и, как и Рой,
он постоянно работает над тем, -
4:14 - 4:16чтобы найти отличный сериал,
-
4:16 - 4:18и он также использует для этого данные,
-
4:18 - 4:20но делает это немного по-другому.
-
4:20 - 4:24Вместо того, чтобы проводить соревнование,
он — и его команда, конечно, — -
4:24 - 4:27посмотрели на данные, которые
уже имелись о зрителях Netflix: -
4:27 - 4:29оценки, которые зрители ставили сериалам,
-
4:29 - 4:32история просмотров,
какие сериалы нравятся и так далее. -
4:32 - 4:34Они использовали эти данные,
-
4:34 - 4:37чтобы выяснить мелочи и детали
об аудитории: -
4:37 - 4:38какие сериалы им нравятся,
-
4:38 - 4:40какие продюсеры, какие актёры.
-
4:40 - 4:43Когда они собрали эти данные вместе,
-
4:43 - 4:44они совершили решительный шаг,
-
4:44 - 4:47они решили сделать
-
4:47 - 4:49не ситком о четырёх сенаторах,
-
4:49 - 4:52а драму об одном сенаторе.
-
4:53 - 4:54Вы, ребята, знаете этот сериал?
-
4:54 - 4:56(Смех)
-
4:56 - 4:59Да, «Карточный домик», и Netflix
отлично справился с этим сериалом, -
5:00 - 5:02по крайней мере, с первыми двумя сезонами.
-
5:02 - 5:06(Смех) (Аплодисменты)
-
5:06 - 5:09У «Карточного домика»
рейтинг 9.1 по этой кривой, -
5:09 - 5:12именно такой, какой они хотели.
-
5:12 - 5:14Само собой, вопрос в том,
что произошло? -
5:15 - 5:17Две конкурентоспособные,
понимающие в данных компании. -
5:17 - 5:20Они собирают миллионы индикаторов,
-
5:20 - 5:22которые отлично работают для одной из них
-
5:22 - 5:24и совсем не работают для другой.
-
5:24 - 5:26Почему?
-
5:26 - 5:29Логика подсказывает нам, что это должно
было сработать в обоих случаях. -
5:29 - 5:32В смысле, если вы собираете
миллионы индикаторов -
5:32 - 5:34для решения, которое собираетесь принять,
-
5:34 - 5:36то вы должны принять
очень хорошее решение. -
5:36 - 5:38У вас есть статистика за 200 лет.
-
5:38 - 5:41Вы анализируете данные
с помощью очень мощных компьютеров. -
5:41 - 5:45Как минимум, вы можете ожидать
хорошего сериала, да? -
5:46 - 5:49И если анализ данных не работает,
-
5:50 - 5:52то это даже страшновато,
-
5:52 - 5:55потому что мы живём во время,
когда мы всё больше работаем с данными -
5:55 - 6:00для принятия серьёзных решений,
которые выходят далеко за рамки ТВ. -
6:01 - 6:04Кто-нибудь знает компанию
Multi-Health Systems? -
6:05 - 6:07Никто. Это даже хорошо.
-
6:07 - 6:10Multi-Health Systems —
это компания-разработчик, -
6:10 - 6:13и я надеюсь, никто в этом зале
-
6:13 - 6:16никогда не столкнётся с их ПО,
-
6:16 - 6:18потому что если столкнётесь,
значит, вы в тюрьме. -
6:18 - 6:19(Смех)
-
6:19 - 6:23Если в США заключённый
просит о досрочном освобождении, -
6:23 - 6:27весьма вероятно, что будет использован
анализ данных от этой компании, -
6:27 - 6:31чтобы решить, стоит ли его предоставить.
-
6:31 - 6:33Это то же самый принцип,
как у Amazon и Netflix, -
6:33 - 6:38только вместо того, чтобы решать,
будет ли сериал хорошим или плохим, -
6:38 - 6:41вы решаете, будет ли человек
хорошим или плохим. -
6:41 - 6:47Средненькая серия на 22 минуты —
да, это может быть не очень хорошо, -
6:47 - 6:49но больше лет в тюрьме —
это много хуже. -
6:50 - 6:54К сожалению, есть доказательства,
что такой анализ данных, -
6:55 - 6:59несмотря на огромное количество данных,
не всегда выдаёт оптимальные результаты. -
6:59 - 7:01Это не потому, что компании вроде
Multi-Health Systems -
7:02 - 7:03не знают, что делать с данными.
