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

Tradutor: Davi Carvalho Revisor: Wanderley Jesus

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

Roy Price é um homem de quem a maioria de vocês provavelmente nunca ouviu falar,

even though he may have been responsible

embora ele possa ter sido responsável

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

por 22 minutos um tanto medíocres da sua vida em 19 de Abril de 2013.

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

Pode também ter sido responsável pelos 22 minutos muito divertidos,

but not very many of you.

mas não para muitos de vocês.

And all of that goes back to a decision

E tudo isso está ligado a uma decisão

that Roy had to make about three years ago.

que Roy teve de tomar há cerca de 3 anos.

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

Então vejam, Roy Price é um executivo sênior na Amazon Studios,

That's the TV production company of Amazon.

que é a companhia de produção de TV da Amazon.

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

Ele tem 47 anos, é magro, seu cabelo é arrepiado,

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

descreve a si próprio no Twitter com "filmes, TV, tecnologia, tacos."

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

E Roy Price tem um emprego de muita responsabilidade, porque é seu dever

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

escolher os programas, o conteúdo original que a Amazon produzirá.

And of course that's a highly competitive space.

E claro que esse é um campo muito competitivo.

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

Digo, já existem tantas séries por aí

that Roy can't just choose any show.

que Roy não pode escolher qualquer série.

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

Ele tem que encontrar séries que são muito, muito boas.

So in other words, he has to find shows

Então, em outras palavras, ele tem de encontrar séries

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

que estão bem na ponta direita desta curva aqui.

So this curve here is the rating distribution

Esta curva aqui é a distribuição da classificação

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

de cerca de 2,5 mil programas de TV no website IMDB,

and the rating goes from one to 10,

e a pontuação vai de um a dez,

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

e a altura aqui mostra quantas séries obtiveram esta pontuação.

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

Então se a sua série obtém uma nota nove ou maior, é uma vencedora.

Then you have a top two percent show.

Uma série entre as 2% melhores.

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

São séries como "Breaking Bad", "Game of Thrones", "The Wire"...

so all of these shows that are addictive,

então todas essas séries são viciantes.

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

após ter assistido a uma temporada, seu cérebro está assim tipo:

"Where can I get more of these episodes?"

"Onde eu posso conseguir mais episódios?"

That kind of show.

Esse tipo de série.

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

No lado esquerdo, apenas para esclarecer, aqui,

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

você tem uma série chamada "Criancinhas e Tiaras"

(Laughter)

(Risos)

-- which should tell you enough

o que deve te dizer o suficiente

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

sobre o que se passa naquela ponta da curva.

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

Roy Price não está preocupado em entrar naquela ponta esquerda da curva,

because I think you would have to have some serious brainpower

porque eu acho que você teria de ser muito inteligente

to undercut "Toddlers and Tiaras."

para bater "Criancinhas e Tiaras."

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

Então a parte que ele está preocupado é este pico do meio da curva aqui,

the bulge of average TV,

o pico da TV mediana,

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

aqueles programas que não são nem muito bons nem muito ruins,

they don't really get you excited.

não empolgam para valer.

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

Ele precisa ter certeza que está na extremidade a direita.

So the pressure is on,

Então a pressão está presente,

and of course it's also the first time

e é também a primeira vez

that Amazon is even doing something like this,

que a Amazon está fazendo algo assim

so Roy Price does not want to take any chances.

e Roy Price não quer se arriscar.

He wants to engineer success.

Ele quer criar um sucesso.

He needs a guaranteed success,

Ele precisa de um sucesso garantido,

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

e então o que ele faz é realizar uma competição.

So he takes a bunch of ideas for TV shows,

Ele coleta um punhado de ideias para séries

and from those ideas, through an evaluation,

e dessas ideias, por meio de uma avaliação,

they select eight candidates for TV shows,

são selecionadas oito candidatas,

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

e faz apenas o primeiro episódio de cada uma dessas séries

and puts them online for free for everyone to watch.

e os coloca on-line de graça para qualquer um assistir.

And so when Amazon is giving out free stuff,

Quando a Amazon está dando coisas de graça

you're going to take it, right?

você vai pegá-las, certo?

So millions of viewers are watching those episodes.

Então milhões de pessoas estão assistindo àqueles episódios.

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

O que eles não percebem é que, enquanto assistem às séries,

actually, they are being watched.

na verdade, eles estão sendo observados.

They are being watched by Roy Price and his team,

Observados por Roy Price e sua equipe,

who record everything.

que gravam tudo.

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

Gravam quando alguém aperta o “play”, quando alguém pressiona o “pause”,

what parts they skip, what parts they watch again.

que partes pulam, que parte assistem novamente.

