How to use data to make a hit TV show | Sebastian Wernicke

Traductor: Ciro Gomez Revisor: Emma Gon

Roy Price is a man that most of you have probably never heard about,

Roy Price es alguien del que la mayoría de Uds. probablemente nunca ha oído hablar,

even though he may have been responsible

a pesar de que puede haber sido responsable

for 22 somewhat mediocre minutes of your life on April 19, 2013.

de 22 minutos un tanto mediocres de su vida el 19 de abril de 2013.

He may have also been responsible for 22 very entertaining minutes,

También pudo haber sido responsable de 22 minutos muy entretenidos,

but not very many of you.

pero no para muchos de Uds.

And all of that goes back to a decision

Y todo eso se remonta a una decisión

that Roy had to make about three years ago.

que Roy tuvo que tomar hace unos 3 años.

So you see, Roy Price is a senior executive with Amazon Studios.

Roy Price es un alto ejecutivo de Amazon Studios,

That's the TV production company of Amazon.

la productora de TV de Amazon.

He's 47 years old, slim, spiky hair,

De 47 años, delgado, cabello erizado,

describes himself on Twitter as "movies, TV, technology, tacos."

se describe a sí mismo en Twitter como "películas, TV, tecnología, tacos".

And Roy Price has a very responsible job, because it's his responsibility

Roy Price tiene un trabajo de mucha responsabilidad ya que se encarga

to pick the shows, the original content that Amazon is going to make.

de elegir los programas, el contenido original que Amazon va a hacer.

And of course that's a highly competitive space.

Y por supuesto que es un espacio muy competido.

I mean, there are so many TV shows already out there,

Quiero decir, hay tantos programas de TV por ahí,

that Roy can't just choose any show.

que Roy no puede solo elegir un programa.

He has to find shows that are really, really great.

Tiene que encontrar programas que sean realmente geniales.

So in other words, he has to find shows

En otras palabras, tiene que encontrar programas

that are on the very right end of this curve here.

que estén en el extremo derecho de esta curva.

So this curve here is the rating distribution

Esta curva es la distribución por calificación

of about 2,500 TV shows on the website IMDB,

de alrededor de 2500 programas de televisión en el sitio web IMDB,

and the rating goes from one to 10,

y la calificación va de 1 a 10,

and the height here shows you how many shows get that rating.

y la altura muestra cómo muchos tienen esta calificación.

So if your show gets a rating of nine points or higher, that's a winner.

Si tu programa obtiene una calificación de 9 puntos o más, es un ganador.

Then you have a top two percent show.

Está en el 2 % de programas,

That's shows like "Breaking Bad," "Game of Thrones," "The Wire,"

series como "Breaking Bad", "Juego de Tronos", "The Wire"

so all of these shows that are addictive,

todos son adictivos,

whereafter you've watched a season, your brain is basically like,

después de ver una temporada, tu cerebro básicamente es como,

"Where can I get more of these episodes?"

"¿Dónde puedo conseguir más de esos episodios?".

That kind of show.

Ese tipo de programa.

On the left side, just for clarity, here on that end,

En el lado izquierdo, por claridad, en ese extremo,

you have a show called "Toddlers and Tiaras" --

tienen un programa llamado "Toddlers and Tiaras"

(Laughter)

["Rorros y tiaras"] (Risas)

-- which should tell you enough

que debería decirles bastante

about what's going on on that end of the curve.

de lo que pasa en ese extremo de la curva.

Now, Roy Price is not worried about getting on the left end of the curve,

Ahora, Roy Price no está preocupado por el extremo izquierdo de la curva,

because I think you would have to have some serious brainpower

porque creo que uno tendría que tener un problema mental

to undercut "Toddlers and Tiaras."

para llegar a "Toddlers and Tiaras".

So what he's worried about is this middle bulge here,

Así que lo que le preocupa es esta protuberancia central aquí,

the bulge of average TV,

el bulto de la TV promedio,

you know, those shows that aren't really good or really bad,

esos programas que no son realmente buenos ni malos,

they don't really get you excited.

que en realidad no te entusiasman.

So he needs to make sure that he's really on the right end of this.

Así que necesita asegurarse de que está realmente en el extremo derecho.

So the pressure is on,

La presión es alta,

and of course it's also the first time

y por supuesto que es también la primera vez

that Amazon is even doing something like this,

que Amazon está incluso haciendo algo así,

so Roy Price does not want to take any chances.

por lo que Roy Price no quiere correr ningún riesgo.