-
7:03 - 7:06Даже самые понимающие в данных
компании ошибаются. -
7:06 - 7:08Да, даже Google иногда ошибается.
-
7:09 - 7:13В 2009 году Google заявил,
что благодаря анализу данных они могут -
7:13 - 7:17предсказать эпидемию гриппа,
-
7:17 - 7:21основываясь на анализе
поисковых запросов. -
7:21 - 7:25Это отлично работало,
это вызвало резонанс в новостях, -
7:25 - 7:27включая максимальный успех
для научного исследования — -
7:27 - 7:30публикацию в журнале Nature.
-
7:30 - 7:33Это отлично работало
год за годом, год за годом, -
7:33 - 7:35пока однажды не провалилось.
-
7:35 - 7:37Никто не может точно сказать почему.
-
7:37 - 7:39Это просто не сработало в том году;
-
7:39 - 7:41конечно, снова был резонанс в новостях,
-
7:41 - 7:45включая отзы́в статьи из журнала Nature.
-
7:46 - 7:50Так что даже самые опытные компании,
Amazon и Google, -
7:50 - 7:52иногда ошибаются.
-
7:52 - 7:55Но несмотря на эти ошибки,
-
7:55 - 7:59данные всё больше вовлекаются
в ежедневное принятие решений — -
7:59 - 8:01в рабочее пространство,
-
8:01 - 8:02в работу правоохранительных органов,
-
8:03 - 8:04медицину.
-
8:04 - 8:08Так что нам бы хорошо убедиться,
что данные помогают. -
8:08 - 8:11Я лично сталкивался с заминками
в работе с данными, -
8:11 - 8:13потому что я работаю
в вычислительной генетике, -
8:13 - 8:15а это сфера, где очень умные люди
-
8:15 - 8:19используют невообразимые объёмы данных
для принятия серьёзных решений, -
8:19 - 8:23например, решения о терапии рака
или разработки лекарства. -
8:24 - 8:26За годы я заметил что-то вроде тенденции
-
8:26 - 8:28или правила, если хотите, о разнице
-
8:28 - 8:31между успешным решением,
основанным на данных, -
8:31 - 8:33и неуспешным решением,
-
8:33 - 8:37и я думаю, что эта тенденция стоит того,
чтобы поделиться ей. Вот она: -
8:39 - 8:41когда вы решаете сложную проблему,
-
8:41 - 8:42вы обязательно делаете две вещи.
-
8:42 - 8:46Во-первых, вы берёте проблему
и раскладываете её на кусочки, -
8:46 - 8:48чтобы суметь глубоко проанализировать
эти кусочки, -
8:48 - 8:50а потом, конечно,
вы делаете вторую часть. -
8:50 - 8:53Вы собираете эти кусочки в одно целое,
-
8:53 - 8:54чтобы прийти к решению.
-
8:54 - 8:57Иногда приходится делать это не раз,
-
8:57 - 8:58но всегда есть два этапа:
-
8:58 - 9:01разложить на кусочки и собрать обратно.
-
9:02 - 9:04Самое важное состоит в том,
-
9:04 - 9:07что данные и анализ данных
-
9:07 - 9:09годятся только для первого шага.
-
9:09 - 9:12Данные и анализ данных,
не важно, насколько мощные, -
9:12 - 9:16могут помочь только с разделением
проблемы на кусочки и пониманием их. -
9:16 - 9:20Они не подходят для собирания
кусочков в единое целое -
9:20 - 9:21и принятия решения.
-
9:22 - 9:25Для этого существует другой инструмент,
который есть у всех нас, — -
9:25 - 9:26это наш мозг.
-
9:26 - 9:28Что мозг умеет делать хорошо —
-
9:28 - 9:30так это собирать кусочки воедино,
-
9:30 - 9:32даже в условиях недостаточной информации,
-
9:32 - 9:33и делать правильные выводы,
-
9:33 - 9:36особенно если это мозг эксперта.
-
9:36 - 9:39Я думаю, именно поэтому
Netflix получил такой успех — -
9:39 - 9:43они использовали и данные, и силу
человеческого мозга, где необходимо. -
9:43 - 9:46Они использовали данные,
чтобы детально понять свою аудиторию, -
9:46 - 9:50иначе они не смогли бы сделать
такой глубокий анализ, -
9:50 - 9:52но их решение, когда пришло время
собирать кусочки воедино -
9:52 - 9:56и снимать сериал вроде
«Карточного домика», -
9:56 - 9:57было принято не данными.