So they collect millions of data points,

Assim coletam milhões de dados específicos

porque querem ter aqueles dados

because they want to have those data points

to then decide which show they should make.

para então decidir qual série devem produzir.

And sure enough, so they collect all the data,

E com certeza, eles colhem todos os dados

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

fazem o processamento dos dados e uma resposta surge,

and the answer is,

e a resposta é:

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

"Amazon deve fazer uma comédia em série sobre quatro senadores Republicanos."

They did that show.

Produziram essa série.

So does anyone know the name of the show?

Alguém sabe o nome da série?

(Audience: "Alpha House.")

Público: "Alpha House."

Yes, "Alpha House,"

Isto! "Alpha House",

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

mas parece que não muitos de vocês aqui se lembram dessa série, na verdade,

because it didn't turn out that great.

porque ela não ficou tão boa.

It's actually just an average show,

É na verdade apenas uma série mediana,

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

literalmente mediana pois a média desta curva aqui é 7,4 pontos,

and "Alpha House" lands at 7.5,

e "Alpha House" fica em 7,5,

so a slightly above average show,

portanto um pouquinho acima da média,

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

mas certamente não o que Roy Price e sua equipe almejavam.

Meanwhile, however, at about the same time,

Enquanto isso, porém, e mais ou menos ao mesmo tempo

at another company,

em outra empresa,

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

outro executivo conseguiu produzir uma série de sucesso usando análise de dados,

and his name is Ted,

e seu nome é Ted,

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

Ted Sarandos, que é o Diretor de Conteúdo da Netflix,

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

e assim como Roy, está na constante missão

to find that great TV show,

de encontrar uma grande série,

and he uses data as well to do that,

e ele usa dados também para fazer isso,

except he does it a little bit differently.

mas o faz de um jeito um pouco diferente.

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

Em vez de realizar uma competição, o que ele fez, com sua equipe, claro,

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

foi examinar todos os dados que já tinham sobre os usuários do Netflix

you know, the ratings they give their shows,

a nota que o público deu a suas séries,

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

o registro de audição, de quais séries o público gosta, etc.

And then they use that data to discover

E usam esses dados para descobrir

all of these little bits and pieces about the audience:

todos os detalhes sobre a audiência:

what kinds of shows they like,

de que tipos de séries gostam,

what kind of producers, what kind of actors.

que tipos de produtores, que tipos de atores.

And once they had all of these pieces together,

Ao juntarem todas essas partes,

they took a leap of faith,

deram um salto de fé,

and they decided to license

e decidiram licenciar

not a sitcom about four Senators

não uma comédia em série sobre quatro senadores

but a drama series about a single Senator.

mas uma série dramática sobre um único senador.

You guys know the show?

Vocês conhecem a série?

(Laughter)

(Risos)

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

Sim, "House of Cards", e Netflix, claro, acertou em cheio com essa série,

at least for the first two seasons.

ao menos pelas duas primeiras temporadas.

(Laughter) (Applause)

(Risos) (Aplausos)

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

"House of Cards" obtém uma pontuação de 9,1 nesta curva,

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

logo ela está exatamente onde eles queriam que ela estivesse.

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

Agora, a questão, claro, é: o que aconteceu aqui?

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

Há duas empresas muito competitivas que dominam os dados.

They connect all of these millions of data points,

Elas conectam todos esses milhões de dados específicos.

and then it works beautifully for one of them,

E então isso funciona muito bem para uma delas,

and it doesn't work for the other one.

e não funciona para a outra.

So why?

Por quê?

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

Pois pela lógica isso deveria funcionar o tempo todo.

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

Digo, se estão coletando milhões de dados específicos

on a decision you're going to make,

sobre uma decisão que irão tomar,

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

e deveriam estar aptos a tomar uma decisão muito boa.

You have 200 years of statistics to rely on.

Podem se valer de 200 anos de estatísticas.

You're amplifying it with very powerful computers.

Vocês estão detalhando isso com computadores muito poderosos.

The least you could expect is good TV, right?

O mínimo que se pode esperar é uma boa programação de TV, certo?

And if data analysis does not work that way,

E se análise de dados não funciona assim,

then it actually gets a little scary,

então a coisa fica um pouco assustadora,

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

pois vivemos numa época em que estamos nos voltando aos dados mais e mais

to make very serious decisions that go far beyond TV.

para tomar decisões muito sérias que vão muito além de programas de TV.

Does anyone here know the company Multi-Health Systems?

Alguém aqui conhece a companhia Multi-Health Systems?

