Como usar a análise de dados para criar um programa de TV de sucesso
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0:01 - 0:05Roy Price é um homem do qual
provavelmente nunca ouviram falar, -
0:05 - 0:08ainda que ele tenha sido responsável
-
0:08 - 0:14por uns 22 minutos algo medíocres
da nossa vida, a 19 de Abril de 2013. -
0:15 - 0:18Pode ter sido também responsável
por 22 minutos muito agradáveis, -
0:18 - 0:20mas não para muitos de vocês.
-
0:20 - 0:22E tudo isso remonta a uma decisão
-
0:22 - 0:24que Roy teve de fazer
há cerca de três anos. -
0:24 - 0:29Pois vejam, Roy Price
é um executivo sénior na Amazon Studios. -
0:29 - 0:32É a empresa de produção televisiva
da Amazon. -
0:32 - 0:35Tem 47 anos, é esbelto,
com o cabelo espetado, -
0:35 - 0:40descreve-se no Twitter como
"filmes, TV, tecnologia, tacos." -
0:41 - 0:45Roy Price tem um trabalho importante,
porque é da sua responsabilidade -
0:45 - 0:49escolher programas, o conteúdo original
que a Amazon vai fazer. -
0:49 - 0:52Claro que esse é um espaço
muito competitivo. -
0:52 - 0:54Quero dizer, há tantos
programas televisivos já lançados, -
0:54 - 0:57que Roy não pode escolher
qualquer programa. -
0:57 - 1:01Tem que encontrar programas
que sejam mesmo, mesmo bons. -
1:01 - 1:04Por outras palavras,
tem que encontrar programas -
1:04 - 1:06que estejam do lado direito
desta curva aqui. -
1:06 - 1:09Esta curva aqui
é a distribuição de avaliações -
1:09 - 1:13de cerca de 2500 programas de TV,
no site do IMDb. -
1:13 - 1:16Essas avaliações vão de 1 a 10.
-
1:16 - 1:19Esta altura aqui mostra quantos
programas obtêm essa avaliação. -
1:19 - 1:24Se o programa tem uma avaliação
de 9 pontos ou superior, é um vencedor. -
1:24 - 1:26Assim temos 2% de programas de topo.
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1:26 - 1:29São programas como o "Breaking Bad",
"Game of Thrones", "The Wire", -
1:29 - 1:32todos esses programas que são viciantes,
-
1:32 - 1:35em que, depois de se ter visto uma série,
o cérebro fica assim como: -
1:35 - 1:38"Onde posso obter mais
destes episódios?" -
1:38 - 1:39Esse tipo de programas.
-
1:39 - 1:42No lado esquerdo, só para clarificar,
tem-se, por outro lado, -
1:42 - 1:45um programa chamado
"Toddlers and Tiaras"... -
1:45 - 1:47(Risos)
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1:47 - 1:49... que deve dizer o suficiente
-
1:49 - 1:51sobre o que se passa neste lado da curva.
-
1:51 - 1:55Agora, o Roy Price não está preocupado
em ficar do lado esquerdo da curva, -
1:55 - 1:58porque acho que é preciso ter
um sério poder mental -
1:58 - 2:00para superar "Toddlers e Tiaras."
-
2:00 - 2:04Ele está preocupado
com esta parte aqui no meio, -
2:04 - 2:06a parte da TV mediana.
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2:06 - 2:09Vocês sabem, aqueles programas
que são mais ou menos, -
2:09 - 2:11que não vos deixam entusiasmados.
-
2:11 - 2:15Ele tem que ter a certeza
que fica do lado direito da curva. -
2:15 - 2:17A pressão é máxima,
-
2:17 - 2:19e claro que é também a primeira vez
-
2:19 - 2:21que a Amazon está a fazer algo assim,
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2:21 - 2:25por isso o Roy Price não quer arriscar.
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2:25 - 2:27Ele quer fabricar um sucesso.
-
2:27 - 2:29Ele precisa de sucesso garantido.
