Netflix faz testes e adapta algoritmo para fisgar espectador por mais tempo
É quinta-feira à noite na sede do Netflix em Los Gatos, na Califórnia (EUA). Poucos minutos antes do lançamento da segunda temporada da série "Demolidor", engenheiros e gerentes de produto analisam gráficos com dados de um teste: exibir uma contagem regressiva antes da estreia do programa faz com que os usuários o vejam mais?  Alguns dos 75 milhões de usuários do serviço estão vendo o relógio, outros, não. O grupo que clicar mais para ver as aventuras do super-herói cego pode definir como o site de vídeos por streaming fará seus próximos lançamentos. Essa é apenas uma das maneiras como a empresa avalia a audiência para "prendê-la" ante a tela.  A análise de dados não influencia apenas a distribuição do conteúdo. A decisão sobre o que produzir também passa por ela (foram mais de 600 horas de programas em 2015). Cindy Holland, vice-presidente de conteúdo origina, conta que a companhia percebeu que pessoas nascidas por volta dos anos 1980 estavam assistindo a muitos programas da década -o que foi interpretado como uma busca por atrações que esses espectadores, hoje pais, lembravam como bons para ver com a família.  Esse foi um dos motivos para a rede ter decidido fazer uma nova temporada de "Fuller House" ("Três É Demais"), comédia familiar que foi sucesso até os anos 1990.  Tudo pode ser registrado - se as pessoas assistiram a um filme por apenas dois minutos, se viram sete episódios em sequência e depois, exaustos, caíram no sono.  Mas só 1% de todas as informações é "ouro" e acaba definindo o que vai ser sugerido que você assista, conta Todd Yellin, vice-presidente por trás do desenvolvimento dos algoritmos que definem o que estará em sua página inicial. Os outros 99% são "lixo", diz ele, que aceita revelar só o que não importa para essa conta: gênero, idade e localização, por representarem apenas estereótipos.  "Eu adoro a animação 'World of Tomorrow', que é sombria. O que isso diz sobre o meu vizinho? Nada."  Uma das táticas do Netflix é analisar os dados dos espectadores e, com base no que eles parecem gostar de ver, incluí-los em grupos de interesses. Há mais de 2.000, e cada pessoa tipicamente se enquadra em cinco deles (na imagem acima, veja o exemplo de um desses grupos e, destacados, usuários com gostos tão parecidos que parecem ser a mesma pessoa).  Yellin afirma que a companhia está tentando ser mais sutil. "Nós costumávamos ser mais ingênuos e superexplorar os sinais. Então se você assistisse a comédias românticas, nós recomendávamos comédias românticas demais. Agora nós tentamos captar outras informações", afirma.  Devavrat Shah, professor do MIT (Instituto de Tecnologia de Massachussets), diz que um dos desafios é tornar esses sistemas mais personalizáveis, sem categorizar tanto os usuários -se eles forem colocados em caixas rotuladas, fica mais difícil entender a necessidade de cada um.  "De manhã você pode querer ver notícias e, à noite, novelas. A máquina precisa reconhecer aquele momento específico e responder em alguns milissegundos."  Outro desafio, diz ele, é fazer com que o algoritmo ainda permita que as pessoas possam descobrir coisas novas: um ponto polêmico da recomendação de conteúdo, presente em sites populares desde a loja virtual Amazon até o Facebook, passando pelo musical Spotify, é o risco de esses sistemas colocarem seus usuários em uma "bolha" de seus próprios gostos, em meio a opções infinitas.  "Nós cavamos de forma muito profunda, mas muito estreita", diz o crítico de música Ben Ratliff no novo livro "Every Song Ever", em que tenta guiar o leitor para além das máquinas. "Algoritmos estão nos ouvindo. Nós deveríamos ao menos tentar ouvir melhor do que estamos sendo escutados."  Para Roberto Hirata Jr., professor do IME-USP, entretanto, os próprios usuários devem estar atentos a isso.  "É como quando vamos a uma loja e encontramos um ótimo vendedor. Depende de nós estabelecer um limite, não do vendedor", diz ele.  *  CERTIFICAÇÃO O Netflix começou a certificar smart TVs (levando em conta fatores como o tempo de acionamento). Os modelos UH6300, UH6500, UH7500, UH8500, UH 9500, e G6, da LG, e X85D, X93D e X94D, da Sony, têm o selo.  O jornalista viajou a convite do Netflix