He wants to engineer success.

Quiere diseñar éxito.

He needs a guaranteed success,

Necesita un éxito garantizado

and so what he does is, he holds a competition.

y así lo que hace es hacer una competencia.

So he takes a bunch of ideas for TV shows,

Toma un montón de ideas para programas de televisión,

and from those ideas, through an evaluation,

y a partir de esas ideas, con una evaluación,

they select eight candidates for TV shows,

seleccionan 8 candidatas para programas de televisión,

and then he just makes the first episode of each one of these shows

y hace el primer episodio de cada uno de estos programas

and puts them online for free for everyone to watch.

y los pone en línea de forma gratuita para todo el mundo.

And so when Amazon is giving out free stuff,

Cuando Amazon está dando cosas gratis,

you're going to take it, right?

vas a tenerlo, ¿no?

So millions of viewers are watching those episodes.

Así millones de espectadores están viendo esos episodios.

What they don't realize is that, while they're watching their shows,

Lo que no se dan cuenta es que, mientras ven sus programas,

actually, they are being watched.

en realidad, están siendo observados.

They are being watched by Roy Price and his team,

Están siendo observados por Roy Price y su equipo,

who record everything.

que graba todo.

They record when somebody presses play, when somebody presses pause,

Registran cuando alguien presiona Encendido, cuando presiona Pausa,

what parts they skip, what parts they watch again.

qué partes se saltan, qué partes ven de nuevo.

So they collect millions of data points,

Así que recogen millones de puntos de datos,

because they want to have those data points

porque quieren tener esos puntos de datos

to then decide which show they should make.

para luego decidir qué deberían hacer.

And sure enough, so they collect all the data,

Y, claro, recogen todos los datos,

they do all the data crunching, and an answer emerges,

los analizan a fondo, y emerge una respuesta,

and the answer is,

y la respuesta es,

"Amazon should do a sitcom about four Republican US Senators."

"Amazon debería hacer una comedia sobre 4 senadores republicanos".

They did that show.

Hicieron el programa.

So does anyone know the name of the show?

¿Alguien sabe el nombre de la serie?

(Audience: "Alpha House.")

Público: "Alpha House".

Yes, "Alpha House,"

Sí, "Alpha House",

but it seems like not too many of you here remember that show, actually,

pero parece que no muchos de Uds. lo recuerdan, de hecho,

because it didn't turn out that great.

porque no resultó tan exitoso.

It's actually just an average show,

En realidad es solo un programa regular,

actually -- literally, in fact, because the average of this curve here is at 7.4,

literalmente, debido a que el promedio de esta curva aquí está en 7.4,

and "Alpha House" lands at 7.5,

y "Alfa House" aterrizó en 7.5,

so a slightly above average show,

estuvo un poco más arriba de la media,

but certainly not what Roy Price and his team were aiming for.

pero ciertamente no lo que Roy Price y su equipo buscaban.

Meanwhile, however, at about the same time,

Mientras tanto, sin embargo, aproximadamente a la vez,

at another company,

en otra empresa,

another executive did manage to land a top show using data analysis,

otro ejecutivo logró un programa superior utilizando el análisis de datos,

and his name is Ted,

y su nombre es Ted,

Ted Sarandos, who is the Chief Content Officer of Netflix,

Ted Sarandos, el director de contenido de Netflix,

and just like Roy, he's on a constant mission

y al igual que Roy, tiene la misión permanente

to find that great TV show,

de encontrar ese gran programa,

and he uses data as well to do that,

y también utiliza datos para hacer eso,

except he does it a little bit differently.

excepto que lo hace un poco diferente.

So instead of holding a competition, what he did -- and his team of course --

En lugar de una competición, lo que hizo --y su equipo, por supuesto--

was they looked at all the data they already had about Netflix viewers,

fue mirar todos los datos que ya tenían sobre la audiencia de Netflix,

you know, the ratings they give their shows,

las calificaciones que dan a sus programas,

the viewing histories, what shows people like, and so on.

las historias de visión, los programas que les gustan y así,

And then they use that data to discover

Y utilizaron esos datos para descubrir

all of these little bits and pieces about the audience:

todos estos pequeños datos sobre la audiencia:

what kinds of shows they like,

qué tipo de programa gusta,

what kind of producers, what kind of actors.

qué tipo de productores, de actores.

And once they had all of these pieces together,

Y una vez que tuvieron todas estas piezas juntas,

they took a leap of faith,

hicieron un salto de fe,

and they decided to license

y decidieron licenciar

not a sitcom about four Senators

no una comedia sobre cuatro senadores

but a drama series about a single Senator.

sino una serie dramática sobre un solo senador.

