Warum empfiehlt Netflix immer nur schlechte Filme?

Netflix experimentiert mit KI, um Zuschauern zu helfen, relevante Inhalte schneller zu finden. Viele argumentieren jedoch, dass dieser Algorithmus tatsächlich zu einer Inhaltsüberflutung führt.

Netflix testet neue KI-Tools, um Nutzern zu helfen, relevante Inhalte schneller zu finden. Foto: Bloomberg .

Netflix hat Pläne bekannt gegeben, KI-gestützte Empfehlungen einzusetzen, um Nutzern zu helfen, relevante Inhalte in der riesigen Bibliothek der Plattform schneller zu finden. Dieser Schritt hat jedoch auch eine jahrelange Debatte neu entfacht: Vermittelt der Algorithmus von Netflix den Zuschauern das Gefühl, dass es „nichts Sehenswertes“ gibt?

Elizabeth Stone, Chief Product and Technology Officer von Netflix, erklärte am 3. Juni auf der Bloomberg Tech-Konferenz in San Francisco, dass das Unternehmen mit einer Reihe neuer Technologien experimentiere, darunter generative KI, Verarbeitung natürlicher Sprache und sprachgesteuerte Schnittstellen.

Laut Frau Stone besteht das Ziel darin, Nutzern zu helfen, die „Inhaltsüberflutung“ angesichts Tausender verschiedener Filme und Serien zu bewältigen. Das neue System kombiniert Sehverlauf, persönliche Vorlieben, Trendthemen und sogar natürliche Sprachbefehle, um zu verstehen, was Nutzer gerade sehen möchten.

„Es gibt momentan so viele Inhalte. Wie soll ich herausfinden, was das Richtige für mich ist und was genau jetzt das Richtige für mich ist?“, fragte Frau Stone.

Viele Analysten glauben jedoch, dass die zunehmende Schwierigkeit für Nutzer, ihre Lieblingsinhalte auf Netflix zu finden, eine Folge des Empfehlungsmodells ist, das die Plattform über die Jahre entwickelt hat.

Der Algorithmus von Netflix schlägt keine guten Filme vor.

Netflix gilt seit Langem als einer der Pioniere in der datengestützten Personalisierung von Unterhaltungserlebnissen. Jeder Film, der auf der Startseite erscheint, ist das Ergebnis einer Reihe von Berechnungen, die auf Sehverlauf, Sehdauer, Suchverhalten und Nutzergewohnheiten basieren.

Laut einer Analyse des Guardian war der Algorithmus jedoch nicht darauf ausgelegt, künstlerisch herausragende Werke zu finden. Sein Ziel war vielmehr, Inhalte zu finden, die die Zuschauer möglichst lange fesseln.

Das Empfehlungssystem von Netflix basiert auf Nutzerverhaltensdaten, von der Wiedergabehistorie bis hin zu Trendinhalten, um die Zuschauerbindung zu maximieren. Foto: Medium.

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Dies führt zu einer naheliegenden Konsequenz: Filme, die leicht verständlich und weniger kontrovers sind, bekannten Formeln folgen und ein breites Publikum ansprechen, werden oft experimentellen oder unkonventionellen Werken vorgezogen.

Bela Bajaria, Chief Content Officer von Netflix, nennt dies eine „Gourmet-Cheeseburger“-Strategie. Damit meint er, dass man ein Produkt schaffen will, das so attraktiv ist, dass es möglichst viele Menschen anspricht, anstatt sich auf eine kleine Zielgruppe mit spezifischen Vorlieben zu konzentrieren.

Untersuchungen des Analysten Stephen Follows zeigen, dass nur 7 % der am besten bewerteten Titel auf Netflix 50 % der gesamten Zuschauerschaft ausmachen. Diese Konzentration ist sogar noch höher als im traditionellen Kinomarkt.

Kritikern zufolge werden die Unterhaltungsvorlieben der Nutzer allmählich „eingeebnet“, wenn ihnen ständig Inhalte präsentiert werden, die Filmen ähneln, die sie bereits gesehen haben. Infolgedessen haben viele Zuschauer das Gefühl, dass Netflix-Filme immer ähnlicher werden; sie sind zwar leicht anzusehen, aber auch leicht zu vergessen.

KI hilft nicht unbedingt dabei, bessere Filme zu finden.

In diesem Kontext betrachtet Netflix KI als den nächsten Schritt in seinem System zur Inhaltsempfehlung.

Anstatt sich ausschließlich auf historische Daten zu stützen, kann KI komplexere Anfragen verstehen, wie beispielsweise „Ich möchte nach der Arbeit einen entspannenden Film sehen“ oder „einen Film ähnlich wie Stranger Things, aber weniger gruselig“. Diese Technologie soll Nutzern helfen, die Suchzeit zu verkürzen und die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, relevante Inhalte zu finden.

Einige Experten argumentieren jedoch, dass KI das Problem auch verschärfen könnte.

Netflix erhofft sich, dass KI die Bedürfnisse und Stimmungen der Zuschauer jederzeit erkennen und so personalisierte Empfehlungen aussprechen kann. Foto: The Verge.

Wird KI weiterhin mit denselben Daten und dem gleichen Ziel der Optimierung der Wiedergabezeit trainiert, priorisiert sie möglicherweise Formeln, die sich für die Mehrheit als effektiv erwiesen haben. Das bedeutet, dass sichere, vertraute Inhalte weiterhin bevorzugt werden, während neuartige oder experimentelle Werke ein breiteres Publikum erreichen.

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Über die reine Inhaltsvorschlagsfunktion hinaus wird KI mittlerweile von vielen Unterhaltungsunternehmen eingesetzt, um Werbegrafiken zu erstellen, Trailer zu personalisieren, Drehbücher zu analysieren und Publikumsreaktionen vorherzusagen, bevor ein Projekt grünes Licht erhält.

Bei Netflix kann KI Nutzern helfen, Filme in der riesigen Auswahl schneller zu finden. Skeptiker fragen sich jedoch, ob diese Technologie zu besseren Filmen beiträgt oder lediglich alles ähnlicher macht.

Tritt das zweite Szenario ein, wird KI die Krise der Zuschauerauswahl nicht lösen. Sie wird Nutzern lediglich helfen, ähnliche Filme schneller zu finden.

Quelle: https://znews.vn/vi-sao-netflix-luon-de-xuat-phim-do-post1657220.html