-
9:57 - 10:01Это решение приняли
Тед Сарандос и его команда, -
10:01 - 10:04что, кстати, означает,
-
10:04 - 10:06что они лично серьёзно рисковали
с этим решением. -
10:06 - 10:09С другой стороны, Amazon
сделали всё наоборот. -
10:09 - 10:12Они использовали данные
на обоих этапах принятия решения: -
10:12 - 10:15сначала провели
соревнование сценариев для сериала, -
10:15 - 10:18а затем выбрали «Альфа-дом».
-
10:18 - 10:21Это, конечно, было
весьма безопасное решение для них, -
10:21 - 10:23потому что они всегда могли бы сказать:
-
10:23 - 10:25«Вот что говорят нам данные».
-
10:25 - 10:29Но это не привело их к выдающемуся
результату, к которому они стремились. -
10:30 - 10:35Данные — это, безусловно, полезный
инструмент для принятия хороших решений, -
10:35 - 10:37но я уверен, что неправильно,
-
10:38 - 10:40когда данные начинают
управлять этими решениями. -
10:40 - 10:44Вне зависимости от своей силы,
данные — это всего лишь инструмент, -
10:44 - 10:47учитывая это, я думаю,
что вот эта штука очень полезная. -
10:47 - 10:48Многие из вас...
-
10:49 - 10:50(Смех)
-
10:50 - 10:51До того, как появились данные,
-
10:51 - 10:54эту штуку использовали
для принятия решений. -
10:54 - 10:55(Смех)
-
10:55 - 10:56Многие знают, что это.
-
10:57 - 10:58Это называется «Шар предсказаний»,
-
10:58 - 11:00он правда классный,
-
11:00 - 11:03потому что, если вам нужен ответ
на вопрос «да или нет», -
11:03 - 11:06всё, что нужно сделать,
это потрясти шар, и у вас есть ответ — -
11:06 - 11:09«Вероятнее всего» —
прямо здесь, прямо сейчас. -
11:09 - 11:11Вы сможете попробовать попозже.
-
11:11 - 11:13(Смех)
-
11:13 - 11:16Я принимал в своей жизни много решений,
-
11:16 - 11:19в которых, как я сейчас понимаю,
лучше было послушаться шара. -
11:19 - 11:22Но, конечно, если у вас есть данные,
-
11:22 - 11:26вы захотите использовать
нечто посерьёзнее шара, -
11:26 - 11:29вроде анализа данных,
чтобы прийти к лучшему решению. -
11:29 - 11:32Но это не меняет основной идеи.
-
11:32 - 11:35Шар может становиться умнее,
умнее и умнее, -
11:35 - 11:38но принятие решений —
всё ещё наша ответственность, -
11:38 - 11:41если мы хотим достичь
чего-то выдающегося, -
11:41 - 11:43попасть в правую часть кривой.
-
11:43 - 11:47Я нахожу это очень вдохновляющим:
-
11:47 - 11:51даже перед лицом огромных
объёмов данных -
11:51 - 11:55всё ещё стоит принимать решения,
-
11:56 - 11:58быть экспертом в своём деле
-
11:58 - 12:00и рисковать.
-
12:00 - 12:03Потому что в конце концов не данные,
-
12:03 - 12:07а риск приведёт вас в правую часть кривой.
-
12:08 - 12:09Спасибо.
-
12:09 - 12:13(Аплодисменты)
- Title:
- Как использовать данные, чтобы создать топовый сериал
- Speaker:
- Себастьян Верник
- Description:
-
Ведёт ли сбор данных к более эффективному принятию решений? Конкурентоспособные, опытные в работе с данными компании, такие как Amazon, Google и Netflix, на своём опыте выяснили, что анализ данных не всегда ведёт к оптимальным результатам. В этом выступлении специалист по данным Себастьян Верник рассматривает, что идёт не так, когда мы принимаем решения, основываясь только на данных, и предлагает более умное решение.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 12:25
Anna Kotova edited Russian subtitles for How to use data to make a hit TV show | ||
Anna Kotova approved Russian subtitles for How to use data to make a hit TV show | ||
Anna Kotova edited Russian subtitles for How to use data to make a hit TV show | ||
Anna Kotova edited Russian subtitles for How to use data to make a hit TV show | ||
Anna Kotova edited Russian subtitles for How to use data to make a hit TV show | ||
Anna Kotova edited Russian subtitles for How to use data to make a hit TV show | ||
Anna Kotova edited Russian subtitles for How to use data to make a hit TV show | ||
Елена Ногина accepted Russian subtitles for How to use data to make a hit TV show |