-
2:29 - 2:32Então o que ele faz é
lançar uma competição. -
2:32 - 2:35Pega numa data de ideias
para programas de TV -
2:35 - 2:37e a partir dessas ideias,
através de uma avaliação, -
2:37 - 2:41selecionam 8 candidatos
para programas de TV. -
2:41 - 2:44Depois faz só o 1º episódio
de cada um desses programas -
2:44 - 2:47e põe-nos "online" grátis,
para toda a gente ver. -
2:47 - 2:50E quando a Amazon dá coisas grátis,
-
2:50 - 2:52toda a gente a vai ver, não é?
-
2:52 - 2:56Há milhões de telespectadores
a ver esses episódios. -
2:56 - 3:00O que eles não se apercebem é que,
enquanto estão a ver o programa, -
3:00 - 3:02estão ser observados.
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3:02 - 3:05Estão a ser observados
pelo Roy Price e pela sua equipa -
3:05 - 3:06que gravam tudo.
-
3:06 - 3:09Gravam quando alguém pressiona "Play",
quando alguém pressiona "Pausa", -
3:09 - 3:12que partes passam à frente,
que partes vêem de novo. -
3:12 - 3:14Recolhem milhares de dados,
-
3:14 - 3:16porque querem ter essa informação
-
3:16 - 3:19para depois decidir
que programa devem fazer. -
3:19 - 3:21E claro, recolhem toda a informação,
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3:21 - 3:24analisam-na, e a resposta surge.
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3:24 - 3:25E a resposta é:
-
3:25 - 3:29"A Amazon devia fazer uma comédia
sobre 4 senadores Republicanos dos EUA." -
3:29 - 3:30(Risos)
-
3:30 - 3:32Fizeram esse programa.
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3:32 - 3:34Então? Alguém sabe o nome desse programa?
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3:35 - 3:36Audiência: "Alpha House."
-
3:36 - 3:38Sim, "Alpha House,"
-
3:38 - 3:42mas parece que poucos aqui
se lembram desse programa, -
3:42 - 3:43porque não ficou assim tão bom.
-
3:44 - 3:46Na verdade, é só um programa mediano,
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3:46 - 3:50literalmente, de facto,
porque a média da curva está em 7,4 -
3:50 - 3:53e "Alpha House" tem 7,5.
-
3:53 - 3:55Portanto, está ligeiramente acima da média,
-
3:55 - 3:58mas certamente não é o que Roy Price
e a sua equipa queriam atingir. -
3:58 - 4:01Mas, entretanto,
por volta da mesma altura, -
4:01 - 4:03numa outra empresa
-
4:03 - 4:07outro executivo produziu um programa
do topo, usando análise de dados. -
4:07 - 4:10Chama-se Ted, Ted Sarandos,
-
4:10 - 4:12é o diretor de Conteúdos da Netflix.
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4:12 - 4:15Tal como o Roy,
ele está numa missão constante -
4:15 - 4:16para encontrar um programa de topo
-
4:16 - 4:18e também usa dados para fazer isso,
-
4:18 - 4:20excepto que o faz de forma
um pouco diferente. -
4:20 - 4:24Em vez de lançar uma competição,
ele e a sua equipa -
4:24 - 4:27olharam para todos os dados que tinham
sobre os telespectadores da Netflix, -
4:27 - 4:29as avaliações que dão aos programas,
-
4:29 - 4:32o historial de visualizações,
o que gostam, etc. -
4:32 - 4:34Depois usaram esses dados
para descobrir -
4:34 - 4:37toda a informação e mais alguma
sobre a audiência: -
4:37 - 4:38que tipos de programas gostam,
-
4:38 - 4:40que tipo de produtores,
que tipo de actores. -
4:40 - 4:43Depois de terem
toda essa informação junta, -
4:43 - 4:45num acto de fé,
-
4:45 - 4:47decidiram licenciar,
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4:47 - 4:49não uma comédia sobre quatro senadores
-
4:49 - 4:52mas uma série dramática sobre
um único senador. -
4:53 - 4:54Vocês conhecem o programa?
