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Como “treinar” o sistema de recomendações da Netflix

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Se você se sente perdido diante das quase infinitas possibilidades de escolha de conteúdos na Netflix, saiba que existe um grande inimigo na sua frente que faz com que você perca um tempo considerável na hora de definir o que assistir dentro da plataforma: o seu sistema de recomendações.

Ter uma plataforma de streaming inteligente o suficiente para entender o que queremos assistir é algo complicado de se alcançar. Afinal de contas, esse sistema de recomendações vai trabalhar basicamente no piloto automático, e precisa acertar com elevada precisão os nossos gostos e preferências.

As principais plataformas de streaming do mercado contam com o tal sistema de recomendações de conteúdo, e esses sistemas estão ganhando uma importância cada vez maior para os usuários por interagirem diretamente com os usuários todos os dias. Tudo bem, muitos discutem como essas plataformas trabalham com as questões de privacidade dos usuários, mas não vamos abordar este aspecto neste momento.

Vamos nos centrar na Netflix, que é a principal plataforma de filmes e séries por streaming entre os brasileiros (por enquanto). Mesmo com todas as dificuldades que o serviço enfrenta nesse momento (com o principal desafio em se manter relevante diante de uma concorrência que não existia em 2013), a plataforma mostra as recomendações de conteúdo de forma muito precisa, e faz isso de forma atraente o suficiente para inclusive mudar as ilustrações das séries, dependendo do perfil de usuário que está navegando pela interface do serviço.

Para otimizar o seu tempo de uso na Netflix, é fundamental entender como esse sistema de recomendações de conteúdos funciona. Em qualquer batalha, conhecer como a mente do inimigo trabalha é um passo importante para alcançar a vitória. E é sobre isso o que vamos falar neste post.

 

 

 

Entendendo a “mente” de um algoritmo

Os sistemas de recomendação de conteúdos da Netflix abarcam vários focos algorítmicos para exibir quais são as séries e filmes que cada usuário pode querer assistir dentro do seu catálogo. Esse perfil é formatado através da aprendizagem por reforço, redes neuronais, modelos casuais de coleta de informações, modelos gráficos de probabilidade, fatores matriciais e vários outros aspectos que ajudam a construir esse cenário específico para recomendações.

Tais sistemas foram desenvolvidos por centenas de engenheiros e programadores de software que analisaram de forma constante os hábitos de consumo de milhões de assinantes em função de diversos fatores relevantes para identificar essas preferências. Cada usuário que acessa a Netflix tem a sua probabilidade de consumo de conteúdo estimada, onde esse usuário tem uma porcentagem real de chances de assistir a um determinado conteúdo sugerido pelo sistema de recomendações a partir de fatores como tempo de visualização de um conteúdo de um determinado gênero ou categoria, interações do usuário com conteúdos dentro desse mesmo gênero, os gêneros mais vistos, as avaliações deixadas, entre outros fatores.

Eu sei que tudo o que eu acabei de escrever pode ser uma explicação um tanto quanto técnica para a maioria dos leitores que só querem na prática “treinar” a Netflix para sempre recomendar o que assistir para reduzir o tempo que perdemos procurando por conteúdos interessantes. Por isso, vamos indicar a partir de agora quais são os elementos considerados essenciais para o sistema de recomendações da plataforma, e cada usuário pode focar em cada um desses aspectos para obter os melhores resultados possíveis desse sistema de recomendação.

 

 

 

O histórico de conteúdos assistidos

Essa é a mecânica mais simples e direta para que o sistema de recomendações da Netflix possa elaborar a exibição de sugestões personalizadas na interface.

Tudo o que você assiste na plataforma é registrado e, em função disso, a plataforma elabora uma lista de recomendações específicas para outros conteúdos relacionados. Dessa forma, eu nem preciso dizer que a Netflix está vigiando o tempo todo o que você está assistindo, inclusive para comprovar o que você assistiu no passado e quando assistiu.

Logo, tente tomar um pouco de cuidado com o conteúdo que você assiste na Netflix, pois isso pode falar mais sobre você do que o desejado. Já imaginou se a sua avó descobre que você está crescendo assistindo Sex/Life quando ela imaginava que você ainda está na era da Galinha Pintadinha?

Mas… não ligue muito para o que as pessoas pensam sobre você (conselho de amigo).

 

 

 

As suas qualificações

Muitos usuários da Netflix simplesmente ignoram o sistema de qualificações de conteúdos, e tem muita gente que sequer usa esse recurso. Porém, ele pode ser muito útil para treinar a plataforma para indicar séries e filmes que mais se alinham com as avaliações positivas que você deu para conteúdos já assistidos. Dessa forma, o sistema identifica com maior facilidade do que você gosta (ou não).

Treinar o sistema de reconhecimento da Netflix apenas tomando como base os conteúdos já assistidos pode gerar falsos resultados positivos. Por exemplo, se você não gostou de 365 Dias (algo totalmente compreensível, pois esse filme é simplesmente um lixo) mas assistiu ao longa até o final (porque você é brabo no mundo), deixar de avaliar negativamente esse conteúdo fará com que a plataforma entenda de forma equivocada que você quer ver a continuação dessa porcaria, e o segundo filme será recomendado para você em algum momento no futuro.

