Una serie de algoritmos detrás del éxito mundial de House of Cards

Quienes nos declaramos fanáticos de las series, y en especial aquellos que hemos quedados atrapados en las redes de la manipulación política de “House of Cards” sabemos lo que significa esperar a que llegue fin de febrero (o comienzos de marzo como en este año) para que Netflix suba los 13 capítulos de la nueva temporada.

Esto es así desde febrero de 2013, cuando Netflix decidió patear el tablero y salirse del formato habitual de entregas semanales de capítulos liberando de una sola vez las trece primeras entregas de una producción que hoy forma parte de la lista de sus títulos más vistos: ‘House of Cards’.

Para quienes estábamos acostumbrados a ver un capítulo por semana, esta movida nos dejó un poco perplejos. Pero Netflix contaba con un dato no tan nuevo pero que pocos habían tomado en consideración.

Y es que algunas plataformas de televisión satelital permiten grabar las series en su mismo sistema y luego reproducirlas cuando se dispone del tiempo necesario para disfrutarlas. Lo que notaron desde estas plataformas es que la enorme mayoría lo que hacía era grabar varios capítulos y luego devorarlos en sesiones que incluían generalmente más de un solo capítulo por vez.

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Netflix fue directo al núcleo del asunto: Entregaron los 13 capítulos y que cada uno decida cuando verlos.

Los resultados fueron apabullantes: En sólo un mes, la serie se había convertido en el contenido más popular del catálogo, tanto en Estados Unidos como en otros cuarenta países.

Y a partir de allí se definió un modo de acción. Los contenidos de las series, las vicisitudes de los personajes no se definen en una mesa de ejecutivos sin que los definen los hábitos, los gustos, los deseos y el comportamiento de millones de espectadores.

Y esto es un principio de acción para Netflix. Joshua Lynn, presidente y cofundador de Piedmont Media Research, una empresa que utiliza algoritmos para predecir el éxito de una película antes de su estreno explica que la información que han recopilado durante casi veinte años les permite determinar los derechos de qué series y películas deben comprar empresas como Netflix.

“Saber lo que le gusta a los suscriptores es clave en nuestras decisiones sobre si adquirimos un contenido”, aseveran en Netflix.

Y si bien han preferido no dar detalles sobre los modelos de “machine learning” y variables que utilizan con este fin, sabemos que los algoritmos recogen datos como las valoraciones de los usuarios, las búsquedas que hacen en la plataforma, qué dispositivos utilizan, cuánto tiempo invierten diariamente en la web y en cada vídeo, qué día de la semana prefieren, si ven los capítulos enteros o parcialmente, las preferencias que tienen en común con sus amigos o la audiencia de su misma región geográfica.

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“Queremos ofrecer contenidos exclusivos, que sólo puedan encontrarse en Netflix”, señalan sus responsables.

Con ‘House of Cards’ dieron el primer paso en un cambio de paradigma. “Éramos una compañía tecnológica y necesitábamos mucha educación creativa para adentrarnos en el mundo de la producción de entretenimiento”, asegura Dave Hastings, director de analítica de producto en Netflix (creáse o no, uno de los puntos más fuertes de la empresa), en una conferencia sobre ‘big data’ que dictó en Filadelfia.

Pero obviamente, el big data no es todo. “Es una mezcla de arte y ciencia. Siempre tiene que haber un equilibrio entre los números y la creatividad, que es la que define un buen resultado”, indica Joshua Lynn. “Beau Willimon [creador de ‘House of Cards’] tiene talento, ha escrito guiones muy buenos” aclara. Y agrega el presidente de Piedmont Media Research “hay demanda de películas independientes y pequeñas. También las incluyen en su catálogo porque quieren estar en ese mercado”.

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