Roy Price är en man som de flesta av er förmodligen aldrig hört talas om,
även om han kan ha varit ansvarig
för 22 ganska mediokra minuter av ditt liv den 19 april 2013.
Han kan också ha varit ansvarig för 22 väldigt underhållande minuter,
men inte för så många av er.
Och allt beror på ett beslut
som Roy var tvungen att ta för ungefär tre år sen.
Ni förstår, Roy Price är en hög chef inom Amazon Studios.
Det är Amazons produktionsbolag för tv.
Han är 47 år gammal, smal, med taggigt hår,
beskriver sig på Twitter som "film, tv, teknik, tacos".
Roy Price har ett ansvarsfullt jobb, för det är hans ansvar att välja
vilka serier, vilket originalinnehåll som Amazon ska ta fram.
Självklart innebär det hög konkurrens.
Det görs så många tv-serier,
så Roy kan inte välja vilken serie som helst.
Han måste hitta en riktigt, riktigt bra serie.
Med andra ord måste han hitta serier
som ligger längst ut till höger på den här kurvan.
Den här kurvan är betygsfördelningen
för ungefär 2 500 tv-serier i IMDBs databas,
och betygssnittet kan vara mellan 1 och 10,
och höjden här visar hur många serier som får det betyget.
Så om en serie får ett snittbetyg på 9 poäng eller högre är den en vinnare.
Då har man en serie bland de 2 procenten.
Det är serier som "Breaking Bad", "Game of Thrones", "The Wire".
De här serierna är beroendeframkallande,
så när man har sett en säsong säger ens hjärna liksom,
"Var kan jag hitta fler sådana här avsnitt?"
Den sortens serie.
Till vänster, här borta, för att vara tydlig,
finns en serie som heter "Toddles and Tiaras" -
(Skratt)
- vilket borde säga nog om
vad som händer på den sidan av kurvan.
Roy Price är inte orolig för att hamna på den sidan av kurvan,
för jag tror att man behöver ha en riktigt skarp hjärna
för att bli sämre än "Toddlers and Tiaras".
Vad han oroar sig för är klumpen i mitten,
klumpen av halvbra tv,
ni vet, sådana där serier som varken är bra eller dåliga,
som inte gör någon exalterad.
Så han behöver bli säker på att han verkligen hamnar rätt.
Det finns ett tryck på att lyckas,
och det är förstås också första gången
som Amazon ens gör något sånt här,
så Roy Price vill inte ta några risker.
Han vill bygga framgång.
Han behöver en garanterad succé,
så han anordnar en tävling.
Han tar ett antal tv-seriekoncept
och genom att utvärdera dem
tar de ut åtta kandidater till tv-serier,
och sen gör han det första avsnittet av var och en av dessa tv-serier
och lägger ut dem gratis online så att alla kan se dem.
Och när Amazon delar ut saker gratis
vill man ha dem, eller hur?
Så miljoner människor tittar på avsnitten.
Vad de inte inser är att när de tittar på sina serier
är det de som blir betraktade.
De betraktas av Roy Price och hans team,
som spelar in allt.
De spelar in när någon trycker play, när någon pausar,
vilka delar de hoppar över, vilka delar de ser igen.
De samlar in miljontals datapunkter,
för de vill ha dem
när de bestämmer vilken tv-serie de ska göra.
Så de samlar in datan,
de bearbetar informationen, och ett svar träder fram,
och svaret är,
"Amazon borde göra en komedi om fyra republikanska senatorer i USA."
De gjorde den serien.
Vet någon vad serien heter?
(Publiken: "Alpha House")
Ja, "Alpha House",
men det verkar faktiskt inte vara så många av er som minns den serien,
för den blev inte så bra.
Det blev bara en medioker serie,
rent bokstavligen, för mitten på kurvan är 7,4,
och "Alpha House" landade på 7,5,
en serie strax över genomsnittet,
men det var verkligen inte vad Roy Price och hans team siktade på.
