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

Traducător: Razvan Cristian Duia Corector: Delia Bogdan

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

Probabil că majoritatea n-ați auzit de Roy Price,

even though he may have been responsible

deși el se poate să fie răspunzător

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

pentru 22 de minute mediocre din viaţa voastră, pe 19 aprilie 2013.

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

S-ar putea să fie răspunzător pentru 22 minute foarte amuzante,

but not very many of you.

dar nu pentru foarte mulţi dintre voi.

And all of that goes back to a decision

Totul a început cu decizia pe care Roy a trebuit să o ia acum trei ani.

that Roy had to make about three years ago.

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

Roy Price e director executiv la Studiourile Amazon,

That's the TV production company of Amazon.

compania de producţii TV a Amazon.

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

E un tip de 47 de ani, zvelt, păr ţepos,

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

se descrie pe contul Twitter ca „filme, TV, tehnologie, tacos.”

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

Roy Price are o mare răspundere.

El răspunde de alegerea programelor,

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

de conţinutul original pe care Amazon urmează să îl producă.

And of course that's a highly competitive space.

Concurenţa este foarte mare.

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

Sunt deja atât de multe producţii TV pe piaţă,

that Roy can't just choose any show.

încât Roy nu poate alege orice program.

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

El trebuie să găsească programe care sunt foarte, foarte bune.

So in other words, he has to find shows

Adică trebuie să găsească spectacole din dreapta acestei curbe.

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

So this curve here is the rating distribution

Curba reprezintă distribuția ratingului

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

pentru cam 2.500 producţii TV pe site-ul IMDB.

and the rating goes from one to 10,

Ratingul merge de la 1 la 10,

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

iar pe verticală e numărul producţiilor care obţin acel rating.

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

Dacă producţia ta obţine un rating de 9 puncte sau mai mare, e un succes.

Then you have a top two percent show.

Apoi sunt cele mai bune 2% producţii.

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

Sunt producţii ca „Breaking Bad", „Game of Thrones", „The Wire".

so all of these shows that are addictive,

Aceste seriale dau dependenţă,

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

dupa ce urmăreşti un sezon, creierul tău se întreabă:

"Where can I get more of these episodes?"

„De unde iau mai multe episoade?"

That kind of show.

Genul ăsta de producţii.

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

În partea stângă, ca să fie clar, aici în margine,

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

aveţi un serial numit „Toddlers and Tiaras"...

(Laughter)

(Râsete)

-- which should tell you enough

... care sugerează clar despre ce-i vorba la acel capăt al curbei.

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

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

Roy Price nu este îngrijorat că ajunge la capătul din stânga al curbei,

because I think you would have to have some serious brainpower

pentru că îţi trebuie multă inteligenţă să te plasezi sub „Toddlers and Tiaras”.

to undercut "Toddlers and Tiaras."

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

El e îngrijorat de umflătura asta din mijloc,

the bulge of average TV,

cea a producţiilor TV medii,

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

acele producţii care nu sunt nici prea bune nici prea rele,

they don't really get you excited.

care nu ajung să te impresioneze.

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

El trebuie să se asigure că se află în marginea din dreapta.

So the pressure is on,

Presiunea este mare.

and of course it's also the first time

De-asemenea e prima dată când Amazon face așa ceva,

that Amazon is even doing something like this,

so Roy Price does not want to take any chances.

deci Roy Price nu vrea să rişte.

He wants to engineer success.

Vrea să proiecteze succesul.

He needs a guaranteed success,

Are nevoie de succes garantat, aşa că organizează un concurs:

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

So he takes a bunch of ideas for TV shows,

ia un număr de idei de producţii TV

and from those ideas, through an evaluation,

şi, evaluând aceste idei,

they select eight candidates for TV shows,

selectează opt candidaţi pentru producţii TV,

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

apoi face doar primul episod pentru fiecare din aceste producţii

and puts them online for free for everyone to watch.

şi le difuzează gratis online.