-
4:54 - 4:56(Risos)
-
4:56 - 5:00Sim, "House of Cards", e a Netflix claro,
acertou em cheio com esse programa, -
5:00 - 5:02pelos menos nas primeiras duas temporadas.
-
5:02 - 5:05(Risos)
-
5:05 - 5:06(Aplausos)
-
5:06 - 5:09"House of Cards" tem uma avaliação
de 9,1 nesta curva. -
5:09 - 5:12Exactamente onde queriam
que estivesse. -
5:12 - 5:15Agora, a pergunta é:
"O que aconteceu aqui?" -
5:15 - 5:18Temos duas empresas muito competitivas
que usam análise de dados. -
5:18 - 5:20Relacionam estes milhões
de pontos de informação, -
5:20 - 5:22mas depois funciona lindamente
para um deles, -
5:22 - 5:24e não funciona para outro.
-
5:24 - 5:26Então porquê?
-
5:26 - 5:29Porque a lógica diz
que isto devia resultar todas as vezes. -
5:29 - 5:32Quero dizer, se estamos a recolher
milhares de dados -
5:32 - 5:33para tomar uma decisão
-
5:33 - 5:36então devíamos conseguir
tomar uma boa decisão. -
5:36 - 5:38Temos 200 anos de estatísticas
com que podemos contar. -
5:38 - 5:41Estamos a amplificá-la
com computadores muito potentes. -
5:41 - 5:45O mínimo que podíamos esperar
é boa televisão, ou não é? -
5:46 - 5:49Se a análise de dados não funciona
dessa maneira, -
5:50 - 5:52então torna-se assustador,
-
5:52 - 5:56porque vivemos numa época
em que dependemos cada vez mais de dados -
5:56 - 6:00para tomar decisões sérias
que vão para além da televisão. -
6:01 - 6:04Alguém aqui conhece a empresa
Multi-Health Systems? -
6:05 - 6:07Ninguém. OK, isso é certamente bom.
-
6:07 - 6:10A Multi-Health systems
é uma empresa de "software", -
6:10 - 6:13e espero que ninguém aqui nesta sala
-
6:13 - 6:16venha a estar em contacto
com esse "software", -
6:16 - 6:18porque, se estiver,
significa que está preso. -
6:18 - 6:20(Risos)
-
6:20 - 6:23Se alguém aqui nos EUA está na prisão,
e pretende a liberdade condicional -
6:23 - 6:27é muito provável que o "software"
de análise de dados dessa empresa -
6:27 - 6:31seja usado para determinar
se essa proposta é ou não aceite. -
6:31 - 6:34É o mesmo principio
que a Amazon e a Netflix utilizam, -
6:34 - 6:38mas agora em vez de decidir
se um programa vai ser bom ou mau, -
6:38 - 6:41vai-se decidir se uma pessoa
vai ser boa ou má. -
6:42 - 6:47Uma TV medíocre, 22 minutos,
pode ser muito mau, -
6:47 - 6:50mas mais anos na prisão,
acho eu, é ainda pior. -
6:50 - 6:55Infelizmente, há algumas provas
de que a análise de dados, -
6:55 - 6:59apesar da enormidade de dados,
nem sempre produz óptimos resultados. -
6:59 - 7:01E não é porque uma empresa
como a Multi-Health Systems. -
7:01 - 7:03não saiba o que fazer com os dados.
-
7:03 - 7:06Até as empresas mais conhecedoras
na área falham. -
7:06 - 7:08Sim, até a Google erra às vezes.
-
7:09 - 7:13Em 2009, a Google anunciou
que conseguia, com a análise de dados, -
7:13 - 7:17prever surtos de gripe da pior espécie,
-
7:17 - 7:21fazendo análise de dados
nas pesquisas da Google. -
7:21 - 7:25E funcionou lindamente,
fazendo grande sensação nas notícias, -
7:25 - 7:27incluindo o pináculo
do sucesso científico: -
7:27 - 7:30uma publicação na revista "Nature".
-
7:30 - 7:33Funcionou óptimamente,
ano após ano após ano, -
7:33 - 7:35até que um dia falhou.
