Popüler bir dizi yapmak için verileri nasıl kullanmalıyız?

Daha fazla veri toplamak daha iyi kararlar vermeyi mi sağlıyor? Amazon, Google, Netflix gibi veri depolayan rekabetçi firmalar sadece veri analizinin en iyi sonuçlara götürmediğini öğrendi. Bu konuşmada Sebastian Wernicke yalnızca veriler baz alınarak alınan kararlarda yanlış giden şeyi bozuyor ve daha mantıklı şekilde kullanmak için öneride bulunuyor.

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)