Cambios en Netflix: así funcionará el nuevo método para recomendarnos series y películas
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La plataforma prepara una nueva modificación de su algoritmo que eliminará parámetros empleados hasta ahora para determinar el contenido que propone
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Netflix prepara cambios en su sistema para recomendar series y películas a sus suscriptores y pronto eliminará una de sus funcionalidades.
La plataforma de streaming prescindirá del porcentaje de coincidencia, una herramienta que ayudaba a predecir si un título iba a gustar a un usuario en función de su historial.
Así lo ha revelado IndieWire, que afirma que ahora Netflix apostará por los tags o etiquetas, palabras o frases de moda que se muestran en la parte inferior de la ventana emergente.
Según The New York Times, la clasificación de contenidos por etiquetas es una de las prioridades para Netflix, que tiene a 30 empleados dedicados únicamente a esta tarea.
Una decisión que se toma en segundos
"Imagínate revistas que no tienen portada y solo tienen fotografías. Las etiquetas marcan mucho la diferencia, como un titular de portada, en esa decisión instantánea de 'esto es para mí'", explicó Allan Donald, director de producto de Netflix, a The New York Times.
La directora de productos de Netflix, Eunice Kim, declaró por su parte al diario que, si el usuario no reproduce el contenido en unos 53 segundos, las posibilidades de ver algo disminuyen "precipitadamente".
Hay más de 3.000 etiquetas para clasificar contenido en Netflix. Según The New York Times, las más usadas son "romántico", "emocionante" o "suspense", mientras que la menos utilizada es "Occupation: farmhand" (Profesión: peón de campo).
Netflix ya ha modificado en varias ocasiones su algoritmo y su método de recomendaciones. Anteriormente tuvo un sistema de calificación de cinco estrellas, que fue reemplazado por la calificación de pulgar hacia arriba o pulgar hacia abajo.
El porcentaje de coincidencia que ahora va a ser eliminado también se añadió para sustituir la función Sorpréndeme, que ofrecía al usuario un título aleatorio en base a su algoritmo.
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