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Cómo 'House of Cards' se convirtió en un éxito mundial gracias a un algoritmo
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¿Están reñidos los datos con la creatividad?

Cómo 'House of Cards' se convirtió en un éxito mundial gracias a un algoritmo

Algoritmos y 'Big Data'. Así aplica Netflix sus herramientas de análisis para garantizar el éxito de sus inversiones multimillonarias

Foto: Kevin Spacey posa ante un retrato de Francis Underwood, su personaje en 'House of Cards'. (Reuters)
Kevin Spacey posa ante un retrato de Francis Underwood, su personaje en 'House of Cards'. (Reuters)

En febrero de 2013, Netflix rompió con los patrones establecidos. Estábamos habituados a que los capítulos de nuestras series favoritas llegaran con cuentagotas, manteniéndonos en vilo mientras esperábamos la siguiente dosis de ficción. Pero aquel mes, la plataforma liberó de una sola vez las trece primeras entregas de una producción que hoy forma parte de la lista de sus títulos más vistos: así, entre recelos, veía la luz 'House of Cards'.

Audiencia, medios de comunicación y profesionales del sector no paraban de darle vueltas: ¿por qué Netflix hacía semejante movimiento?

Ya fuera una estrategia para ganar suscriptores o para diferenciarse de las cadenas de televisión tradicionales, pronto se hizo evidente que habían acertado con su nuevo producto. En sólo un mes, la serie se había convertido en el contenido más popular del catálogo, tanto en Estados Unidos como en otros cuarenta países.

Los contenidos no los deciden diez personas sentadas en una mesa, sino los hábitos y el comportamiento de millones de espectadores

Desde principios de este año, el menú audiovisual de la plataforma —con más de 75 millones de suscriptores— está disponible en otras 130 naciones. Un paso que, según explicaba su director, Reed Hastings, durante el anuncio oficial en Las Vegas, ha supuesto “el nacimiento de una nueva cadena de televisión global”.

Pero, a diferencia de lo que ocurre en los canales tradicionales, en la empresa estadounidense “los contenidos no se deciden en base a la opinión de diez personas sentadas en torno a una mesa, sino fijándose en el comportamiento y hábitos de millones de espectadores”, explica a Teknautas Joshua Lynn, presidente y cofundador de Piedmont Media Research, una empresa que utiliza algoritmos para predecir el éxito de una película antes de su estreno.

Por eso, la casi instantánea popularidad de 'House of Cards' no pilló a Netflix por sorpresa. Era la crónica de un éxito anunciado o, más bien, calculado.

Los datos que recoge la plataforma sobre los hábitos de los usuarios no sólo le sirven para personalizar las recomendaciones. Sus expertos en 'big data' los modelan hasta convertirlos en una especie de gafas para ver el futuro; unas lentes que les sirvieron para valorar si merecía la pena invertir millones de dólares en reinventar la versión británica de la serie.

“Saber lo que le gusta a los suscriptores es clave en nuestras decisiones sobre si adquirimos un contenido”, nos aseguran desde la empresa con sede en California. La información que han recopilado durante casi veinte años les permite “determinar los derechos de qué series y películas debemos comprar”.

Un secreto a voces

Aunque no han querido dar detalles sobre los modelos de 'machine learning' y variables que utilizan con este fin, lo cierto es que ya teníamos una idea acerca de los datos que recogen sus algoritmos: las valoraciones de los usuarios, las búsquedas que hacen en la plataforma, qué dispositivos utilizan, cuánto tiempo invierten diariamente en la web y en cada vídeo, qué día de la semana prefieren, si ven los capítulos enteros o parcialmente, las preferencias que tienen en común con sus amigos o la audiencia de su misma región geográfica son algunos de los elementos que se tienen en cuenta. Además de los metadatos sobre el actor, director y género de cada título.

Netflix lo sabe casi todo de sus usuarios: qué ven, cuándo, dónde, qué día de la semana o si ve un capítulo de una sentada o en varias tandas

“Queremos ofrecer contenidos exclusivos, que sólo puedan encontrarse en Netflix”, señalan sus responsables. Y si los datos se le dan tan bien, ¿por qué no convertirlos en una herramienta para conseguir ese catálogo original?

Con 'House of Cards' dieron el primer paso en un cambio de paradigma. “Éramos una compañía tecnológica y necesitábamos mucha educación creativa para adentrarnos en el mundo de la producción de entretenimiento”, aseguraba Dave Hastings, director de analítica de producto en Netflix, en una conferencia sobre 'big data' en Filadelfia.

El mismísimo Kevin Spacey, protagonista de la serie, lo explicaba con más detalle sobre un escenario en Las Vegas. Probar suerte con el piloto de una serie “supone una pérdida de tiempo y dinero”, pero era el plan que les propusieron seguir con 'House of Cards' en todas las cadenas, excepto en Netflix. Allí les preguntaron cuántos episodios querían producir. “Y podían hacerlo con seguridad porque habían analizado su audiencia, sabían cómo respondería a un drama político, sabían que le gustaba el director David Fincher y sabían que la versión británica de la serie había sido un éxito”, argumentaba el actor.

Un gancho llamado David Fincher

El método predictivo de Piedmont Media Reseach se basa no sólo en la valoración de la idea de guión, sino también en la respuesta que provocan intérpretes y directores. “El nombre de David Fincher suele incrementar el interés por una película o serie”, confirma Lynn. “La gente sabe que es un director con talento y suele estar vinculado con buenos productos”.

Una vez fijado el punto de partida, era el turno del equipo creativo. “Les damos total libertad a los productores y artistas”, nos aclaran desde Netflix. “Es una mezcla de arte y ciencia”. Porque el 'big data' no lo es todo: “Siempre tiene que haber un equilibrio entre los números y la creatividad, que es la que define un buen resultado”, indica Lynn. “Beau Willimon [creador de 'House of Cards'] tiene talento, ha escrito guiones muy buenos”.

Confiesa que le preguntan a menudo si los datos están frenando la creatividad o dejando de lado los proyectos más independientes. “Siempre ha habido un pulso entre la parte artística y los negocios”, asegura. Estudios, productoras y canales de televisión también se fijan en los proyectos que funcionan para buscar otros parecidos. “Por eso hay tantas películas de superhéroes, tantas series de médicos o seis secuelas de ‘C.S.I.’”, dice Lynn.

Pero en Netflix saben que, además de para films comerciales, “hay demanda de películas independientes y pequeñas. También las incluyen en su catálogo porque quieren estar en ese mercado”, asegura el presidente de Piedmont Media Research.

Netflix asegura que también apuesta por proyectos independientes para que su catálogo no sólo esté dominado por proyectos más comerciales

Con un alcance cada vez más internacional, la variedad aumenta. Los datos sobre sus usuarios les permiten saber qué tipo de contenidos interesan a los españoles, los australianos, los franceses o los brasileños.

Mientras unos temen que la industria se rinda ante una dictadura del 'big data', desde la plataforma se defienden. Si tienen técnicas para asegurar sus inversiones y dar a su público lo que quiere, ¿por qué no utilizarlas? “Evidentemente, no vamos a comprar títulos que nuestra audiencia no quiera ver”, sentencian.

En febrero de 2013, Netflix rompió con los patrones establecidos. Estábamos habituados a que los capítulos de nuestras series favoritas llegaran con cuentagotas, manteniéndonos en vilo mientras esperábamos la siguiente dosis de ficción. Pero aquel mes, la plataforma liberó de una sola vez las trece primeras entregas de una producción que hoy forma parte de la lista de sus títulos más vistos: así, entre recelos, veía la luz 'House of Cards'.

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