And so when Amazon is giving out free stuff,

Când Amazon oferă lucruri gratuite, le vei lua, nu-i aşa?

you're going to take it, right?

So millions of viewers are watching those episodes.

Astfel, milioane de persoane urmăresc aceste episoade.

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

Ei nu realizează că, în timp ce urmăresc spectacolele,

actually, they are being watched.

sunt la rândul lor urmăriţi.

They are being watched by Roy Price and his team,

Sunt urmăriţi de Roy Price şi echipa lui, care înregistrează tot.

who record everything.

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

Înregistrează când cineva apasă play, când apasă pauză,

what parts they skip, what parts they watch again.

ce părţi sar, ce părţi urmăresc din nou.

So they collect millions of data points,

Se colectează milioane de astfel de parametri,

because they want to have those data points

pentru că vor să aibă aceşti parametri

to then decide which show they should make.

ca să decidă apoi ce producţie să continue.

And sure enough, so they collect all the data,

Aşa că ei colectează aceste informaţii,

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

le procesează şi primesc un răspuns,

and the answer is,

iar răspunsul este:

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

„Amazon ar trebui să facă un serial de comedie despre 4 senatori republicani".

They did that show.

Au făcut acest serial.

So does anyone know the name of the show?

Ştie cineva numele serialului?

(Audience: "Alpha House.")

(Audienţa: „Alpha House”) Da, „Alpha House”,

Yes, "Alpha House,"

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

dar se pare că puţini dintre voi îşi amintesc acel serial,

because it didn't turn out that great.

pentru că nu a fost chiar aşa de bun.

It's actually just an average show,

E doar un serial de nivel mediu,

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

Literalmente mediu, pentru că media acestui grafic este la 7,4,

and "Alpha House" lands at 7.5,

şi „Alpha House" aterizează la 7,5,

so a slightly above average show,

deci puţin deasupra mediei,

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

dar sigur nu e ce şi-au dorit Roy Price şi echipa lui.

Meanwhile, however, at about the same time,

Între timp, cam în aceeaşi perioadă,

at another company,

la o altă companie,

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

un alt director a făcut o producţie de top folosind analiza datelor,

and his name is Ted,

iar numele lui este Ted,

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

Ted Sarandos – directorul de programe de la Netflix.

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

Ca și Roy, e într-o continuă căutare a acelei mari producţii TV.

to find that great TV show,

and he uses data as well to do that,

Şi el foloseşte informatica în acest scop, numai că o face puţin diferit.

except he does it a little bit differently.

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

În loc să organizeze o competiţie, el şi echipa lui

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

au analizat informaţiile pe care le aveau deja despre utilizatorii Netflix,

you know, the ratings they give their shows,

notele pe care le dădeau producţiilor,

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

istoricul vizionărilor, programele care le plac etc.

And then they use that data to discover

Folosesc apoi informaţiile să afle toate amănuntele despre public:

all of these little bits and pieces about the audience:

what kinds of shows they like,

ce tip de producţii agrează,

what kind of producers, what kind of actors.

ce tip de producători, ce tip de actori.

And once they had all of these pieces together,

După ce-au analizat aceste informaţii,

they took a leap of faith,

s-au hotărât și au decis să producă nu o comedie despre patru senatori,

and they decided to license

not a sitcom about four Senators

but a drama series about a single Senator.

ci un serial dramatic despre un singur senator.

You guys know the show?

Știţi serialul?

(Laughter)

(Râsete)

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

Da, „House of Cards” şi Netflix a dat lovitura cu acel serial,

at least for the first two seasons.

cel puţin pentru primele două sezoane.

(Laughter) (Applause)

(Râsete) (Aplauze)

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

„House of Cards” are un rating de 9,1 pe acest grafic,

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

deci este exact unde îşi doreau să fie.

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

Acum, întrebarea este: ce s-a întâmplat aici?

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

Avem două companii foarte bune în procesarea datelor,

They connect all of these millions of data points,

care coroborează milioane de parametri,

and then it works beautifully for one of them,

iar apoi totul merge frumos pentru una din ele,

and it doesn't work for the other one.

dar nu funcţionează pentru cealaltă.