-
7:35 - 7:37Ninguém conseguiu dizer
exactamente porquê. -
7:37 - 7:39Simplesmente não funcionou nesse ano.
-
7:39 - 7:41Claro que isso também
foi uma grande notícia, -
7:41 - 7:43incluindo agora uma retratação
-
7:43 - 7:46de uma publicação
da revista "Nature". -
7:46 - 7:50Então, até as empresas mais conhecedoras,
como a Amazon e a Google, -
7:50 - 7:52às vezes erram.
-
7:53 - 7:55Apesar de todos esses falhanços,
-
7:55 - 7:59os dados intervêm cada vez mais
em decisões da vida real -
7:59 - 8:01— no espaço de trabalho,
-
8:01 - 8:02no cumprimento da lei,
-
8:03 - 8:04na medicina.
-
8:04 - 8:08Então devíamos ter a certeza
de que os dados estão a ajudar. -
8:08 - 8:11Agora, pessoalmente, já vi
muita desta luta com dados, -
8:11 - 8:13porque trabalho com genética
computacional, -
8:13 - 8:15que é também um campo
onde muita gente inteligente -
8:15 - 8:19usa quantidades de dados inimagináveis
para tomar decisões importantes, -
8:19 - 8:23como decidir uma terapia de cancro
ou desenvolver uma droga. -
8:24 - 8:26Ao longo dos anos,
notei um tipo de padrão -
8:26 - 8:28ou uma regra, se quiserem,
sobre a diferença -
8:28 - 8:31
entre tomadas de decisão
bem sucedidas com dados -
8:31 - 8:33e tomadas de decisão mal-sucedidas.
-
8:33 - 8:37Acho que é um padrão que devo partilhar,
e é mais ou menos assim. -
8:39 - 8:41Sempre que se resolve um problema complexo
-
8:41 - 8:43fazem-se basicamente duas coisas.
-
8:43 - 8:46A primeira é dividir esse problema
em várias partes -
8:46 - 8:48para que se possa analisar
cada parte em separado. -
8:48 - 8:50Depois, claro, faz-se a segunda parte.
-
8:50 - 8:53Juntam-se todas essas partes de novo
-
8:53 - 8:55para chegar a uma conclusão.
-
8:55 - 8:57Às vezes é preciso fazer tudo de novo,
-
8:57 - 8:59mas são sempre essas duas coisas:
-
8:59 - 9:01Dividir e voltar a juntar de novo.
-
9:02 - 9:04Agora a parte crucial é
-
9:04 - 9:07que esses dados e a análise de dados
-
9:07 - 9:09servem apenas para a primeira parte.
-
9:10 - 9:12Os dados e análise de dados,
por mais poderosos que sejam, -
9:12 - 9:16só ajudam a dividir o problema
e a compreender as suas partes. -
9:16 - 9:20Não é adequado para voltar a juntar
essas partes de novo -
9:20 - 9:21e depois chegar a uma conclusão.
-
9:22 - 9:24Há outra ferramenta que faz isso,
e todos a temos. -
9:24 - 9:26Essa ferramenta é o cérebro.
-
9:26 - 9:28Se há uma coisa em que o cérebro é bom
-
9:28 - 9:30é em pegar em pedaços
de informação e juntá-los -
9:30 - 9:32mesmo quando a informação é incompleta,
-
9:32 - 9:34e chegar a uma boa conclusão,
-
9:34 - 9:36especialmente se for o cérebro
de um especialista. -
9:36 - 9:39É por isso que acredito
que a Netflix teve tanto sucesso, -
9:39 - 9:43porque usaram dados e cérebros
onde devido, durante o processo. -
9:43 - 9:46Utilizaram dados para perceber
informações sobre a audiência -
9:46 - 9:50que, de outra maneira, não conseguiriam
perceber àquele nível. -
9:50 - 9:52Mas a decisão de pegar
em todas essas informações -
9:52 - 9:56e juntá-las de novo, para fazer
uma série como a "House of Cards," -
9:56 - 9:57isso não estava nos dados.
