¿Por qué Netflix siempre recomienda películas malas?

Netflix experimentará con inteligencia artificial para ayudar a los espectadores a encontrar contenido relevante más rápidamente. Sin embargo, muchos argumentan que este algoritmo está provocando una sobrecarga de contenido.

Netflix está probando nuevas herramientas de IA para ayudar a los usuarios a encontrar contenido relevante más rápidamente. Foto: Bloomberg .

Netflix acaba de revelar sus planes para aplicar inteligencia artificial y así ayudar a los usuarios a encontrar contenido relevante más rápidamente dentro de su extenso catálogo. Sin embargo, esta medida ha reavivado un debate que lleva años: ¿Está el propio algoritmo de Netflix haciendo que los espectadores sientan que "no hay nada que valga la pena ver"?

Durante su intervención en la conferencia Bloomberg Tech celebrada en San Francisco el 3 de junio, Elizabeth Stone, directora de producto y tecnología de Netflix, afirmó que la compañía está experimentando con diversas tecnologías nuevas, entre las que se incluyen la inteligencia artificial generativa, el procesamiento del lenguaje natural y las interfaces controladas por voz.

Según la Sra. Stone, el objetivo es ayudar a los usuarios a superar la saturación de contenido que les supone enfrentarse a miles de películas y series diferentes. El nuevo sistema combinará el historial de visualización, las preferencias personales, los temas de actualidad e incluso comandos de voz naturales para comprender qué quieren ver los usuarios en cada momento.

"Hay muchísimo contenido ahora mismo. ¿Cómo puedo saber qué es lo adecuado para mí y qué es lo adecuado para mí en este momento?", preguntó la Sra. Stone.

Sin embargo, muchos analistas creen que la creciente dificultad que tienen los usuarios para encontrar su contenido favorito en Netflix es consecuencia del propio modelo de recomendación que la plataforma ha desarrollado a lo largo de los años.

El algoritmo de Netflix no sugiere buenas películas.

Netflix ha sido considerada durante mucho tiempo una de las empresas pioneras en el uso de datos para personalizar las experiencias de entretenimiento. Cada película que aparece en la página principal es el resultado de una serie de cálculos basados ​​en el historial de visualización, la duración de la visualización, el comportamiento de búsqueda y los hábitos del usuario.

Sin embargo, según el análisis de The Guardian , el algoritmo no fue diseñado para encontrar obras de excelencia artística. Su objetivo era, en cambio, encontrar contenido que tuviera más probabilidades de mantener a los espectadores interesados ​​durante el mayor tiempo posible.

El sistema de recomendaciones de Netflix se basa en datos sobre el comportamiento del usuario, desde el historial de visualización hasta el contenido de moda, para maximizar la retención de la audiencia. Foto: Medium.

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Esto conlleva una consecuencia obvia: las películas fáciles de entender, menos controvertidas, que siguen fórmulas conocidas y que atraen a un público amplio suelen preferirse a las obras experimentales o poco convencionales.

Bela Bajaria, directora de contenido de Netflix, denomina a esto una estrategia de "hamburguesa gourmet", es decir, crear un producto lo suficientemente atractivo como para complacer a la mayor cantidad de personas posible, en lugar de dirigirse a un público reducido con gustos específicos.

Un estudio del analista Stephen Follows revela que tan solo el 7% de los títulos mejor valorados en Netflix representan el 50% de la audiencia total. Esta concentración es incluso mayor que en el mercado cinematográfico tradicional.

Según los críticos, cuando a los usuarios se les presenta constantemente contenido similar a películas que ya han visto, sus gustos en entretenimiento se van "aplanando". Como resultado, muchos espectadores sienten que las películas de Netflix son cada vez más parecidas entre sí, fáciles de ver pero también fáciles de olvidar.

La IA no necesariamente ayuda a encontrar mejores películas.

En este contexto, Netflix considera la IA como el siguiente paso en su sistema de recomendación de contenido.

En lugar de basarse únicamente en datos históricos, la IA puede comprender peticiones más complejas como «Quiero ver una película relajante después del trabajo» o «una película parecida a Stranger Things, pero menos aterradora». Se espera que esta tecnología ayude a los usuarios a reducir el tiempo de búsqueda y aumente sus posibilidades de encontrar contenido relevante.

Sin embargo, algunos expertos argumentan que la IA también podría agravar el problema.

Netflix espera que la IA pueda comprender las necesidades y el estado de ánimo de los espectadores en cada momento para ofrecer recomendaciones más personalizadas. Foto: The Verge.

Si la IA continúa entrenándose con el mismo conjunto de datos y con el mismo objetivo de optimizar el tiempo de visualización, podría priorizar las fórmulas que han demostrado ser efectivas para la mayoría. Esto significa que el contenido seguro y familiar seguirá teniendo mayor visibilidad, mientras que las obras novedosas o experimentales tendrán más dificultades para llegar al público.

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Más allá de simplemente sugerir contenido, muchas empresas de entretenimiento están utilizando la IA para crear material visual promocional, personalizar tráileres, analizar guiones y predecir las reacciones del público antes de que se apruebe un proyecto.

Con Netflix, la IA puede ayudar a los usuarios a encontrar películas más rápido en medio de un vasto mar de contenido. Pero para los escépticos, la pregunta más importante es si esta tecnología ayudará a crear mejores películas o simplemente hará que todo sea más parecido.

Si se da el segundo escenario, la IA no resolverá la crisis de la elección del espectador. Solo ayudará a los usuarios a encontrar películas similares más rápidamente.

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