No one. OK, that's good actually.

Ninguém. Ok, isso na verdade é bom.

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

Multi-Health Systems é uma empresa de softwares,

and I hope that nobody here in this room

e espero que ninguém nesta sala

ever comes into contact with that software,

jamais entre em contato com esse software,

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

pois se entrar, significa estar na prisão.

(Laughter)

(Risos)

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

Se alguém aqui nos EUA está na prisão e solicita liberdade condicional,

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

então é muito provável que o software de análise de dados dessa empresa

will be used in determining whether to grant that parole.

será usado para determinar se pode conceder a sua liberdade condicional.

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

É o mesmo princípio com a Amazon e Netflix,

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

mas agora, em vez de decidir se uma série será boa ou ruim,

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

vocês decidirão se uma pessoa será boa ou má.

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

E um programa de TV medíocre, de 22 minutos, pode ser muito ruim;

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

mais anos na prisão, porém, pode ser ainda pior.

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

E, infelizmente, há algumas evidências de que esta análise de dados,

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

apesar de ter muitos dados, nem sempre produz resultados ótimos.

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

Isso não ocorre porque uma empresa como a Multi-Health Systems

doesn't know what to do with data.

não sabe o que fazer com os dados.

Even the most data-savvy companies get it wrong.

Até as empresas que dominam esta análise erram.

Yes, even Google gets it wrong sometimes.

Sim, mesmo a Google erra às vezes.

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

Em 2009, a Google anunciou que eles eram capazes, com análise de dados,

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

predizer surtos de gripe influenza, o sórdido tipo de gripe,

by doing data analysis on their Google searches.

fazendo análise de dados sobre as buscas no Google.

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

E funcionou muito bem fez um estardalhaço na mídia,

including the pinnacle of scientific success:

incluindo o auge do sucesso científico:

a publication in the journal "Nature."

uma publicação na revista "Nature".

It worked beautifully for year after year after year,

Isso funcionou muito bem, ano após ano, após ano,

until one year it failed.

até que em um ano, falhou.

And nobody could even tell exactly why.

E ninguém podia dizer exatamente o porquê.

It just didn't work that year,

Apenas não funcionou aquele ano,

and of course that again made big news,

e claro que novamente virou notícia,

including now a retraction

tendo até uma retratação

of a publication from the journal "Nature."

de uma publicação da revista "Nature".

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

Então mesmo as líderes na análise de dados, Amazon e Google,

they sometimes get it wrong.

às vezes erram.

And despite all those failures,

E apesar de todas aquelas falhas,

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

os dados estão rapidamente se incorporando nas tomadas de decisão da vida real

into the workplace,

no trabalho,

law enforcement,

no cumprimento das leis,

medicine.

na medicina.

So we should better make sure that data is helping.

Logo deveríamos levar em conta que a análise de dados está ajudando.

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

Agora, pessoalmente tenho visto muito desse esforço com os dados,

because I work in computational genetics,

pois trabalho com genética computacional,

which is also a field where lots of very smart people

que é também um campo no qual muita gente inteligente

are using unimaginable amounts of data to make pretty serious decisions

usa inimagináveis quantidades de dados para tomar decisões muito importantes

like deciding on a cancer therapy or developing a drug.

como decidir sobre uma terapia contra o câncer ou desenvolver uma droga.

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

E ao longo dos anos, tenho notado um tipo de padrão

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

ou tipo de regra, se quiserem, sobre a diferença

between successful decision-making with data

entre tomadas de decisão bem-sucedidas pelo análise de dados

and unsuccessful decision-making,

e decisões mal-sucedidas,

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

e acho que este é um padrão que vale a pena compartilhar, e que funciona assim.

So whenever you're solving a complex problem,

Quando estiverem resolvendo um problema,

you're doing essentially two things.

vocês no fundo farão duas coisas.

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

A primeira é que você dividem esse problema em suas menores partes

so that you can deeply analyze those bits and pieces,

para que consigam analisar os detalhes em profundidade,

and then of course you do the second part.

e daí vocês fazem a segunda parte.

You put all of these bits and pieces back together again

Vocês juntam novamente todas as partes

para chegar a uma conclusão.

to come to your conclusion.

And sometimes you have to do it over again,

E às vezes vocês têm de fazer isso novamente,

but it's always those two things:

mas são sempre aquelas duas coisas:

taking apart and putting back together again.

dividir e remontar novamente.

And now the crucial thing is

E agora a parte crucial é que o dados e a análise

that data and data analysis

is only good for the first part.

são apenas bons para a primeira parte.

