Roy Price, 19 Nisan 2013 tarihinde geçirdiğiniz 22 sıradan dakikanın
sorumlusu olsa da, büyük olasılıkla
çoğunuzun duymadığı bir isim.
O, aynı zamanda en eğlenceli 22 dakikanın da sorumlusu,
tabii hepiniz için değil.
Bunlar bizi Roy'un üç sene önce
almak zorunda olduğu bir karara götürüyor.
Roy Price, Amazon Stüdyoları'nda bir üst düzey yönetici.
Bu, Amazon'un TV yapım şirketi.
47 yaşında, zayıf ve dik saçlı biri olan Roy, kendini Twitter'da
"filmler, televizyon, teknoloji ve tako" anahtar kelimelerini ile tanıtıyor.
Roy Price sorumluluğu ağır bir işi yürütüyor, çünkü onun işi
Amazon'un yapacağı özgün içerikli programları seçmek.
Ve bu alanda rekabet oldukça yüksek.
Demek istediğim, şu anda o kadar çok dizi var ki,
Roy'un herhangi bir dizi seçmesi mümkün değil.
Onun, çok ama çok iyi dizileri bulması gerekiyor.
Başka bir deyişle, onun, bu eğrinin en sağında yer alacak
bir dizi bulması gerekiyor.
Bu eğri IMDB sitesinde bulunan 2500 dizinin,
1-10 puan arasındaki puan dağılımının eğrisi
ve yükseklik, kaç dizinin
bu reytinge ulaştığını gösteriyor.
Yani eğer dizi 9'un üstünde bir reyting puanı alırsa bu bir zafer demektir.
Bir de en iyi %2'lik kesim var.
Breaking Bad, Game of Thrones, The Wire gibi diziler mesela.
Bu dizilerin hepsi, bir sezon izledikten sonra
beyninize "Diğer bölümleri nasıl bulurum?" sorusunu
sorduracak kadar bağımlılık yapar.
Bu tür diziler.
Sol tarafta, biraz daha açık olmak gerekirse en sonda,
"Toddlers and Tiaras" adında
(Kahkahalar)
eğrinin sonunda neler olduğunu
yeterince iyi açıklayan bir dizi var.
Şu an Roy Price'ın eğrinin en solunda kalmak gibi bir endişesi yok
çünkü bence Toddlers and Tiaras'ın gerisine düşmek için ciddi
bir beyin gücünüzün olması lazım.
Onun endişelendiği nokta ortadaki çıkıntı bölüm,
yani ortalama bir dizi,
bildiğiniz gibi çok iyi veya çok kötü olmayan diziler
bizi pek heyecanlandırmaz.
O yüzden onun hep eğrinin sağında kaldığından emin olması lazım.
Üzerinde hissettiği baskı bu şekilde
ve Amazon ilk defa böyle şeyler
yapmaya başladığında Roy Price,
işini şansa bırakmak istemedi.
Başarıyı elde etmek istedi.
Başarıyı garantilemeye ihtiyacı vardı
ve şuan yaptığı şey ise bir yarışı sürdürmek.
Bu yüzden diziler için bir dizi fikir topluyor ve
bu fikirleri değerlendirip
aralarından sekiz aday seçiyor ve
her birinin ilk bölümünü çekiyor.
Bu bölümleri ücretsiz olarak bir websitesinden yayınlıyor.
Amazon ücretsiz olarak bir şey verirse
bu şeyi alırsınız değil mi?
Dolayısıyla milyonlarca kişi bu bölümleri izliyor.
Onlarında farketmedikeri şey şu ki onlar bu bölümleri izlerken
asıl izlenen onlar.
Her şeyi kaydeden Roy Price ve takımı
tarafından izleniyorlar.
İzleyicinin oynat tuşuna basmasını, durdurmasını,
atladığı yerleri ve tekrar izlediği yerleri kaydediyorlar.
Böylece milyonlarca veri parçacığı topluyorlar,
çünkü hangi diziyi yapmak istediklerine
karar verirken bu verilere sahip olmak istiyorlar.
Pek tabii olarak bu verileri topluyorlar,
hepsini işledikten sonra cevap ortaya çıkıyor.
Cevap şu ki:
"Amazon Dört Cumhuriyetçi ABD senatörü hakkında bir sit-com yapmalı."
Diziyi yaptılar.
Bu dizinin ismini hatırlayan var mı?
(Seyirci: "Alpha House.")
Evet, "Alpha House."
aslında bir çoğunuz bu diziyi hatırlamıyor gibi gözüküyor,
çünkü çok büyük bir patlama yapmadı.
Yalnızca ortalama bir diziydi,
çünkü aslında bu eğrinin ortalaması tam olarak 7.4 ve
"Alpha House" 7.5 puanda.
Yani ortalamanın biraz üstünde ama
bu Roy Price ve takımının amaçladığı şey kesinlikle bu değil.
