Big Data y Entretenimiento

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“En Dios confiamos. Todos los demás deben traer datos” W. Edwards Deming.

La semana pasada trataba de ejemplificarle a mis alumnos universitarios lo poco que había cambiado la educación en los últimos 200 años, a comparación de cualquier otro aspecto de nuestra vida. Para eso, les pedí que se imaginen traer una persona de mediados del siglo XVIII al presente y listar todo lo que sorprendería y confundiría a esta persona. El ejemplo fue claro, todo es diferente, excepto el contexto en el que estábamos. Ahí había bancos, alumnos un escritorio, un pizarrón y un docente. Con algunos cambios, pero una escena fácilmente reconocible para alguien que vivió más de 200 años atrás.

Ahora, usemos el mismo ejemplo, pero enfocándonos en lo que si cambió. Imagínense el efecto que puede tener en alguien del siglo XVIII ver nuestras calles, autos, teléfonos celulares, la posibilidad de ver un partido de fútbol que se está jugando a más de 10 mil kilómetros, escuchar una grabación de un concierto que sucedió hace 70 años, sacar fotos, videos, ver televisión, el GPS, poder hablar y ver a alguien en vivo aunque estén en otro país, las armas nucleares, la estación espacial, Internet, avances médicos, etc.

No habría palabras para describir lo que esta persona puede pensar o sentir, de hecho podría ser probable que hasta sufra un colapso mental y no logre comprender los cambios.

Ahora imagínense si esta persona vuelve a su tiempo y viaja 200 años para atrás para llevar a alguien del siglo XVI al XVIII, el impacto no sería tan fuerte. Es cierto que muchas cosas cambiaron pero el impacto sería mucho más fácil de asimilar.

Esto es lo que el futurista Raymond Kurzweil1 llama la Ley de Rendimientos Acelerados. Tanto la Inteligencia Artificial como el Big Data son parte fundamental de esta aceleración.

En mi opinión, una de las más interesantes aplicaciones, va a ser su impacto en el entretenimiento y el consumo de medios.

¿Por qué Entretenimiento y consumo de Medios?

En primer lugar, es imprescindible modificar la creencia que la Revolución Digital generó, tan solo; la aparición de un nuevo medio llamado Internet que se agrega a los ya existentes (Cine, Radio, TV, etc). Eso es solo la punta del iceberg.

La Revolución Digital está modificando profundamente todo a nuestro alrededor y particularmente el modo en que generamos, distribuimos y consumimos contenidos en los viejos y en los nuevos medios.

tech-spartan-60-secondsLa demoratización de los medios – el que todos tengamos a nuestro alcance la posibilidad de producir un libro, un tema musical, una película o una serie de TV – es una de las cosas más importantes que sucedieron con la revolución digital, pero trajo aparejada una explosión en la cantidad de contenido disponible

Si analizamos con cuidado la infografía publicada por Techspartan2 sobre lo que sucede en un minuto en Internet, esto queda más que claro.

Esta es la aplicación más lógica de Big Data dentro de la industria del Entretenimiento, lograr separar el contenido de calidad e interesante para nosotros del resto del océano de contenidos. Es lograr revertir la famosa frase de Mitch Kapor3 que dice: “Obtener información de Internet es como tomar un trago de un hidrante”

Para eso muchas plataformas de distribución están trabajando en motores de recomendación basados en inteligencia artificial o en algoritmos de Big Data. El departamento que mantiene el sistema de recomendaciones de Netflix, de acuerdo a Neil Hunt (Chief Product Officer) emplea a más de 300 personas y gasta unos 150 millones de dólares por año.

La producción de contenidos, es otro frente donde este paradigma empieza a ser protagonista. Hay que dejar de pesnar

Tanto Netflix como Amazon son precursores en su uso.

Amazon desde su productora Amazon Studios4 permite a cualquiera enviar un guión o proyecto, votar o elegir los mejores guiones, es decir utiliza un modelo de Crowdsourcing. Además utiliza los insights de su plataforma para definir cuáles de los mejores pilotos desarrollados va a convertirse en una serie.

La serie Transparent5, reciente ganadora del Globo de Oro como mejor comedia, es un ejemplo de este modelo.

El enfoque de Netflix es un tanto diferente, directamente no cree en los pilotos. Al contar con una enorme cantidad de información de los más de 58 millones de subscriptores en 50 países y aplicando algoritmos basados en Big Data ha logrado generar exitosas series.

House of Cards6 es el ejemplo harto conocido de este modelo y de acuerdo al propio Kevin Spacey, no solo la estrella sino uno de los productores ejecutivos, la confianza de Netflix a la hora de financiar la serie estaba basada en información que ellos extraían de sus propios subscriptores. Por ejemplo: las películas de David Fincher, en especial The Social Network, eran muy populares entre sus subscriptores. Además, la versión inglesa de la serie era bastante mirada y dentro de los que miraban esta versión, también miraban muchas de las películas protagonizadas por Kevin Spacey. Todo cerraba.

Netflix sabe qué película o serie miramos, cuándo la miramos, si la miramos completa, cuando hacemos pausa, desde dónde la miramos, que dispositivo usamos para mirarla, las búsquedas que hacemos, las calificaciones que damos, los actores, productores, directores y cientos de datos más. Esto le da una ventaja, no solo a la hora de elegir contenido para financiar, sino los momentos más propicios para estrenarlos.

Los deportes no se quedan atrás, al igual que Netflix utiliza la información de su plataforma para tomar decisiones sobre una producción. Muy a nuestro pesar, Alemania utilizó un software de SAP durante el Mundial 2014 que analizaba más de 25 puntos de datos por pelota para sus estrategias de juego. Analizando desde la posición de los jugadores, mapas de pases, éxito en los pases, control de pelota hasta métricas más complejas como “juego agresivo”.

Por último, otro profundo cambio que es imposible dejar de lado, tiene que ver con la narrativa en la televisión. El hecho de que la tecnología nos permita ponernos al día si nos perdemos un episodio, mirarlos en forma cronológica en el momento que queramos y entender el éxito o fracaso de un episodio o línea argumental instantáneamente, libera a los guionistas de la necesidad de que cada episodio se sostenga por si mismo o perder audiencia a lo largo de una serie por no poder seguir la historia al haberse perdido algún episodio.

Esto permite una narrativa mucho más compleja, desarrollo de personajes más profundos e historias más atrayentes.

A pesar de todo esto, no hay que perder de vista que los guionistas, directores, actores, productores y realizadores son quiénes van a terminar convirtiendo todos estos “insights” en éxitos o fracasos. Estamos lejos todavía de darle un Oscar a un algoritmo. Por suerte.

1http://es.wikipedia.org/wiki/Raymond_Kurzweil
2http://www.techspartan.co.uk/features/internet-minute-2013-vs-2014-infographic/
3http://es.wikipedia.org/wiki/Mitch_Kapor
4http://studios.amazon.com/
5http://www.imdb.com/title/tt3502262/
6http://www.imdb.com/title/tt1856010/

Artículo publicado en la revista Management Herald – Año XIII – Número 115 – Junio/Julio 2015

Santiago Elia

 

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