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在Netflix的算法世界里影评人和五星

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来源: 作者: 2019-04-05 23:19:21

过去几年里,这家互联公司一点点有预谋、有计划、有步骤的弱化“主观评论”;今年夏天结束时,Netflix将完全抛弃“用户评论”功能。

图片来源@视觉中国

上个月好莱坞最大的震动,莫过于市值1600亿美元的流媒体巨头Netflix,以微弱优势超过了当时市值为1580亿美元的迪士尼,成为真正的文娱之王,在硅谷科技公司与传统好莱坞的对战中小胜一筹。

Netflix具有近1.3亿全球定阅用户,它不仅用 算法 制作内容,还用 算法 把用户留在家中、一个接一个的看自己平台上的内容,这已对包括电影院线在内的传统发行渠道产生了致命冲击。

革了发行的命还不够,Netflix还要革意见领袖的命 用户的主观评论也不重要了!

过去几年里,这家互联公司一点点有预谋、有计划、有步骤的弱化 主观评论 ;今年夏天结束时,Netflix将完全抛弃 用户评论 功能。

Netflix这个举动背后的逻辑是什么?它对未来互联内容的趋势有甚么影响?

用 是/否投票 取代 五星打分 最初Netflix上的用户评价体系跟我们熟习的 大众点评APP 和 豆瓣电影 一样,分成两类: 五星打分 和 用户影评 。

五星打分 :观众用五颗星来对电视节目或电影进行评级; 用户影评 :观众在看过内容后,可以写个字符的主观评论。去年4月,Netflix用一个更简单粗鲁的 拇指向上/向下 点赞系统取代了 五星打分 体系。

用户对内容的判断只剩下 拇指向上-好 或 拇指向下-不好 。

Netflix说,这个产品灵感是从约会站上的左右滑动算法匹配来的。产品经理认为,一个基于百分比的评价系统能给观众提供更有效的选择参考。

这一改变能带来两个实际的好处:

第一,去掉了用户评价的模糊区,让算法学习更高效:

有些用户为了彰显自己的观影品位,给喜欢的作品打出 三颗星 ,这其中的涵义对人类来说就够模糊的了,机器学习起来效率更低。非黑即白的 是否 评判就是用来消灭灰色地带的。

第二,让用户的反馈不再 纠结 ,下降了反馈门坎、增加了反馈用户人数,机器学习结果更准确:

相对 五星 的5个选项, 是不是 2个选项参与起来更容易、更接近本能;这样用户就更喜欢反馈,有助于提升参与用户的样本量,这样就能增加机器学习的准确性。

一份Netflix的报告显示,在内测过程中,使用 拇指向上/向下 系统让用户收视率提升了200%。

Netflix认为 五星打分 的作用被高估了,它更合适那些有大把空闲时间在上吹嘘自己观点的人:

给出明确信号,让我知道你对这个内容感兴趣,我们就能更了解你的喜好,给你推荐更多类似内容;

用向下的拇指告知我们你不是这个内容的粉丝,它就不会再在你的主页出现。

拇指的方向能帮我们了解和学习你独特的品味,这样我们就能更智能的为你推荐你喜欢的的故事。

杀死那个烦人的影评继废除 五星 以后,Netflix又对 用户影评 动手了:截止今年7月30日,你将没法在评论区写新的影评;到8月中旬,你乃至连之前的用户评论也看不到了。

Netflix发言人对媒体说,由于 用户评论 功能的使用量在延续下落,所以才做出彻底拿掉它的决定。

但是,打从一开始起Netflix好像就不太愿意让用户留下主观评论:Netflix的APP上看不到 评论 功能,只有PC端上才有;而且平台也历来没认真开发过这项功能。

停掉 用户影评 ,可能有两个真实缘由:

流媒体模式下,评论对Netflix业务的重要度下落了在DVD租赁服务时期,用户评论还是有意义的:毕竟邮寄DVD需要两三天时间,如果用户收到一部特别难看的电影,换一张还得再等两三天时间。

但是,如果你在Netflix流媒体服务上看了一部糟的电影,立刻就能把它停掉,换下一个内容。试错本钱极低,看他人的主观评价,还不如自己动动手指。

Netflix的自制内容增多,放开用户主观影评有百害而无一利Netflix已不再仅是影视内容的发行渠道,今天的它就是一个真正的制片公司。

《纸牌屋》、《怪奇物语》、《王冠》...这些都是真金白银砸出来的原创剧,差评和恶意口碑,都是片方最不能容忍的。

互联上用 刷负面口碑 来拉低节目收视率或电影上座率的做法层见叠出:前不久喜剧明星艾米 舒默的Netflix脱口秀就成为 负面口碑轰炸 的受害者。

《艾米 舒默:皮革特辑》络口碑墙内墙外各种扑街

去年,亚马逊旗下的IMDB就关闭了用户论坛,理由是 它们不再为大多数用户提供积极、有用的体验 ,Netflix可能也有同感。

为避免被差评,Netflix决定先下手为强,先绝了这些恼人的影评 最少在自家平台上。

对那些想认真看影评的人来讲,外面有无数消息源:可以去IMDB和烂番茄看评分,或到社交平台搜口碑,更较真儿的还可以去找一些更细分的专业媒体影评。

相比起专业影迷,Netflix斟酌的更多是 吃瓜大众 的感受 用户影评 可能不会显著增加收视率,一旦出现负面评价,还会严重伤害收视数据,得不偿失。

所以,为何还要在自家内容旁边保存这颗 定时炸弹 呢?

算法是「降维打击」的终极武器Netflix现在最依赖的,是基于你观看习惯的 百分比匹配 算法。

这套算法最核心的标准就是你的个性化偏好选择(拇指上下),它基于你的兴趣、为你量身定制,而且越用预测结果越准。

Netflix用户进入个人主页,第一行和第三行都是算法推荐内容

举例来说,如果我是科幻迷,就会经常收到平台推荐的科幻剧和科幻电影,而且大多数都符合我的喜好。

即便有时候内容品质没想象中的好,我也还是会点击观看 由于这是Netflix推荐给我的,试错本钱又这么低,试试又何妨?大不了事后 拇指向下 。

Netflix还会提供 朋友喜欢的节目 给你做参考:你能在节目下方看到 你的10个朋友也喜欢《怪奇物语》 的信息,比陌生人的随机评论更有杀伤力。

它有点类似公众号文章的展现逻辑,是 内容社交化 的一种尝试。

但是,Netflix算法最被人诟病的缺点,就是它会把观众变得非常被动 坐在那,等着系统 喂 给自己内容;久而久之,用户对内容选择的主动权可能会消失, 跳出偏好框架 的能力也会丧失,用户的认知体系会变得单一、充满偏见。

身为全球最被资本市场看好的媒体巨擘,Netflix毫不犹豫的站了 算法 ,还在算法铺成的道路上加速行驶,一骑绝尘。

就在此刻,Netflix正在开发一项更贵的定阅服务 Ultra(超级用户),每个月定阅费将近20美元,它允许一个账户同时把超高清内容 流 到四台终端设备上。

蛮横生长的互联公司Netflix,需要的确切是更简单清晰提升平台效力和价值的方法,再没时间和精力文艺了。

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