Bu arada, her nasılsa, aynı zamanda
başka bir şirkette,
Netflix'te İçerik Yönetim Şefi olan Ted, Ted Sarandos, veri analizini kullanarak
en üst reytinge yerleşen bir dizi
yapmayı başardı.
Onun da işi, aynı Roy'unki gibi
sürekli olarak çok iyi diziler bulmak.
O da bunu yapmak için verileri kullanıyor
ama biraz daha farklı yapıyor.
O ve takımı bir yarışma düzenlemek yerine
halihazırda Netflix izleyicileri ile ilgili toplanmış, dizilere verilen
puanlar, izlenme geçmişleri, sevilen diziler
ve bunun gibi verilere bakıyorlar.
Bu verileri kullanarak,
seyirciler hakkında hangi tür dizileri,
hangi tür yapımcıları,
hangi tür aktörleri sevdikleri gibi veri kırıntılarına ulaşıyorlar.
Bu kırıntıları bir araya getiriyorlar,
bu verilerle bir sıçrama yapıyorlar
ve 4 senatör hakkında bir sitcom yapmaktansa
yalnızca bir senatör hakkında
drama dizisi yapmaya karar veriyorlar.
Bu dizinin adını biliyor musunuz?
(Kahkaha)
Evet, "House of Cards" ve Netflix elbette bu diziyle kasıp kavurdu,
en azından ilk iki sezon.
(Kahkahalar)(Alkışlar)
"House of Cards" bu eğride 9.1 puanda,
yani tam olarak istedikleri yerde.
Şimdi soru şu, bu iki durumda ne oldu?
Şimdi, veri depolayan, rekabet içinde olan iki şirket var.
Milyonlarca veri parçalarını birleştiriyorlar
ve bu veriler biri için çok işe yarıyor ama
diğeri için iyi bir sonuç vermiyor?
Peki neden?
Çünkü mantığınız size bunun her zaman işe yaraması gerektiğini söylüyor.
Demem o ki, milyonlarca veri parçası topluyorsanız,
bir karar vereceğiniz zaman
iyi bir karar vermiş olmanız lazım.
Güvenebileceğiniz 200 yıllık istatistikler var.
Bu verileri güçlü bilgisayarlarla büyütüyorsunuz.
En azından iyi bir dizi bekliyorsunuz, değil mi?
Eğer veri analizi bu şekilde çalışmıyorsa,
durum biraz daha korkutucu bir hâl alıyor.
Çünkü günümüzde televizyonun da ötesinde daha ciddi kararlar almak için
verilere başvuruyoruz.
Aranızda Multi-Health Systems adlı şirketi bilen var mı?
Hiç kimse. Tamam, çok iyi.
Evet, Multi-Health Systems bir yazılım şirketi ve
ve umarım bu odadaki hiç kimse
bu programla karşılaşmamıştır çünkü
eğer karşılaştıysanız hapistesiniz demektir.
(Kahkahalar)
Eğer buradaki herhangi biri ABD'de hapse girerse ve
şartlı tahliye başvurusu yaparsa büyük olasılıkla başvuruyu onaylamak veya
reddetmek için bu şirketin veri analiz yazılımı kullanılacak.
Amazon ve Netflix ile aynı esaslarla ama
şimdi bir dizinin iyi veya kötü olacağı değil, bir insanın
iyi veya kötü olacağı hakkında karar veriyorsunuz.
Vasat bir dizi, 22 dakika, biraz kötü olabilir,
hapiste uzun yıllar, sanırım çok daha kötü.
Ve maalesef veri analizi ile ilgili bazı bulgular bize şunu gösteriyor ki,
ne kadar çok veri olursa olsun, her zaman optimum sonuçlar elde edemiyorsunuz.
Bu, Multi-Health Systems gibi bir şirketin elindeki verilerle
ne yapacağını bilmediğinden değil.
Veri depolamaya en meraklı şirketler bile hatalar yapıyor.
Evet, Google bile bazen hatalar yapıyor.
2009 yılında, Google, grip salgınını tahmin etmek için,
daha doğrusu kötü bir grip türünü,
veri analizi yapabileceğini duyurdu.
Veri analizi bu konuda çok iyi çalıştı ve haberlerde de büyük sükse yaptı,
hatta bilimsel başarının zirvesini yakaladı,
"Nature" dergisinde yayınlandı.
Çalışma başarısız olduğu o yıla kadar
her yıl çok iyi sonuç verdi.
Ve kimse tam olarak nedenini bile söyleyemedi.
Sadece o yıl çalışmadı ve
tabii olarak haberlerde çok duyuldu ve
"Nature" dergisi
yayını geri çekti.
Evet, veri uzmanı en büyük firmalar, Amazon ve Google bile
zaman zaman hatalar yapıyor.
Tüm bu başarısızlıklara rağmen veri analizi,
kanun hükümleri, tıp gibi birçok hayati alanda
kararı etkileyen
bir unsur olarak
kayıyor.
Bu yüzden veri analizinin işe yaradığına emin olmalıyız.
