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y usuarios, para formalizar consumos satisfacto- rios. El impacto de esta selección de recomen- daciones automatizadas en el consumo final es creciente, en detrimento de la búsqueda activa. Netflix, en concreto, puede llegar a mostrar cuarenta filas de contenido personalizado. La mayoría de esas filas se corresponde con un algoritmo, y suele incluir categorías emocionales descritas en el apartado anterior, específicas para cada usuario. Su influencia en el tiempo de visionado total es abrumadora: dos de cada tres horas de contenido reproducido en Netflix se «descubren» en este nivel.
La fragmentación de las audiencias, que tanto ha preocupado a los medios en la última década, ha demostrado ser una ventaja competitiva para estos negocios, muchos de ellos globales. Gracias al Big Data y a la eliminación de las barreras geo- gráficas, se ha logrado la superación de la demo- grafía tradicional y los nichos han comenzado a ser rentables. Los patrones de consumo rebasan las fronteras y permiten trabajar sobre los clus- ters de gustos globales. El VP de Innovación de Netflix, Todd Yellin, declaraba recientemente que Netflix ha identificado más de 1300 comunidades de preferencias14.
El Big Data no se aplica únicamente a la curación del contenido una vez que se incorpora a la plataforma. En el caso de Netflix, también condi- ciona las adquisiciones de producto de terceros (a la hora de valorar su idoneidad en términos
de afinidad con los gustos de sus audiencias).
E incluso lo que pagan por él, ya que pueden anticipar el número de personas que, potencial- mente, estarán interesadas en verlo15.
Para estupor de muchos, los datos masivos tam- bién condicionan la producción de contenidos. No es una práctica tan ajena al sector. Los éxitos siempre han sido «inspiración» para crear fenó- menos similares. Ya sea el uso de un estilo de cubierta, de un tipo de narrativa o de un estilo musical, beber de un contenido que ha logrado encandilar al público es un recurso habitual. Otro tanto cabe decir de los estudios cualitativos, a
puerta cerrada, con selecciones de público de distinta demografía para testar su afinidad con determinados productos.
En 2012 Netflix daba una vuelta de tuerca. Creaba una división para el desarrollo de pro- gramas originales. Con varias propuestas sobre
la mesa, decidieron apostar unánimemente por una de las más costosas. El proyecto en cuestión era House of Cards, con Kevin Spacey y David Fincher a bordo, una adaptación de una miniserie británica (ya disponible en la plataforma). La inversión que demandaba era importante (casi cuatro millones de dólares por capítulo). Pero lo tuvieron claro. El Big Data les había permitido detectar tres elementos que asignaban al proyecto un «círculo de éxito probado» (Neira, 2015): actor, director y serie original. Gracias a
la monitorización del comportamiento de sus usuarios en la plataforma, ya habían identificado una audiencia potencial, con unas características, dimensiones y gustos específicos. Todo lo que Netflix necesitaba era utilizar su arsenal de algoritmos para conectar la serie con su público objetivo.
Los servicios basados en el modelo Netflix nos unen con los contenidos a través
de algoritmos, operaciones que buscan simplificar el encuentro entre oferta
y usuarios, para formalizar consumos satisfactorios.
Conclusiones
Resulta inevitable pensar en la influencia a largo plazo de los sistemas edificados en base a esta arquitectura. Muchas voces ya alertan sobre la magnitud que está alcanzando la burbuja de contenidos y el riesgo para la rentabilidad con una explotación tan dilatada en el tiempo. Por no hablar de la sostenibilidad de un sistema económico de márgenes tan estrechos en un escenario de competencia creciente. Existe, además, una cuestión directamente relacionada con la manera en la que estos sistemas condicio-
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Tendencias digitales para la cultura