знали, что у Netflix уже есть мощная система рекомендаций, и поэтому от нас как разработчиков баз данных и операционных систем требовалось не создать то же самое для нашей компании, а найти, где можно добиться разницы. Мы поняли, что для разработки действительно интересной системы нам нужно сделать больше чем просто инструмент для рекомендаций фильмов, соответствующих определенным демографическим сегментам. Мы также хотели создать алгоритм, позволяющий предлагать фильмы, которые могли бы вывести пользователей из их зоны комфорта, но в то же время доставить им удовольствие. Мы действительно стремились к тому, чтобы появился некий элемент неожиданности».
Хейделин понимал, что для достижения этой цели потребуется сложная система, способная проникнуть в головы пользователей и понять их предпочтения лучше, чем те сами понимали это. Он достиг цели, извлекая все имевшиеся у компании данные по клиентам и применяя правильное сочетание моделей, чтобы найти связи между зрительскими привычками. Помните, что этот подход почти такой же, как был у Джорджа Гэллапа многие годы назад; благодаря доступным технологиям и воображению аналитика данных мы теперь можем получить доступ к данным гораздо более хитроумным (и автоматизированным) способом.
Использование данных
Некоторые могут посетовать, что такой подход к использованию данных для творческого контента фактически убивает творчество. На это я бы ответил им, что данные всего лишь следуют за тем, чего хотят люди. Для любой отрасли желательно показать нужной аудитории в нужное время и в нужном месте соответствующий контент, чтобы побудить клиентов покупать их услуги. Таким образом, данные сделали индустрию более демократичной, потому что, хотя машины могут начать влиять на наши предпочтения в покупках, мы по-прежнему сохраняем самую ценную информацию: человеческое желание. Машины не говорят нам, чего мы хотим; они создают для нас связи, о которых мы, возможно, не знали.
Данные не приказывают людям идти и смотреть фильмы о супергероях и не смотреть французские сюрреалистические фильмы; они прислушиваются к тому, чего люди хотят и от чего получают удовольствие[5]. Если вы считаете, что существует проблема удушения творчества, то это не вина данных – это вина нашего общества. Я не устану подчеркивать, что данные являются прошлым. Это всего лишь запись информации. Если вы хотите видеть больше французских сюрреалистических фильмов, то просто идите и смотрите их – и убедитесь, что после просмотра вы о них говорите[6]. Может показаться, что вы просто добавляете шума в интернете, но этот «шум» быстро обрабатывается и становится доступным для использования повсюду. Благодаря данным в нынешнюю эпоху наши голоса действительно могут быть услышаны и иметь реальную власть – так почему бы не воспользоваться этим?
Кроме того, модели для использования данных еще несовершенны. В случае с медиаиндустрией другие корпорации
Пример того, какие проблемы и возможности связаны с аналитикой данных в киноиндустрии, см. у Mishra and Sharma (2016), в докладе которых анализируется кинопроизводство и продюсирование в Индии.
Естественно, на пути этого подхода есть препятствия. Вы не сможете победить миллионы поклонников супергероев в Китае, которые в значительной степени отвечают за то, что Голливуд продолжает наращивать выпуск фильмов о мужчинах (и женщинах) в колготках, спасающих мир от зла. Вопросы о том, как данные влияют на творчество, возможно, выходят за рамки этой книги, но я бы сказал, что всегда существовало и всегда будет существовать пространство для творчества, даже в мире, управляемом данными. Мы не становимся тупее; мы просто делаем промышленность более эффективной.