You guys know the show?

¿Saben cuál es?

(Laughter)

(Risas)

Yes, "House of Cards," and Netflix of course, nailed it with that show,

Sí, "House of Cards", y Netflix, por supuesto, le atinó con ese programa,

at least for the first two seasons.

al menos por las dos primeras temporadas.

(Laughter) (Applause)

(Risas) (Aplausos)

"House of Cards" gets a 9.1 rating on this curve,

"House of Cards" logra una calificación de 9.1 en esta curva,

so it's exactly where they wanted it to be.

que es exactamente lo que querían que fuera.

Now, the question of course is, what happened here?

La pregunta es, por supuesto, ¿qué ha pasado aquí?

So you have two very competitive, data-savvy companies.

Dos empresas muy competitivas, con inteligencia de datos

They connect all of these millions of data points,

se conectan a todos estos millones de puntos de datos,

and then it works beautifully for one of them,

y funciona muy bien para uno de ellos,

and it doesn't work for the other one.

y no funciona para el otro.

So why?

¿Por qué?

Because logic kind of tells you that this should be working all the time.

Como que la lógica nos dice que debería servir siempre.

I mean, if you're collecting millions of data points

Quiero decir, si uno recoge millones de datos

on a decision you're going to make,

para una decisión que vas a tomar,

then you should be able to make a pretty good decision.

entonces debería poder tomar una muy buena decisión.

You have 200 years of statistics to rely on.

Se tienen 200 años de estadísticas confiables,

You're amplifying it with very powerful computers.

que amplificadas con computadoras muy potentes,

The least you could expect is good TV, right?

lo menos que se puede esperar es buena televisión, ¿no?

And if data analysis does not work that way,

Y si el análisis de datos no funciona de esa manera,

then it actually gets a little scary,

lo que realmente da un poco de miedo,

because we live in a time where we're turning to data more and more

porque vivimos en una época en la que acudimos a los datos más y más

to make very serious decisions that go far beyond TV.

para tomar decisiones de peso que van mucho más allá de la TV.

Does anyone here know the company Multi-Health Systems?

¿Alguien aquí conoce la empresa Multi-Health Systems?

No one. OK, that's good actually.

Nadie. Eso es bueno en realidad.

OK, so Multi-Health Systems is a software company,

Multi-Health Systems es una compañía de software

y espero que nadie en esta sala

and I hope that nobody here in this room

ever comes into contact with that software,

nunca entre en contacto con ese software,

porque si es así, significa que está en prisión.

because if you do, it means you're in prison.

(Laughter)

(Risas)

If someone here in the US is in prison, and they apply for parole,

Si alguien aquí en EE. UU. está preso, y solicita libertad condicional,

then it's very likely that data analysis software from that company

entonces es muy probable que el software de análisis de datos de esa empresa

will be used in determining whether to grant that parole.

se utilice para determinar si se le concede.

So it's the same principle as Amazon and Netflix,

Así que es el mismo principio que en Amazon y Netflix,

but now instead of deciding whether a TV show is going to be good or bad,

pero en lugar de decidir si un programa de TV va a ser bueno o malo,

you're deciding whether a person is going to be good or bad.

se va a decidir si una persona será buena o mala.

And mediocre TV, 22 minutes, that can be pretty bad,

La televisión mediocre, 22 minutos, lo que puede ser bastante malo,

but more years in prison, I guess, even worse.

pero más años de cárcel, supongo, aún peor.

And unfortunately, there is actually some evidence that this data analysis,

Y, por desgracia, en realidad hay alguna evidencia de que este análisis de datos,

despite having lots of data, does not always produce optimum results.

a pesar de una gran cantidad de datos, no siempre produce resultados óptimos.

And that's not because a company like Multi-Health Systems

Y no se debe a que una empresa como Multi-Health Systems

doesn't know what to do with data.

no sepa qué hacer con los datos.

Even the most data-savvy companies get it wrong.

Incluso las mejores empresas se equivocan.

Yes, even Google gets it wrong sometimes.

Sí, incluso Google lo hace mal a veces.

In 2009, Google announced that they were able, with data analysis,

En 2009, Google anunció que era capaz, con el análisis de datos,

to predict outbreaks of influenza, the nasty kind of flu,

de predecir los brotes de la gripe, el tipo desagradable de gripe,

by doing data analysis on their Google searches.

al hacer análisis de datos en las búsquedas en Google.