Men ungefär samtidigt
på ett annat företag
lyckades en annan hög chef ro i land en toppserie med hjälp av dataanalys,
och han heter Ted,
Ted Sarandos, som är innehållschef på Netflix,
och precis som Roy letar han ständigt
efter den stora tv-serien,
och han använder data för att göra det,
men han gör det på ett lite annorlunda sätt.
Så istället för att hålla en tävling,
tittade han och hans team på den data som de redan hade om Netflixtittare,
som de betyg de gett till deras serier,
tittarhistoriken, vilka serier de gillade, och så vidare.
De använde datan för att upptäcka
alla små detaljer om sin publik:
vilka slags serier de gillade,
vilka slags producenter, vilka slags skådespelare.
Och när de väl hade satt ihop alla delar
gjorde de en chansning
och bestämde sig för att skapa
inte en komedi om fyra senatorer,
utan en dramaserie om en enda senator.
Vet ni vilken serie?
(Skratt)
Ja, "House of Cards", och Netflix slog förstås huvudet på spiken med den,
iallafall de första två säsongerna.
(Skratt) (Applåder)
"House of Cards" får 9,1 i snittbetyg på kurvan,
så det är precis där de ville vara.
Nu är frågan, vad hände här?
Vi har två väldigt tävlingsinriktade, datakunniga företag.
De kombinerar miljontals datapunkter,
och sen går det utmärkt för en av dem,
och det fungerar inte för den andra.
Varför?
För logiken säger att det borde fungera varje gång.
Om man samlar ihop miljontals datapunkter
om ett beslut man ska fatta
så borde det bli ett ganska bra beslut.
Det finns 200 år av statistik att luta sig mot.
Den förstärks med kraftfulla datorer.
Det minsta man kan begära är bra tv, eller hur?
Om dataanalys inte fungerar på det sättet
så blir det lite skrämmande,
för vi lever i en tid där vi allt oftare lutar oss mot data
för att fatta allvarliga beslut som går långt bortom tv.
Känner någon här till företaget Multi-Health Systems?
Ingen. OK, det är faktiskt bra.
Multi-Health Systems är ett mjukvaruföretag,
och jag hoppas att ingen i det här rummet
någonsin kommer i kontakt med deras mjukvara,
för det betyder att du sitter i fängelse.
(Skratt)
Om någon här i USA sitter i fängelse och de ansöker om villkorlig frigivning
är det väldigt sannolikt att dataanalysprogram
från det företaget kommer att användas för att pröva frigivningen.
Så det är samma princip som för Amazon och Netflix,
men istället för att bestämma om en tv-serie ska bli bra eller dålig
bestämmer man om en person ska bli bra eller dålig.
Och 22 minuter av medioker tv kan vara ganska dåligt,
men jag antar att fler år i fängelse är ännu värre.
Oturligt nog finns det faktiskt en del bevis för att den här dataanalysen,
även om den har massor av data, inte alltid producerar optimala resultat.
Det beror inte på att ett företag som Multi-Health Systems
inte vet vad de ska göra med informationen.
Även datakunniga företag gör fel.
Ja, till och med Google har fel ibland.
2009 sa Google att de med hjälp av dataanalys
kunde förutsäga utbrott av influensa, den elaka sortens förkylning,
genom att genomföra dataanalys av sina Google-sökningar.
Och det fungerade fint, vilket gav stor uppmärksamhet i medierna,
inklusive det yttersta beviset på vetenskaplig framgång:
en artikel i tidskriften "Nature".
Det fungerade fint i flera år,
tills det ett år inte fungerade längre.
Och ingen kunde ens säga riktigt varför.
Det fungerade bara inte det året,
och det fick förstås också mycket publicitet,
inklusive ett tillbakadragande
av artikeln i "Nature".
Så till och med de med de datakunniga företagen
som Amazon och Google har ibland fel.
Och trots alla dessa misslyckanden
får data snabbt ett större inflytande över beslut i verkliga livet -
på arbetsplatsen,
inom rättsväsendet,
inom medicin.
Så vi borde verkligen ta reda på ifall data verkligen hjälper oss.