Logo, para evitar esse desgosto, basta qualificar os conteúdos que você não gostou de forma positiva ou negativa, e o algoritmo da Netflix fará todo o resto.

 

 

 

Títulos favoritos de outros usuários com gostos idênticos

O nome é longo, mas o conceito é bem simples de se entender.

Em um universo tão grande de usuários, não é difícil encontrar alguém com os mesmos gostos que o seu. Logo, as sugestões podem aparecer em função das similaridades com os seus gostos e as elevadas pontuações que aquele conteúdo recebeu por pessoas com perfis ou gostos similares.

Neste caso, os dados compilados são adicionados em diferentes algoritmos, onde cada um deles é otimizado para um propósito diferente. Em um sentido mais amplo, a maioria dos algoritmos da Netflix se baseiam na suposição de que os padrões de visualização similares representam os gostos similares dos usuários.

Em termos práticos, pessoas que gostaram de La Casa de Papel, Round 6 e Better Call Saul vão receber as mesmas sugestões de filmes e séries, baseado na especificidade de escolha desses mesmos conteúdos.

 

 

 

A informação do título

As recomendações podem ser exibidas também levando em consideração as informações de um determinado título, como ano de estreia do conteúdo, membros do elenco, a categoria, o gênero e outros fatores. Tudo depende em como os metadados são trabalhados, pois através deles a Netflix pode encontrar diversas similaridades entre os programas.

Por exemplo, filmes com 1h30 de duração ou séries de 30 minutos, conteúdos diferentes com qualificações similares, o comportamento do usuário durante a navegação entre os conteúdos (ficar mais tempo na mesma tela de informações indica que o usuário dedicou um tempo para ler a ficha técnica de um conteúdo do seu interesse), o tempo de reprodução em um determinado conteúdo e as palavras ou frases inseridas no mecanismo de busca, entre diversos outros elementos.

De novo: a Netflix está de olho em tudo o que você faz ou procura dentro da plataforma, e esse comportamento pode revelar mais sobre a sua personalidade do que o desejado. Logo, use o recurso com moderação para não mostrar para a sua mulher que você está doido para ver a Carmen Electra correndo na praia em slow motion usando um maiô dois números menor do que o recomendado para o seu manequim.

Sim… eu estou sendo muito específico neste exemplo.

 

 

 

A hora do dia, dispositivos utilizados e a sua localização

Por último (e não menos importante), esses fatores são muito relevantes para a Netflix determinar a recomendação de conteúdos na plataforma. E diante de tudo o que você já leu neste artigo, não vai soar tão estranho assim a análise desses fatores.

Aqui, todos esses aspectos são observados em função da variação de comportamento do usuário no consumo de conteúdo em diferentes momentos do dia e em diferentes dispositivos. Muitos de nós ainda dão uma maior atenção ao filme ou série quando o consumo acontece diante da televisão, mas os usuários mais novos ficam mais centrados na tela do smartphone.

A localização do usuário também possui papel de protagonismo nas recomendações. Muitos usuários da mesma cidade, estado ou país que o seu podem recomendar muito bem um filme, e esse fator pode ser relevante para que esse conteúdo entre na sua lista de sugestões. Da mesma forma, cidades e países diferentes podem exibir sugestões diferentes em função de outros aspectos, como por exemplo econômicos, sociais, religiosos, políticos, morais e outros.

 

 

 

Tudo começa no primeiro dia de uso da Netflix

A análise desses dados começa no momento da criação de sua conta. Logo de cara, a Netflix pede que o novo usuário escolha os títulos que gostaria de assistir na plataforma, e esse é o primeiro passo para que o serviço envie as recomendações de novos conteúdos em um momento posterior.

Conforme aquele mesmo usuário vai consumindo séries e filmes na Netflix, as recomendações se alimentam desse comportamento, e soma esses dados com todos os fatores que foram mencionados antes neste artigo.

E é importante considerar como último ponto a análise que a Netflix também usa os dados que você procura nas ferramentas de busca da internet, algo que não é 100% confirmado e é ponto de dúvidas e acusações por parte de especialistas em tecnologia que não foram comprovadas. Porém, como bem sabemos que diversas plataformas online se valem dessa mecânica para sugerir publicidade direcionada, não é de se duvidar que a principal plataforma de streaming do planeta não use a mesma estratégia para entender o que queremos para sugerir novos conteúdos.

Se bem que analisar as buscas de usuários na web é uma baita invasão de privacidade…, mas isso é assunto para outro artigo.

De qualquer forma, para aquelas pessoas que querem vencer o inimigo oculto chamado “sistema de recomendações de conteúdos da Netflix”, entender como ele funciona, mesmo que de forma mínima, é um importante passo para a vitória. Adotar essas práticas no uso diário do serviço pode resultar em uma enorme economia de tempo, e até mesmo um menor estresse na hora de encontrar algo interessante para assistir.


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