-
9:57 - 10:01Ted Sarandos e a sua equipa
tomaram a decisão de licenciar a série, -
10:01 - 10:04o que também significou,
que eles estavam a correr -
10:04 - 10:06um grande risco pessoal
com essa decisão. -
10:06 - 10:09A Amazon, por outro lado, fez o oposto.
-
10:09 - 10:12Usaram os dados para guiar
a sua tomada de decisão, -
10:12 - 10:15primeiro quando lançaram
a competição de ideias de TV, -
10:15 - 10:18depois quanto escolheram
"Alpha House" como série. -
10:18 - 10:21Claro que foi uma decisão
muito segura para eles, -
10:21 - 10:23porque podiam sempre
apontar para os dados e dizer: -
10:23 - 10:25"Isto é o que os dados nos dizem."
-
10:25 - 10:29Mas não os levou aos resultados
excepcionais que eles estavam à espera. -
10:30 - 10:35Claro que os dados são uma ferramenta
muito útil para tomar melhores decisões, -
10:35 - 10:38mas acredito que as coisas
dão para o torto -
10:38 - 10:40quando os dados começam
a guiar tais decisões. -
10:40 - 10:44Não interessa quão poderosos possam
ser os dados, são só uma ferramenta. -
10:44 - 10:47Para manter isso presente,
acho este aparelho aqui muito útil. -
10:47 - 10:49Muitos de vocês vão...
-
10:49 - 10:50(Risos)
-
10:50 - 10:52Antes de haver dados,
-
10:52 - 10:54este era o aparelho
de tomada de decisões que se usava. -
10:54 - 10:55(Risos)
-
10:55 - 10:59Devem conhecer isto.
Este brinquedo chama-se "Magic 8 Ball", -
10:59 - 11:00E é realmente incrível,
-
11:00 - 11:03Porque, se tivermos uma decisão a tomar,
uma questão de sim/não, -
11:03 - 11:06basta abanarmos a bola,
e recebemos uma resposta. -
11:07 - 11:09"Muito provavelmente"
— aqui nesta janela, em tempo real. -
11:09 - 11:12Vou deixá-la por aí para uma "tech demo".
-
11:13 - 11:16Agora, eu tomei algumas decisões
na minha vida -
11:16 - 11:19em que, em retrospectiva,
eu devia ter dado ouvidos à bola. -
11:19 - 11:22Mas, claro,
se temos dados disponíveis, -
11:22 - 11:26queremos substituir a bola
por algo mais sofisticado, -
11:26 - 11:29como a análise de dados,
para tomar uma decisão melhor. -
11:29 - 11:32Mas tal não altera a configuração base.
-
11:32 - 11:35A bola pode ficar
cada vez mais inteligente -
11:35 - 11:38mas eu acredito que somos nós
que temos que tomar decisões, -
11:38 - 11:41se queremos alcançar
algo extraordinário, -
11:41 - 11:43no lado direito da curva.
-
11:43 - 11:47Acho que uma mensagem muito encorajadora
-
11:47 - 11:51é que, mesmo perante imensa informação,
-
11:51 - 11:55ainda compensa tomar decisões,
-
11:56 - 11:58ser um especialista no que fazemos
-
11:58 - 12:00e correr riscos.
-
12:00 - 12:03Porque, afinal, não são os dados,
-
12:03 - 12:07são os riscos que nos possibilitam
estar no lado direito da curva. -
12:08 - 12:09Obrigado.
-
12:09 - 12:13(Aplausos)
- Title:
- Como usar a análise de dados para criar um programa de TV de sucesso
- Speaker:
- Sebastian Wernicke
- Description:
-
Será que recolher mais informação leva a uma melhor tomada de decisões? Empresas competitivas e conhecedoras em análise de dados como a Amazon, a Google e a Netflix aprenderam que a análise de dados por si só nem sempre produz bons resultados. Nesta palestra, o cientista Sebastian Wernicke demonstra o que pode correr mal quando tomamos decisões baseadas apenas na análise de dados — e sugere uma forma mais cerebral de o fazer.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 12:25
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