And it worked beautifully, and it made a big splash in the news,

Y funcionó muy bien, y se hizo un gran revuelo en las noticias,

including the pinnacle of scientific success:

incluyendo el pináculo del éxito científico:

a publication in the journal "Nature."

una publicación en la revista "Nature".

It worked beautifully for year after year after year,

Funcionó muy bien año tras año tras año,

until one year it failed.

hasta que un año fracasó.

And nobody could even tell exactly why.

Y nadie podría incluso decir bien por qué.

It just didn't work that year,

Simplemente no funciona en ese año,

and of course that again made big news,

y por supuesto una vez más fue noticia,

including now a retraction

incluyendo ahora una retracción

of a publication from the journal "Nature."

de una publicación de la revista "Nature".

So even the most data-savvy companies, Amazon and Google,

Así incluso las empresas más versadas en datos como Amazon y Google,

they sometimes get it wrong.

a veces se equivocan.

And despite all those failures,

Y a pesar de todos esos fracasos,

data is moving rapidly into real-life decision-making --

los datos se están moviendo rápidamente en la toma de decisiones en la vida real,

into the workplace,

en el lugar de trabajo,

law enforcement,

en el cumplimiento de la ley,

medicine.

en medicina.

So we should better make sure that data is helping.

Así que mejor deberíamos asegurarnos de que los datos estén sirviendo.

Now, personally I've seen a lot of this struggle with data myself,

En lo personal, yo mismo he visto esta lucha con los datos,

because I work in computational genetics,

porque trabajo en genética computacional,

which is also a field where lots of very smart people

un campo en el que hay mucha gente muy inteligente

are using unimaginable amounts of data to make pretty serious decisions

que usa cantidades inimaginables de datos para tomar decisiones muy serias,

like deciding on a cancer therapy or developing a drug.

como decidir sobre un tratamiento de cáncer o el desarrollo de un fármaco.

And over the years, I've noticed a sort of pattern

Con los años, he visto una especie de patrón

or kind of rule, if you will, about the difference

o tipo de regla, si se quiere, sobre la diferencia

between successful decision-making with data

entre la toma de decisiones acertada con datos

and unsuccessful decision-making,

y su fracaso,

and I find this a pattern worth sharing, and it goes something like this.

y encuentro que vale la pena compartirlo, y es algo así.

So whenever you're solving a complex problem,

Al solucionar un problema complejo,

you're doing essentially two things.

se hacen esencialmente dos cosas.

The first one is, you take that problem apart into its bits and pieces

La primera es partir el problema en partes

so that you can deeply analyze those bits and pieces,

para analizar en profundidad esas partes

and then of course you do the second part.

y luego, por supuesto, la segunda parte,

You put all of these bits and pieces back together again

juntar todas estas partes de nuevo

to come to your conclusion.

para llegar a su conclusión.

And sometimes you have to do it over again,

Y a veces hay que hacerlo de nuevo,

but it's always those two things:

pero siempre las dos cosas:

taking apart and putting back together again.

desmontar y juntarlas de nuevo.

And now the crucial thing is

Y ahora lo crucial es

that data and data analysis

que el análisis de datos y los datos

is only good for the first part.

son buenos solo para la primera parte.

Data and data analysis, no matter how powerful,

Los datos y su análisis, sin importar lo poderoso que sea,

can only help you taking a problem apart and understanding its pieces.

solo puede ayudar a partir un problema y comprender sus piezas.

It's not suited to put those pieces back together again

No es adecuado para juntar las piezas de nuevo

and then to come to a conclusion.

y después llegar a una conclusión.

There's another tool that can do that, and we all have it,

Hay otra herramienta que puede hacerlo, y todos la tenemos,

and that tool is the brain.

que es el cerebro.

If there's one thing a brain is good at,

Si hay una cosa para la que el cerebro es buena,

it's taking bits and pieces back together again,

es para tomar pedazos y unirlos de nuevo,

even when you have incomplete information,

incluso con información incompleta,

and coming to a good conclusion,

y llegar a una buena conclusión,

especially if it's the brain of an expert.

especialmente si es el cerebro de un experto.

And that's why I believe that Netflix was so successful,

Y por eso creo que Netflix tuvo tanto éxito,

because they used data and brains where they belong in the process.

porque utilizaron datos y cerebros donde deben estar en el proceso.

