Кирилл Еременко - Работа с данными в любой сфере

Разрекламированный как предсказатель, помогающий студиям разбогатеть, Гэллап быстро стал любимцем многих лидеров киноиндустрии США, проверяя по данным опросов и интервью отношение аудитории к персонажам различных лент, от мультиков Уолта Диснея до фильмов Орсона Уэллса [4] Более подробно о новаторской работе Джорджа Гэллапа см. Ohmer (2012). .

Своим успехом Гэллап был обязан только данным (возможно, его можно назвать первым высокооплачиваемым аналитиком данных в мире). Его усилия в области статистики привели к тому, что этот ресурс по-прежнему имеет ценность за пределами своего первоначального замысла, обладая потенциалом охвата неструктурированных данных: записанных интервью представителей аудитории, отражающих культурные и социальные ценности того времени. Возможно, Гэллап подозревал, что потенциал анализа данных может только расти.

Итак, что если после всех умных свидетельств, основанных на данных, вы возненавидели фильм, который недавно видели в кинотеатре? Ну, данные, возможно, не могут предсказать все, но они, безусловно, заставили вас занять место перед экраном. Иногда данные могут получить тройку за достижения, но они всегда получают отлично за усилия. И над первым уже работают. Вместо того чтобы привязывать нужные демографические показатели аудитории к новому фильму или телевизионному сериалу, кинокомпании теперь находят способы использовать данные об аудитории, чтобы принимать обоснованные решения о предлагаемых публике развлечениях.

Но эта перемена влечет за собой необходимость в большем количестве данных. По этой причине сбор данных не прекращается, как только вы посмотрели выбранный для вас фильм; любые последующие комментарии, которые вы оставляете в социальных сетях или шлете по электронной почте, изменение ваших привычек просмотра фильмов в интернете генерируют о вас как о «кинозрителе» свежий массив данных, который учитывается в любых будущих рекомендациях, прежде чем наконец вы станете частью какой-либо демографической группы. Таким образом, по мере того как из подростка-эмо, интересующегося только демоническим пением, вы превращаетесь в любителя сложной сюрреалистической буффонады, которого все избегают на коктейльных вечеринках, ваши данные будут меняться вместе с вами и адаптироваться к этим колеблющимся предпочтениям.

В качестве примечания: еще более приятная новость состоит в том, что данные не отрицают ваших интересов. Если вы только прикидываетесь знатоком, но в действительности, как только опускаете шторы, до сих пор наслаждаетесь дрянными фильмами о зомби, ваши данные сохранят этот тайный вскормленный вами энтузиазм.

Конечно, оборотная сторона медали в том, что ваши данные могут выдавать секреты, касающиеся ваших предпочтений. Имейте в виду, что данные – это запись действий, они не будут лгать на ваш счет. Некоторые даже тратят недюжинные усилия, чтобы скрыть свой «фактический» след на сайтах цифровых музыкальных сервисов, теша собственное тщеславие: они запускают альбом музыки, которая, по их мнению, служит в обществе признаком хорошего вкуса, но не слушают ее, так что их накопленные данные представят искаженную версию того, что им нравится. На мой взгляд, у этих людей слишком много свободного времени, но манипулирование данными тем не менее является важной темой, и со временем мы вернемся к ней.

Сериал «Карточный домик», выпущенный развлекательной компанией Netflix, впервые доказал индустрии, насколько сильны могут быть данные не только в том, что касается охвата нужной аудитории определенными разновидностями контента, но и в управлении фактическим производством контента.

Сериал – политическая драма – выпуска 2013 г. был первой проверкой того, как данные могут быть применены в производстве хитов. В преддверии создания «Карточного домика» Netflix собирала данные о своих пользователях. Полученные сведения о зрительских привычках позволили Netflix группировать свой видеоконтент в разнообразные и даже удивительные категории. Интерфейс скрывал от пользователей эти категории, но тем не менее они были использованы компанией, чтобы представить нужный фильм нужной аудитории.

Когда информация об этих подкатегориях появилась в интернете несколько лет назад, люди были ошеломлены. Чтобы вы могли получить представление о том, насколько точно действовала Netflix, вот некоторые варианты подкатегорий: «Захватывающие фильмы ужасов 1980-х», «Хорошее образование и воспитание с участием героев “Маппет-шоу”», «Драмы шоу-бизнеса», «Глуповатая независимая сатира», «Откровенные фильмы о реальной жизни», «Умные фильмы о заграничных войнах», «Бросающие в дрожь триллеры» и «Признанные критиками мрачные фильмы-экранизации». Таковы весьма специфические предпочтения зрителей. Но Netflix нашла значительную аудиторию для каждой из этих категорий и для многих других.