Probabil că majoritatea n-ați auzit de Roy Price,
deși el se poate să fie răspunzător
pentru 22 de minute mediocre din viaţa voastră, pe 19 aprilie 2013.
S-ar putea să fie răspunzător pentru 22 minute foarte amuzante,
dar nu pentru foarte mulţi dintre voi.
Totul a început cu decizia pe care Roy a trebuit să o ia acum trei ani.
Roy Price e director executiv la Studiourile Amazon,
compania de producţii TV a Amazon.
E un tip de 47 de ani, zvelt, păr ţepos,
se descrie pe contul Twitter ca „filme, TV, tehnologie, tacos.”
Roy Price are o mare răspundere.
El răspunde de alegerea programelor,
de conţinutul original pe care Amazon urmează să îl producă.
Concurenţa este foarte mare.
Sunt deja atât de multe producţii TV pe piaţă,
încât Roy nu poate alege orice program.
El trebuie să găsească programe care sunt foarte, foarte bune.
Adică trebuie să găsească spectacole din dreapta acestei curbe.
Curba reprezintă distribuția ratingului
pentru cam 2.500 producţii TV pe site-ul IMDB.
Ratingul merge de la 1 la 10,
iar pe verticală e numărul producţiilor care obţin acel rating.
Dacă producţia ta obţine un rating de 9 puncte sau mai mare, e un succes.
Apoi sunt cele mai bune 2% producţii.
Sunt producţii ca „Breaking Bad", „Game of Thrones", „The Wire".
Aceste seriale dau dependenţă,
dupa ce urmăreşti un sezon, creierul tău se întreabă:
„De unde iau mai multe episoade?"
Genul ăsta de producţii.
În partea stângă, ca să fie clar, aici în margine,
aveţi un serial numit „Toddlers and Tiaras"...
(Râsete)
... care sugerează clar despre ce-i vorba la acel capăt al curbei.
Roy Price nu este îngrijorat că ajunge la capătul din stânga al curbei,
pentru că îţi trebuie multă inteligenţă să te plasezi sub „Toddlers and Tiaras”.
El e îngrijorat de umflătura asta din mijloc,
cea a producţiilor TV medii,
acele producţii care nu sunt nici prea bune nici prea rele,
care nu ajung să te impresioneze.
El trebuie să se asigure că se află în marginea din dreapta.
Presiunea este mare.
De-asemenea e prima dată când Amazon face așa ceva,
deci Roy Price nu vrea să rişte.
Vrea să proiecteze succesul.
Are nevoie de succes garantat, aşa că organizează un concurs:
ia un număr de idei de producţii TV
şi, evaluând aceste idei,
selectează opt candidaţi pentru producţii TV,
apoi face doar primul episod pentru fiecare din aceste producţii
şi le difuzează gratis online.
Când Amazon oferă lucruri gratuite, le vei lua, nu-i aşa?
Astfel, milioane de persoane urmăresc aceste episoade.
Ei nu realizează că, în timp ce urmăresc spectacolele,
sunt la rândul lor urmăriţi.
Sunt urmăriţi de Roy Price şi echipa lui, care înregistrează tot.
Înregistrează când cineva apasă play, când apasă pauză,
ce părţi sar, ce părţi urmăresc din nou.
Se colectează milioane de astfel de parametri,
pentru că vor să aibă aceşti parametri
ca să decidă apoi ce producţie să continue.
Aşa că ei colectează aceste informaţii,
le procesează şi primesc un răspuns,
iar răspunsul este:
„Amazon ar trebui să facă un serial de comedie despre 4 senatori republicani".
Au făcut acest serial.
Ştie cineva numele serialului?
(Audienţa: „Alpha House”) Da, „Alpha House”,
dar se pare că puţini dintre voi îşi amintesc acel serial,
pentru că nu a fost chiar aşa de bun.
E doar un serial de nivel mediu,
Literalmente mediu, pentru că media acestui grafic este la 7,4,
şi „Alpha House" aterizează la 7,5,
deci puţin deasupra mediei,
dar sigur nu e ce şi-au dorit Roy Price şi echipa lui.