They use data to first understand lots of pieces about their audience

Usaron datos para comprender primero un montón de piezas sobre su audiencia

that they otherwise wouldn't have been able to understand at that depth,

que de otro modo no habrían sido capaces de entender con esa profundidad,

but then the decision to take all these bits and pieces

pero luego la decisión de tomar esas partes y piezas,

and put them back together again and make a show like "House of Cards,"

volver a juntarlas y hacer un programa como "House of Cards",

that was nowhere in the data.

no tuvo nada que ver con datos.

Ted Sarandos and his team made that decision to license that show,

Ted Sarandos y su equipo tomaron la decisión de licenciar ese programa,

which also meant, by the way, that they were taking

lo que también significa, por cierto, tomar

a pretty big personal risk with that decision.

un gran riesgo personal con esa decisión.

And Amazon, on the other hand, they did it the wrong way around.

Y en Amazon, por el contrario, lo hicieron al revés.

They used data all the way to drive their decision-making,

Utilizaron datos todo el proceso para tomar la decisión,

first when they held their competition of TV ideas,

primero cuando hicieron su concurso de ideas de TV,

then when they selected "Alpha House" to make as a show.

luego, cuando seleccionan "Alpha House" para hacer su programa.

Which of course was a very safe decision for them,

Por supuesto una decisión muy segura para ellos,

because they could always point at the data, saying,

porque siempre podrían apuntar a los datos, y decir:

"This is what the data tells us."

"Esto es lo que nos dicen los datos".

But it didn't lead to the exceptional results that they were hoping for.

Pero no se tradujo en los resultados excepcionales que estaban esperando.

So data is of course a massively useful tool to make better decisions,

Los datos son por supuesto una herramienta

enormemente útil para tomar mejores decisiones,

but I believe that things go wrong

pero creo que las cosas van mal

when data is starting to drive those decisions.

cuando los datos empiezan a dirigir las decisiones.

No matter how powerful, data is just a tool,

No importa lo poderoso que sean, los datos son solo una herramienta,

and to keep that in mind, I find this device here quite useful.

y para tener esto en mente, creo que este dispositivo es muy útil.

Many of you will ...

Muchos de Uds. se...

(Laughter)

(Risas)

Before there was data,

Antes de que hubiera datos,

this was the decision-making device to use.

este fue el dispositivo de toma de decisiones a usar.

(Laughter)

(Risas)

Many of you will know this.

Muchos de Uds. lo conocen.

This toy here is called the Magic 8 Ball,

Este juguete se llama la bola 8 mágica,

and it's really amazing,

y es realmente increíble,

because if you have a decision to make, a yes or no question,

porque si tienes que tomar una decisión, un sí o un no,

all you have to do is you shake the ball, and then you get an answer --

todo lo que tienes que hacer es agitar la bola, y se obtiene una respuesta,

"Most Likely" -- right here in this window in real time.

"Lo más probable", aquí en esta ventana en tiempo real.

I'll have it out later for tech demos.

Lo tendré para demostraciones técnicas.

(Laughter)

(Risas)

Now, the thing is, of course -- so I've made some decisions in my life

El punto es que he tomado algunas decisiones en mi vida

en las que en retrospectiva, debería haber simplemente escuchado la pelota.

where, in hindsight, I should have just listened to the ball.

But, you know, of course, if you have the data available,

Pero, por supuesto, si uno tiene datos disponibles,

you want to replace this with something much more sophisticated,

desea reemplazar esto con algo mucho más sofisticado,

like data analysis to come to a better decision.

como el análisis de datos para llegar a una mejor decisión.

But that does not change the basic setup.

Pero eso no cambia la configuración básica.

So the ball may get smarter and smarter and smarter,

Así que la pelota puede ser más y más y más inteligente,

but I believe it's still on us to make the decisions

pero yo creo todavía en nosotros para tomar decisiones

if we want to achieve something extraordinary,

si queremos lograr algo extraordinario,

on the right end of the curve.

en el extremo derecho de la curva.

And I find that a very encouraging message, in fact,

Y me parece que un mensaje muy alentador, de hecho,

that even in the face of huge amounts of data,

que incluso frente a enormes cantidades de datos,

it still pays off to make decisions,

aún así vale la pena para tomar decisiones,

to be an expert in what you're doing

ser un experto en lo que se está haciendo

and take risks.

y asumir riesgos.

Because in the end, it's not data,

Porque al final, no son los datos,

it's risks that will land you on the right end of the curve.

es el riesgo que te lleva al extremo derecho de la curva.

Thank you.

Gracias.

(Applause)

(Aplausos)