La selección predilecta para el usuarioEl contenido es el mensaje: Netflix sensible a los gustos

La plataforma de contenidos audiovisuales tiene un total de 20 mil microgéneros que permiten una personalización muy ajustada al tipo de series y películas que los usuarios quieran ver.

Como se indica en un artículo de El Observador, Netflix no es solo un catálogo de películas sino un “sistema de organización”. Este término fue acuñado por el estadounidense Robert Glushko en su libro “La disciplina de la organización”. 

En primer lugar, para poder entender esta disciplina de organización hay que considerar que la plataforma usa bases de datos descentralizadas, lo que significa que la base de datos no se ejecuta en una sola computadora. Hay copias de los datos de los usuarios en diversos ordenadores distribuidos en tres regiones diferentes. 

Además, esta gran base de datos también es escalable, lo que significa que puede manejar muchos datos al mismo tiempo, que en conjunción con la característica de la descentralización, habla de que Netflix tiene un gran volumen de datos.

A este gran cúmulo de información por parte de los usuarios se le denomina big data. La plataforma, por lo tanto, no solo conoce información sobre los usuarios, sino qué han visto, cuándo y dónde, como también tiene acceso a aquellos contenidos que los usuarios han dejado de ver. Por lo tanto, existe un procesamiento y un análisis del funcionamiento del contenido. 

Por ejemplo, aquello que se nos muestra en “la imagen del encabezado” sobre la película no es el mismo para todos los usuarios. Netflix recopila la información cada vez que se ve un video y registra qué imagen funciona para que el usuario seleccione la información. 

En este sentido, la plataforma es conocida en el mundo tecnológico como una empresa que se basa en datos para recopilar sus contenidos. Y no solo para clasificarlos sino para predecir lo que te puede llegar a gustar. 

Por esto la clasificación de contenidos es tan necesaria y personalizada para cada usuario. Netflix es una gran base de datos, y la compañía denomina muchos macrogéneros. 

Según se explica en página web de la plataforma, las recomendaciones surgen de la interacción del usuario con el servicio, desde el historial de visualización a las calificaciones asignadas a otros títulos, la actividad de otros miembros con gustos similares al usuario, información sobre los títulos como año, categorías o género. 

Para personalizar las recomendaciones se tiene en cuenta la hora del día en que se mira el contenido, los dispositivos usados y el tiempo implementado para la visualización.

“Todos estos datos sirven para alimentar y procesar nuestro algoritmo. (Un algoritmo es un proceso o un conjunto de reglas que se siguen en una operación para resolver un problema). El sistema de recomendaciones no incluye información demográfica (como la edad o el género) en el proceso de toma de decisiones”, se indica en el sitio web. 

Esta forma de proceder es conocida por clustering donde a partir de colecciones extensas y al usar los datos disponibles, de la forma en que ya se especificó, se puede relacionar el contenido con el usuario, a través de un análisis de los datos del usuario y la subclasificación de Netflix. 

Más datos:
El índice de velocidad del proveedor de servicios de internet para Netflix se basa en datos de más de 117 millones de miembros de la plataforma en todo el mundo que vieron más de 1.000 millones de horas de series y películas por mes.

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