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¿Cómo funciona el algoritmo de Netflix?

Todd Yellin, vicepresidente de producto de la compañía, explica por qué la plataforma te recomienda unas series y otras no

Visualización del catálogo de la plataforma
Visualización del catálogo de la plataforma - NETFLIX
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Netflix llegó a las vidas de los usuarios no solo para quedarse, también para hacerles consumir las series cómo no lo habían hecho hasta ahora. Gracias a esta plataforma de streaming, pueden ver sus ficciones favoritas (siempre que estén dentro del catálogo) cuándo quieran y dónde quieran. Pero lo que también se ha propuesto el gigante, que cuenta con más de 120 millones de cuentas a lo largo del mundo, es crear un catálogo al gusto del consumidor para evitar así esos eternos instantes en los que el usuario trata de decidir con su pareja o amigos qué ver.

Para ello, el equipo de Netflix hizo un arduo trabajo técnico (en el que continúan invirtiendo) para crear un algoritmo de recomendación casi perfecto. Dicho sistema se alimenta de la información que le facilitan los usuarios a través de su perfil. «Sabemos a qué hora del día se conecta nuestro cliente, cuánto tiempo pasa en la plataforma, sabemos qué vio antes y qué después. Incluso sabemos si lo hizo desde el ordenador, desde una tablet o el móvil. Tenemos mucha información», explicó Todd Yellin, vicepresidente de producto de la compañía, en «See What's Next», evento en el que Netflix presentó sus principales novedades para este año.

«Cada persona es diferente y este algoritmo aprende de las costumbres de consumo poder determinar que es lo que gusta y así diferenciar los contenidos que tenemos que mostrar», comentó. Para ilustrar este razonamiento, Yellin recordó que dentro de cada cuenta puede haber hasta cuatro perfiles. «Y suelen ser muy diferentes porque no es lo mismo lo que me gusta a mí que lo que le gusta a mi mujer o a mi hija, y eso que a veces vemos alguna que otra serie juntos», añadió.

Una vez que Netflix conoce los gustos del usuario, deja el «trabajo sucio» a su algoritmo: «Gracias a esos datos, podemos encajar el perfil de cada uno en lo que llamamos 'comunidad'». Se trata de las distintas agrupaciones de contenido que se observan en cada una de las cuentas. «Cada comunidad suele corresponder a los subgéneros que el cliente suele ver. Como, por ejemplo, terror adolescente que puede incluir series como 'Black Mirror', 'Stranger Things' o 'The Innocents'», continuó.

Además de trabajar a conciencia para crear esas comunidades, también tratan la imagen de las ficciones que te ofrecen. «Cada serie tiene unas cuatro o cinco imágenes con las que la ilustramos, y en función de los gustos de cada usuario, elegimos la que creemos más acorde», aseguró. En el caso de «Black Mirror» son muchos los fotogramas que Netflix tiene en su plataforma: desde una imagen de «San Junipero» a un cristal negro roto en el que los restos forman una sonrisa. Pero, como Charlie Brooker acaba de estrenar una nueva tanda de capítulos, estas imágenes han sido sustituidas, de momento, por otras pertenecientes a las episodios recién llegados a la plataforma.

Creación de contenido

Netflix también utiliza ese algoritmo para sí mismo. Por suerte para nosotros, la plataforma de streaming prefiere utilizar esa información para mejorar su producto y no para venderlo (y eso que ha recibido propuestas desorbitadas). «El "big data", como me gusta decir, es una gran cantidad de basura que esconde diamantes. Lo que hacen los algoritmos de "machine learning" es revelar y mostrar cuáles son esos diamantes. Cuál es la información importante», comentó en otra convención. Sí, esa información les es útil para saber qué tipo de contenidos pueden crear, o al menos cuáles son los que más les convendrían en su plataforma. «Queremos tener diversidad en nuestro servicio, de voces, de géneros, de historias...», explicó.