Între timp, cam în aceeaşi perioadă,
la o altă companie,
un alt director a făcut o producţie de top folosind analiza datelor,
iar numele lui este Ted,
Ted Sarandos – directorul de programe de la Netflix.
Ca și Roy, e într-o continuă căutare a acelei mari producţii TV.
Şi el foloseşte informatica în acest scop, numai că o face puţin diferit.
În loc să organizeze o competiţie, el şi echipa lui
au analizat informaţiile pe care le aveau deja despre utilizatorii Netflix,
notele pe care le dădeau producţiilor,
istoricul vizionărilor, programele care le plac etc.
Folosesc apoi informaţiile să afle toate amănuntele despre public:
ce tip de producţii agrează,
ce tip de producători, ce tip de actori.
După ce-au analizat aceste informaţii,
s-au hotărât și au decis să producă nu o comedie despre patru senatori,
ci un serial dramatic despre un singur senator.
Știţi serialul?
(Râsete)
Da, „House of Cards” şi Netflix a dat lovitura cu acel serial,
cel puţin pentru primele două sezoane.
(Râsete) (Aplauze)
„House of Cards” are un rating de 9,1 pe acest grafic,
deci este exact unde îşi doreau să fie.
Acum, întrebarea este: ce s-a întâmplat aici?
Avem două companii foarte bune în procesarea datelor,
care coroborează milioane de parametri,
iar apoi totul merge frumos pentru una din ele,
dar nu funcţionează pentru cealaltă.
De ce?
Logic ar fi să funcţioneze mereu.
Când colectezi milioane de măsurători pentru a lua o decizie,
ar trebui să poţi lua o decizie destul de bună.
Ai 200 de ani de statistică pe care te bazezi.
O amplifici cu computere foarte puternice.
Nu te-ai aştepta să obţii rezultate mediocre, nu-i aşa?
Daca analiza datelor nu funcţionează aşa,
lucrurile devin chiar puţin înfricoşătoare,
pentru că în zilele noastre apelăm tot mai mult la informatică
pentru a lua decizii mult mai importante decât emisiunile TV.
Cunoaşte cineva compania Multi-Health Systems?
Nimeni. Ăsta chiar e un lucru bun.
Multi-Health Systems e o companie care produce softuri
şi sper ca nimeni din această sală
să nu vină în contact cu acele softuri,
că ar însemna că sunteţi la închisoare.
(Râsete)
Dacă cineva, aici în SUA, e la închisoare şi cere eliberarea condiţionată,
atunci e foarte probabil ca programul de analiză a datelor de la acea companie
să fie folosit în evaluarea acordării eliberării condiţionate.
E acelaşi principiu ca cel de la Amazon şi Netflix,
dar acum, în loc să stabileşti dacă un serial TV va fi bun sau rău,
decizi dacă o persoană va fi bună sau rea.
O producţie TV mediocră de 22 minute poate fi un rezultat destul de rău,
dar mai mulţi ani la închisoare cred că e chiar mai rău.
Din păcate, sunt dovezi că această analiză informatică,
cu toate că include mulţi parametri, nu dă mereu rezultate optime.
Asta nu se întâmplă pentru că Multi-Health Systems
nu ştie ce să facă cu datele.
Chiar şi cei mai buni în domeniu greşesc.
Da, chiar şi Google greşeşte uneori.
În 2009, Google anunţa că poate, prin analize statistice,
să prezică epidemiile de gripă, gripa aviară,
analizând căutările utilizatorilor pe Google.
A funcţionat frumos şi a făcut vâlvă la ştiri,
și a atins culmea succesului ştiinţific:
un articol în revista Nature.
A funcţionat frumos an după an,
până când a picat.
Şi nimeni nu putea măcar să spună de ce.
Pur şi simplu nu a mers în acel an.
Sigur că asta a ţinut iar capul de afiş, incluzând acum o retractare
într-o ediţie a revistei Nature.
Chiar şi companiile tari în operarea datelor, Amazon şi Google,
greşesc câteodată.
În ciuda acestor eşecuri,
informatica îşi face loc rapid în luarea deciziilor din lumea reală:
la locul de muncă,
în sistemul judiciar,
medicină.
Aşa că ar fi mai bine să ne asigurăm că informatica ajută.