Data and data analysis, no matter how powerful,

Dados e análise de dados, não importa quão poderosos,

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

podem apenas ajudá-los a dividir um problema e entender suas partes.

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

Eles não são adequados para colocar essas partes juntas novamente

and then to come to a conclusion.

e assim chegar a uma conclusão.

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

Todos nós temos uma ferramenta que pode fazer isso:

and that tool is the brain.

é nosso cérebro.

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

Se há algo no qual um cérebro é bom,

it's taking bits and pieces back together again,

é juntar pequenas partes novamente,

even when you have incomplete information,

mesmo quando se tem informação incompleta,

and coming to a good conclusion,

e chegar uma boa conclusão,

especially if it's the brain of an expert.

especialmente se é o cérebro de um expert.

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

Acredito que é por isso que a Netflix foi tão bem-sucedida,

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

porque usaram dados e cérebros onde cada um se encaixa no processo.

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

Primeiro eles usam dados para entender vários aspectos de sua audiência,

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

que de outra forma não teriam sido capazes de entender em profundidade.

but then the decision to take all these bits and pieces

Mas a decisão de pegar todas essas pequenas partes

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

e juntá-las novamente e fazer uma série como "House of Cards",

that was nowhere in the data.

isso não estava nos dados.

Ted Sarandos e sua equipe tomaram a decisão de licenciar essa série,

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

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

o que também significou, a propósito,

que eles estavam correndo um grande risco pessoal com aquela decisão.

a pretty big personal risk with that decision.

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

E na Amazon, fizeram isso da forma errada.

Usaram dados o tempo todo para guiar a tomada de decisão,

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

primeiro ao fazerem a competição de ideias para a TV

first when they held their competition of TV ideas,

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

depois quando selecionaram "Alpha House" para fazer como série.

Which of course was a very safe decision for them,

O que, claro, foi uma decisão segura para eles,

because they could always point at the data, saying,

pois poderiam sempre apontar para os dados, dizendo:

"This is what the data tells us."

"Isso é o que os dados nos dizem".

Mas isso não levou ao resultado excepcional que estavam esperando.

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

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

Então os dados são, claro, uma ferramenta muito útil para tomar melhores decisões

mas eu acredito que as coisas deem errado

but I believe that things go wrong

when data is starting to drive those decisions.

quando as estatísticas começam a guiar essas decisões.

No matter how powerful, data is just a tool,

Não importa quão poderosos sejam, dados são apenas uma ferramenta,

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

e para manter isso em mente, eu achei esse dispositivo aqui muito útil.

Many of you will ...

Muitos de vocês vão...

(Laughter)

(Risos)

Before there was data,

Antes de existirem dados,

this was the decision-making device to use.

era este o aparelho de decisão usado.

(Laughter)

(Risos)

Many of you will know this.

Muitos reconhecerão isso.

This toy here is called the Magic 8 Ball,

Este brinquedo é chamado de Bola 8 Mágica

and it's really amazing,

e é realmente incrível,

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

pois se têm que tomar uma decisão, um sim ou não,

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

vocês só precisam chacoalhar a bola e aí recebem uma resposta

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

"Muito provavelmente", bem aqui nesta janela, em tempo real.

I'll have it out later for tech demos.

Estarei com ela lá fora para demonstrações.

(Laughter)

(Risos)

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

O fato é que, obviamente, tomei algumas decisões na minha vida

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

que, olhando para trás, deveria ter apenas ouvido a bola.

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

Mas, sabem, se vocês têm os dados disponíveis,

you want to replace this with something much more sophisticated,

vão querer substituir isto por algo muito mais sofisticado,

like data analysis to come to a better decision.

como análise estatística para tomar uma decisão melhor.

But that does not change the basic setup.

Mas isso não muda a configuração básica.

So the ball may get smarter and smarter and smarter,

Portanto "a bola" pode ficar mais e mais esperta,

mas acredito que ainda cabe a nós tomar decisões

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

if we want to achieve something extraordinary,

se quisermos alcançar algo extraordinário,

on the right end of the curve.

na extremidade direita desta curva.

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

E acho que é uma mensagem muito encorajadora, na verdade,

that even in the face of huge amounts of data,

que mesmo em vista de enormes quantidades de dados,

it still pays off to make decisions,

ainda é vantajoso tomarmos decisões,

to be an expert in what you're doing

sermos especialistas no que fazemos

and take risks.

e correr os riscos.

Because in the end, it's not data,

Porque no fim, não são os dados,

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

mas os riscos, que colocarão vocês na extremidade direita da curva.

Thank you.

Muito obrigado.

(Aplausos)

(Applause)