Jag har personligen sett en stor del av de här problemen,
för jag arbetar inom databeräknad genetik,
vilken också är ett fält där många smarta människor
använder oerhörda mängder data för att fatta ganska allvarliga beslut,
som att välja cancerbehandling eller utveckla en ny medicin.
Över åren har jag noterat ett slags mönster,
eller en slags regel, kan man säga, om skillnaden
mellan framgångsrikt och icke framgångsrikt
beslutsfattande med data
och jag har hittat ett mönster som är värt att dela med sig av.
När man löser ett komplext problem
gör man i grunden två saker.
Den första är
att plocka isär problemet i små bitar så att man kan analysera bitarna
och sen gör man det andra steget.
Men sätter ihop bitarna igen
för att komma till slutsatsen.
Ibland måste man göra om det,
men det handlar alltid de två sakerna:
plocka isär och sätta ihop saker igen.
Det viktiga är
att data och dataanalys
bara är bra för det första steget.
Hur kraftfulla data och dataanalys än är, kan bara hjälpa till med
att plocka isär ett problem och förstå dess delar.
Den passar inte för att sätta ihop delarna igen
för att komma till en slutsats.
Det finns ett annat verktyg som kan göra det,
vi har det allihop, och det är hjärnan.
Om det finns något hjärnan är bra på
så är att det att sätta ihop små delar igen,
även när den inte har all information,
och kan nå en bra slutsats,
speciellt om det är en experts hjärna.
Jag tror att det är därför Netflix blev så framgångsrika,
för att de använde data och hjärnor där de passade i processen.
De använder data för att först förstå många små detaljer om sin publik
som de annars inte skulle ha kunnat förstå på samma djup,
men beslutet om hur de olika detaljerna
skulle sättas ihop igen för att bli en serie som "House of Cards"
fanns ingenstans i deras data.
Ted Sarandos och hans team tog beslutet att godkänna tv-serien,
vilket förresten också betydde
att de tog en ganska stor personlig risk när de tog det beslutet.
Och Amazon, å andra sidan, de gjorde saken på fel sätt.
De använde data för allt sitt beslutsfattande,
först när de höll tävlingen för tv-koncept,
och sen när de valde "Alpha House" till den serie de skulle göra.
Vilket självklart var ett säkert val för dem,
för de kunde alltid peka på data och säga
"Vår data säger det här."
Men det ledde inte till de enastående resultat som de hoppades på.
Så data är förstås ett oerhört kraftfullt verktyg
för att fatta bättre beslut,
men jag tror att saker går fel när data börjar styra besluten.
Hur kraftfull den än är, så är data bara ett verktyg,
och för att hålla det i minnet tycker jag den här saken är användbar.
Många av er kommer ...
(Skratt)
Innan det fanns data, var det här
beslutsstödet som användes.
(Skratt)
Många känner nog igen den.
Den här leksaken heter Magic 8 Ball,
och den är fantastisk,
för om du har ett beslut att fatta, en ja- eller nejfråga,
behöver du bara skaka bollen för att få ett svar -
"Förmodligen" - just här i den här stunden i realtid.
Jag kan dema den senare.
(Skratt)
Så här är det förstås, att jag har fattat några beslut i mitt liv
där jag i efterhand har förstått att jag borde ha lyssnat på bollen.
Men om man har data tillgängliga
vill man såklart ersätta den här med något lite mer sofistikerat,
till exempel dataanalys, för att fatta ett bättre beslut.
Men det ändrar inte de grundläggande förutsättningarna.
Så bollen kan bli allt smartare
men jag tror att vi fortfarande måste fatta besluten
om vi vill åstadkomma något utöver det vanliga,
längst till höger på kurvan.
Och jag tycker faktiskt att det är ett väldigt uppmuntrande budskap,
att även när vi står inför enorma mängder data
lönar det sig fortfarande att fatta beslut,
att vara en expert på det man gör,
och att ta risker.
För i slutändan är det inte data
utan risker som kommer att ta en längst ut till höger på kurvan.
Tack.
(Applåder)