Netflix faz testes e adapta algoritmo para fisgar espectador por mais tempoÉ quinta-feira à noite na sede do Netflix em Los Gatos, na Califórnia (EUA). Poucos minutos antes do lançamento da segunda temporada da série "Demolidor", engenheiros e gerentes de produto analisam gráficos com dados de um teste: exibir uma contagem regressiva antes da estreia do programa faz com que os usuários o vejam mais?  Alguns dos 75 milhões de usuários do serviço estão vendo o relógio, outros, não. O grupo que clicar mais para ver as aventuras do super-herói cego pode definir como o site de vídeos por streaming fará seus próximos lançamentos. Essa é apenas uma das maneiras como a empresa avalia a audiência para "prendê-la" ante a tela.  A análise de dados não influencia apenas a distribuição do conteúdo. A decisão sobre o que produzir também passa por ela (foram mais de 600 horas de programas em 2015). Cindy Holland, vice-presidente de conteúdo origina, conta que a companhia percebeu que pessoas nascidas por volta dos anos 1980 estavam assistindo a muitos programas da década -o que foi interpretado como uma busca por atrações que esses espectadores, hoje pais, lembravam como bons para ver com a família.  Esse foi um dos motivos para a rede ter decidido fazer uma nova temporada de "Fuller House" ("Três É Demais"), comédia familiar que foi sucesso até os anos 1990.  Tudo pode ser registrado - se as pessoas assistiram a um filme por apenas dois minutos, se viram sete episódios em sequência e depois, exaustos, caíram no sono.  Mas só 1% de todas as informações é "ouro" e acaba definindo o que vai ser sugerido que você assista, conta Todd Yellin, vice-presidente por trás do desenvolvimento dos algoritmos que definem o que estará em sua página inicial. Os outros 99% são "lixo", diz ele, que aceita revelar só o que não importa para essa conta: gênero, idade e localização, por representarem apenas estereótipos.  "Eu adoro a animação 'World of Tomorrow', que é sombria. O que isso diz sobre o meu vizinho? Nada."  Uma das táticas do Netflix é analisar os dados dos espectadores e, com base no que eles parecem gostar de ver, incluí-los em grupos de interesses. Há mais de 2.000, e cada pessoa tipicamente se enquadra em cinco deles (na imagem acima, veja o exemplo de um desses grupos e, destacados, usuários com gostos tão parecidos que parecem ser a mesma pessoa).  Yellin afirma que a companhia está tentando ser mais sutil. "Nós costumávamos ser mais ingênuos e superexplorar os sinais. Então se você assistisse a comédias românticas, nós recomendávamos comédias românticas demais. Agora nós tentamos captar outras informações", afirma.  Devavrat Shah, professor do MIT (Instituto de Tecnologia de Massachussets), diz que um dos desafios é tornar esses sistemas mais personalizáveis, sem categorizar tanto os usuários -se eles forem colocados em caixas rotuladas, fica mais difícil entender a necessidade de cada um.  "De manhã você pode querer ver notícias e, à noite, novelas. A máquina precisa reconhecer aquele momento específico e responder em alguns milissegundos."  Outro desafio, diz ele, é fazer com que o algoritmo ainda permita que as pessoas possam descobrir coisas novas: um ponto polêmico da recomendação de conteúdo, presente em sites populares desde a loja virtual Amazon até o Facebook, passando pelo musical Spotify, é o risco de esses sistemas colocarem seus usuários em uma "bolha" de seus próprios gostos, em meio a opções infinitas.  "Nós cavamos de forma muito profunda, mas muito estreita", diz o crítico de música Ben Ratliff no novo livro "Every Song Ever", em que tenta guiar o leitor para além das máquinas. "Algoritmos estão nos ouvindo. Nós deveríamos ao menos tentar ouvir melhor do que estamos sendo escutados."  Para Roberto Hirata Jr., professor do IME-USP, entretanto, os próprios usuários devem estar atentos a isso.  "É como quando vamos a uma loja e encontramos um ótimo vendedor. Depende de nós estabelecer um limite, não do vendedor", diz ele.  *  CERTIFICAÇÃO O Netflix começou a certificar smart TVs (levando em conta fatores como o tempo de acionamento). Os modelos UH6300, UH6500, UH7500, UH8500, UH 9500, e G6, da LG, e X85D, X93D e X94D, da Sony, têm o selo.  O jornalista viajou a convite do Netflix