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Algoritmos | EDUI TIJERINA | Mayo 2022


Sin audiencia no hay medios

Algoritmos

El afán de complacer al usuario

Seguramente se enteraron del revuelo que causó la desbandada de más de 200 mil usuarios de Netflix. Algunos argumentan disminución en la calidad de sus contenidos. Otros, achacan a la limitada variedad de opciones. Otros más, al incremento del número de plataformas competidoras.

El caso es que todas las compañías que ofrecen servicios de streaming han puesto “sus barbas a remojar” y buscan estrategias adicionales para llamar la atención de la audiencia y mantener la fidelidad de suscriptores.

Con todo esto, viene al caso replantearnos una pregunta que muchos se han hecho y cuya respuesta queda reducida a la simple frase: “Es por los algoritmos”. Pero ¿sabemos realmente cómo es que funcionan los sistemas que analizan nuestras conductas y decisiones de visionado para, a partir de ellas, recomendar los materiales que, se supone, podrían ser de nuestro interés y gustarnos más que los demás?

De entrada, va la sugerencia de que cada vez que contraten una plataforma, procuren abrir un perfil para cada miembro de la familia (independientemente de que en ocasiones todos vean juntos un mismo contenido) De este modo, el sistema podrá ayudar a “personalizar” las recomendaciones y, cuando vean por separado, no tendrán que lidiar con una mezcla confusa de opciones.

Al principio se nos pide que seleccionemos algunos títulos de nuestra preferencia. Esto se queda como cimiento o guía para que, ya cuando avance el tiempo de uso, se construya y sobre escriba la base de datos que regirá la relación que tengamos con la plataforma.

Cada vez que uno entra a su perfil, el sistema activa varias herramientas que permiten determinar los títulos que recomendará. Entre esos recursos está el revisar el nivel de interacción que tenemos con el servicio. Es decir, el historial de lo que hemos visto y las calificaciones que hemos dado a cada serie, película o programa unitario.

Por eso mismo, resulta recomendable que mientras vemos algo (o al final, si gustan) vayan asignando “likes” o “no-likes” (algunas plataformas usan calificación numérica). De esta forma, se graba lo que les gusta y lo que no para sugerir materiales afines a sus preferencias y, claro, evitar lo que en directo se sabe que no será de tu interés o agrado.

También se documentan y graban en el sistema tanto la actividad de los otros miembros de la familia con preferencias, gustos similares y los detalles referenciales de cada contenido, tales como títulos, géneros, categorías, actores, directores, año de “release” o lanzamiento, en fin.

Por si fuera poco, también se registra el horario en que vemos contenidos, los dispositivos que usamos (celular, computadora, televisor), el tiempo que pasamos frente a pantalla (esto es relativo, pues puede suceder que dejemos corriendo el streaming y nos pongamos a hacer otras cosas, sin ver lo que ocurre) y referencias demográficas como edad, género y la zona en que nos encontramos.

En conjunto, todos estos datos se concentran para alimentar el multi referido “Algoritmo” (que se define como “un conjunto de reglas que se siguen en una operación para resolver un problema”) que es el que se encarga de combinar, analizar y deducir para tomar decisiones para nosotros.

Cuando el usuario no encuentra algo interesante para ver, siempre tendrá la opción de hacer una búsqueda en el catálogo general disponible en el país o región en la que está, pero, claro, lo ideal es que las recomendaciones del “algoritmo” sean tomadas en cuenta. De eso se trata o, al menos, eso se espera. El problema con esta revisión en catálogo, en la que nos toca escribir un término de búsqueda, es que los resultados se muestran de acuerdo con las acciones de otros usuarios que hicieron consultas iguales o similares.

De aquí en adelante, cada vez que nos digamos “Esta plataforma tiene muy mala programación”, preguntemos primero si lo que nos aparece como oferta en la parrilla no es más que el resultado de nuestra propia conducta de visionado. Echemos vistazo a los catálogos generales. Podríamos sorprendernos de la variedad de títulos que hay y de los que ni siquiera nos enteramos que tenemos disponibles.


Edui Tijerina Chapa
 
edui_tijerina@yahoo.com.mx 
Twitter: @EduiTijerina 
Instagram: @eduitijerinachapa 

Es escritor, dramaturgo, guionista, asesor y analista de medios. Autor de numerosas piezas teatrales y de scripts para películas como “Cantinflas”, “Juan Diego” y “Jesús de Nazaret”