Ben, kişisel olarak verilerle ilgili çok fazla zorluk gördüm
çünkü kanser tedavisi veya
ilaç geliştirmek gibi alanlarda,
hayal edemeyeceğiniz kadar çok verilerle uğraşan zeki insanların olduğu
bir dal olan bilişimsel genetik üzerinde çalışıyorum.
Ve yıllar içinde verilerle karar verme konusunda
başarılı olmak veya olmamak arasında
niyet ettiğimizde paylaşmaya değer bir kural veya kalıp
farkettim. Bu kalıp ise
şöyle bir şey:
Karışık bir problemi çözerken
temel olarak iki şey yapıyorsunuz.
İlki, problemi küçük parçalara ayırıyorsunuz, böylece bu parçaları
derinlenemesine analiz edebilirsiniz ve
sonra ikinci bölüme geçiyorsunuz.
Sonuca ulaşmak için bu küçük parçaları tekrar
bir araya getiriyorsunuz.
Bazen bu işi tekrar yapmanız gerekebilir ama yaptığınız
her zaman iki şeydir:
parçalara ayırmak ve parçaları birleştirmek.
Burada kritik olan nokta şu ki,
veri ve veri analizi yalnızca
ilk bölüm için önemli.
Veri ve veri analizi ne kadar güçlü olursa olsun,
yalnızca problemi parçalara ayırmanıza ve parçaları anlamanıza yardımcı olur.
Parçaları tekrar birleştirip
bir sonuca ulaşmak için uygun değildir.
Bunu yapabilecek olan araç herkeste mevcut
ve bu araç beyin.
Eğer beynin iyi olduğu bir şey varsa,
sahip olduğunuz bilgiler tam olmasa bile
parçaları alıp tekrar araya getirmek ve
iyi bir sonuca ulaşmak,
özellikle bu beyin bir uzmanın beyniyse.
Bence Netflix'in bu kadar başarılı olmasının sebebi,
veriyi ve beyni süreçte olması gerektiği yerde kullanmaları.
Onlar önce seyircilerle alakalı bir şeyler öğrenmek için verileri kullanıyor,
yoksa seyirciler hakkında bu derinlikte bilgilere sahip olamazlardı.
Sonra karar vermek için bütün bu parçaları birleştiriyor
ve ortaya hiçbir veride adı geçmeyen "House of Cards" gibi
bir dizi çıkıyor.
Ted Sarantos ve takımı büyük bir kişisel risk alarak
bu diziyi yapmak için
bir karar verdi.
Ama diğer yandan Amazon bu işi yanlış bir şekilde yaptı.
İlk olarak dizi önerilerini bir yarışa soktuklarında ve
"Alpha House" dizisinde karar kıldıklarında
karar alma mekanizmasını harekete geçirmek için verileri kullandılar.
Bu onlar için güvenli bir karardı çünkü verilere
baktıklarında şunu söyleyebiliyorlardı:
"Bize verilerin söylediği şey bu."
Ama bu veriler onları umut ettikleri gibi istisnai bir sonuca götürmedi.
Sonuç olarak veriler karar alırken çok yararlı araçlar fakat
bence bizi karara götüren tek şey veriler olduğunda
işler sarpa sarıyor.
Ne kadar güçlü olursa olsun, veriler yalnızca birer araç ve
şunu unutmayın bu araç burada benim çok işime yaradı.
Aranızdan bir çoğunuz...
(Kahkahalar)
Veriler yokken
karar alma aracı buydu.
(Kahkahalar)
Bir çoğunuz bunu biliyor.
Bu oyuncağın ismi Sihirli 8 Topu,
ve gerçekten inanılmaz.
Çünkü eğer bir karar vermeniz gerekiyorsa,
cevabı evet veya hayır olan bir soruysa, tüm yapmanız gereken topu sallamak
ve cevabı almak. Şuanda şu küçük pencerede "Büyük ihtimalle" yazıyor.
Bunu daha sonra teknoloji tanıtımlarında kullanacağım.
(Kahkahalar)
Olay şu ki, hayatımda bir çok konuda kararlar aldım ve şimdi geriye dönüp
baktığımda şunu söyleyebilirim, keşke topu dinleseydim.
Ama bildiğiniz gibi, eğer elinizde veriler varsa, daha iyi
bir karar vermek için bunun yerine veri analizi gibi daha
gelişmiş şeyleri kullanmak istersiniz.
Ama bu kurguyu değiştirmiyor.
Bu yüzden top, çok daha zeki olabiliyor, ama şuna inanıyorum ki
eğer eğrinin sağ tarafında,
sıra dışı bir şey başarmak istiyorsak
bu hala karar vermemiz için hazır bekliyor ve
aslında çok teşvik edici bir şey buldum,
çok büyük sayıda verilere karşın
yaptığınız şeyde uzman olmak için
karar vermeye ve
risk almaya değer.
Çünkü en sonunda veriler yok, en sonunda sizi eğrinin
sağına veya soluna yerleştirecek şey yalnızca aldığınız riskler.
Teşekkür ederim.
(Alkışlar)