Sin pudor, el último gran éxito de las películas de Netflix, es un compendio de temas populares que dominan las conversaciones en redes sociales. Desde el feminismo hasta el amor romántico, la película tiene todos los ingredientes para convertirse en un éxito de audiencia. Pero no es la primera producción de Netflix que parece encajar en la idea de un producto construido exclusivamente para complacer preferencias.
El fenómeno de audiencia del año pasado, Alerta Roja también se convirtió de inmediato en el programa más visto de la plataforma. Con una combinación entre las estrellas más populares del panorama hollywoodense y una historia básica, la película de Netflix caló de inmediato en el gusto de la audiencia. Y con sus 193 millones de suscriptores a nivel mundial, se trata de un hito considerable. Netflix, convertida en la gran pantalla televisiva universal, parece haber encontrado la fórmula idónea para crear éxitos instantáneos.
Pero no se trata de azar. En realidad, Netflix tiene todo los medios para crear fenómenos manufacturados o al menos analizar las preferencias de su audiencia en su beneficio. La plataforma parece haber refinado a un nivel sorprendente su capacidad para traducir los datos de su algoritmo en contenido precioso. Desde el auge de producciones coreanas de terror y ciencia ficción, hasta actuaciones de elencos populares. Para Netflix el método del éxito proviene directamente de las multipantallas del público.
El juego de Netflix para complacer a la audiencia
Hace poco, Hwang Dong-hyuk, creador del Juego del Calamar, comentó que por diez años trató de vender su serie a canales y plataformas. Pero que solo durante el complicado período de pandemia había encontrado receptividad para su propuesta. Lo curioso es que lo que podría parecer un punto de análisis de mercado, en realidad pudo ser más que eso. En realidad, durante los primeros y complicados meses de aislamiento y cuarentena buena parte de la audiencia se volcó al streaming. Y eso provocó algunos fenómenos curiosos.
Para comenzar, Contagio (2011) de Steven Soderbergh, se convirtió durante los primeros meses de la pandemia en el contenido más visto en varias plataformas. Se trató de una reacción inusitada, que de una forma u otra reflejaba la gran conversación mundial sobre la sorpresiva y universal emergencia sanitaria. Pero lo que parecía inevitable,y también parte de reacciones predecibles de la cultura pop, se convirtió en datos. Buena parte del material que las plataformas pueden utilizar en su beneficio, proviene de datos de uso. Y durante las primeras semanas de cuarenta y convertido en la principal opción del público, Netflix tuvo suficiente material para analizar.
Del juego a la prueba
Lo siguiente que ocurrió es que Netflix convirtió los datos en una serie de programas, documentales y películas de Netflix, creados para responder la grandes inquietudes de su audiencia. O al menos, las que se reflejaban en las búsquedas y las horas de transmisión. Durante 2020 y 2021, el contenido de Netflix rebosó de estudios sobre contagios, medicinas y respuestas rápidas sobre la pandemia. También de series y películas relacionadas con cautiverios y el apocalipsis.
Pero además, Netflix también tomó en cuenta el hecho que la pandemia había traído a las redes sociales la conversación sobre la desigualdad social. Como si se tratara de una reacción en cadena, gran parte del nuevo contenido profundizó en el tema. Y para 2021, el programa más visto, el éxito de temporada fue una serie que parecía unir cada uno de los temas. El juego del Calamar, con su aire gore y duro comentario social, se convirtió en la serie más vista de la plataforma. ¿Casualidad? No lo es tanto cuando se analiza los métodos del servicio de suscripción para triunfar.
El arte de predecir el éxito
Por supuesto, Netflix no es la único ni el primer servicio en utilizar una fórmula algorítmica para analizar los datos y predecir los gustos de audiencia. También, lo hace Spotify en el apartado musical, lo que le permite desarrollar todo un preciso sistema de calificación y recomendación. Pero en Netflix, la estructura se ha hecho específica. A mayor cantidad de tiempo de uso, más datos sobre películas y series favoritas, la desechadas y horas de consumo obtendrá. El aparente inofensivo listado de recomendación que invita a la selección de material semejante solo es la punta del iceberg de un sistema más complejo.
Los datos además, se complementan entre sí. Netflix recopila las interacciones de sus usuarios con su plataforma. Los datos van desde el contenido propiamente dicho, hasta los dispositivos, lugares y horas de uso. La combinación permite construir un perfil exacto sobre las preferencias del usuario. Que además puede incluso añadir la forma en que el suscriptor consume el contenido.
La plataforma registra la búsqueda añadiendo fechas y lapsos de tiempo concretos. Eso permite comprender qué desea qué usuario, cuándo y dependiendo de qué circunstancia. El algoritmo de Netflix permite analizar qué deseas ver y deducir que querrás ver a futuro. Pero lo que parece limitarse a recomendaciones en pantalla, también permite al canal escoger su contenido futuro. Hasta ahora, la idea que Netflix pudiera crear contenido en base a las preferencias específicas de usuarios parece ser sorprendente e incluso un poco exagerada.
Pero si analizamos la forma en que incluso películas sin mayor relevancia se convierten en éxitos inmediatos, permiten analizar el fenómeno desde otro punto de vista. El contenido nuevo de Netflix (las producciones en las que invertirá, lo que utilizará a futuro), se transforma en una predicción basada en la audiencia.
Netflix y la big data
La rama de la inteligencia artificial llamada Machine Learning permite crear modelos de aprendizaje automático basados en datos específicos. Netflix utiliza sin duda el método para hacer énfasis en el contenido más exitoso. En especial, en cómo interactúa la audiencia con la plataforma y la forma en que se modifican las preferencias. Estos patrones, que además abarcan toda la información que Netflix tienen a su disposición, explican la seguidilla de éxitos de la plataforma.
No se trata claro de ningún método enteramente automatizado ni infalible. Netflix usa desde modelos gráficos probabilísticos o algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Cada método hace de Netflix una experiencia personalizada. Pero también, que su contenido sea cada vez menos independiente y más relacionado con el gusto del público. Por cada película que Netflix produce en beneficio de la big data a la disposición pierde la capacidad para diversificar su contenido.