Eu însumi am văzut mult din lupta asta cu informatica,
pentru că lucrez în domeniul geneticii informatizate,
un domeniu în care mulţi oameni foarte deştepţi
utilizează cantităţi inimaginabile de date ca să ia decizii importante
precum un tratament împotriva cancerului sau crearea unui medicament.
În decursul anilor am observat un model, sau o regulă, privind diferenţa
dintre deciziile de succes și cele proaste luate cu ajutorul statisticii
şi cred că acest model merită împărtăşit. E cam aşa:
Când rezolvi o problemă complexă, faci în esenţă două lucruri:
primul pas e să descompui problema în componentele sale
ca să poţi analiza atent acele componente
şi apoi, al doilea pas:
reasamblezi componentele ca să ajungi la o concluzie.
Câteodată trebuie să faci asta iar, dar mereu sunt astea două lucruri:
descompunerea şi reclădirea.
Crucial este
că datele şi analiza computerizată a acestora
sunt bune numai pentru prima parte.
Informatica, oricât de puternică e,
ajută doar la descompunerea problemei şi la înţelegerea componentelor.
Nu e potrivită pentru reasamblarea acestor componente pentru o concluzie.
O altă unealtă face asta şi o avem toţi. E vorba de creier.
Dacă e ceva la care creierul e bun, e să refacă întregul din componente,
chiar dacă informaţiile sunt incomplete și să tragă o concluzie corectă.
Mai ales când e creierul unui expert.
Cred că de asta a avut Netflix succes,
fiindcă au folosit informatica şi creierul la locul potrivit.
Au folosit întâi informatica să afle cât mai multe despre publicul lor,
pe care altfel nu l-ar fi putut înţelege atât de bine,
dar decizia de a lua piesele acestui puzzle,
şi de a le recompune pentru a face un serial ca „House of Cards”,
nu a venit de la computer.
Ted Sarandos şi echipa lui au luat decizia de a produce acel serial,
ceea ce însemna și că îşi asumau prin acea decizie,
un risc personal destul de mare.
Amazon, în schimb, au mers pe calea greşită.
Au folosit statistica în tot procesul de luare a deciziei,
întâi când au organizat concursul pentru idei,
şi apoi când au selectat „Alpha House" ca şi câştigător.
Asta a fost desigur o decizie fără riscuri pentru ei,
pentru că mereu puteau blama informatica, spunând:
„Asta ne spun datele."
Dar asta nu a condus la rezultatele excepţionale la care sperau.
Informatica e desigur un mijloc excelent ca ajutor pentru decizii mai bune
dar cred că lucrurile merg rău când conduce luarea deciziilor.
Oricât de puternică, informatica e doar o unealtă.
Cred că acest dispozitiv e foarte util să îmi reamintească asta.
Mulţi veţi crede la fel.
(Râsete)
Înaintea statisticii ăsta era dispozitivul pentru luarea deciziilor.
(Râsete)
Mulţi îl ştiţi.
Această jucărie se numeşte Magic 8 Ball şi e chiar uimitoare,
pentru că daca trebuie să decizi, prin „da” sau „nu”,
trebuie doar să scuturi bila şi obţii răspunsul:
„Foarte probabil” care-ți apare în fereastră, chiar acum.
O să fac mai târziu demonstraţii tehnice.
(Râsete)
Desigur, am luat câteva decizii în viaţa mea
când, privind retrospectiv, ar fi trebuit să ascult bila.
Dar când ai la dispoziţie informatica,
vrei să înlocuieşti asta cu ceva mult mai sofisticat,
ca analiza datelor, pentru a face o alegere mai bună,
dar asta nu schimbă miezul problemei:
bila poate deveni din ce în ce mai „deşteaptă",
dar cred că tot noi ar trebui să luăm deciziile
dacă vrem să obţinem ceva extraordinar,
la marginea din dreapta a curbei.
Cred că un mesaj foarte încurajator
e că şi dacă ai acces la cantităţi imense de date procesate,
merită să iei tu deciziile,
să fii un expert în ceea ce faci
şi să îţi asumi riscuri.
Pentru că la final, nu statistica, ci asumarea riscurilor
o să te plaseze în zona dorită a graficului.
Mulţumesc.
(Aplauze)