So why?

De ce?

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

Logic ar fi să funcţioneze mereu.

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

Când colectezi milioane de măsurători pentru a lua o decizie,

on a decision you're going to make,

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

ar trebui să poţi lua o decizie destul de bună.

You have 200 years of statistics to rely on.

Ai 200 de ani de statistică pe care te bazezi.

You're amplifying it with very powerful computers.

O amplifici cu computere foarte puternice.

The least you could expect is good TV, right?

Nu te-ai aştepta să obţii rezultate mediocre, nu-i aşa?

And if data analysis does not work that way,

Daca analiza datelor nu funcţionează aşa,

then it actually gets a little scary,

lucrurile devin chiar puţin înfricoşătoare,

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

pentru că în zilele noastre apelăm tot mai mult la informatică

to make very serious decisions that go far beyond TV.

pentru a lua decizii mult mai importante decât emisiunile TV.

Does anyone here know the company Multi-Health Systems?

Cunoaşte cineva compania Multi-Health Systems?

No one. OK, that's good actually.

Nimeni. Ăsta chiar e un lucru bun.

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

Multi-Health Systems e o companie care produce softuri

and I hope that nobody here in this room

şi sper ca nimeni din această sală

ever comes into contact with that software,

să nu vină în contact cu acele softuri,

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

că ar însemna că sunteţi la închisoare.

(Laughter)

(Râsete)

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

Dacă cineva, aici în SUA, e la închisoare şi cere eliberarea condiţionată,

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

atunci e foarte probabil ca programul de analiză a datelor de la acea companie

will be used in determining whether to grant that parole.

să fie folosit în evaluarea acordării eliberării condiţionate.

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

E acelaşi principiu ca cel de la Amazon şi Netflix,

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

dar acum, în loc să stabileşti dacă un serial TV va fi bun sau rău,

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

decizi dacă o persoană va fi bună sau rea.

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

O producţie TV mediocră de 22 minute poate fi un rezultat destul de rău,

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

dar mai mulţi ani la închisoare cred că e chiar mai rău.

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

Din păcate, sunt dovezi că această analiză informatică,

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

cu toate că include mulţi parametri, nu dă mereu rezultate optime.

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

Asta nu se întâmplă pentru că Multi-Health Systems

doesn't know what to do with data.

nu ştie ce să facă cu datele.

Even the most data-savvy companies get it wrong.

Chiar şi cei mai buni în domeniu greşesc.

Yes, even Google gets it wrong sometimes.

Da, chiar şi Google greşeşte uneori.

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

În 2009, Google anunţa că poate, prin analize statistice,

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

să prezică epidemiile de gripă, gripa aviară,

by doing data analysis on their Google searches.

analizând căutările utilizatorilor pe Google.

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

A funcţionat frumos şi a făcut vâlvă la ştiri,

including the pinnacle of scientific success:

și a atins culmea succesului ştiinţific:

a publication in the journal "Nature."

un articol în revista Nature.

It worked beautifully for year after year after year,

A funcţionat frumos an după an,

until one year it failed.

până când a picat.

And nobody could even tell exactly why.

Şi nimeni nu putea măcar să spună de ce.

It just didn't work that year,

Pur şi simplu nu a mers în acel an.

and of course that again made big news,

Sigur că asta a ţinut iar capul de afiş, incluzând acum o retractare

including now a retraction

of a publication from the journal "Nature."

într-o ediţie a revistei Nature.

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

Chiar şi companiile tari în operarea datelor, Amazon şi Google,

they sometimes get it wrong.

greşesc câteodată.

And despite all those failures,

În ciuda acestor eşecuri,

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

informatica îşi face loc rapid în luarea deciziilor din lumea reală:

into the workplace,

la locul de muncă,

law enforcement,

în sistemul judiciar,

medicine.

medicină.

So we should better make sure that data is helping.

Aşa că ar fi mai bine să ne asigurăm că informatica ajută.

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

Eu însumi am văzut mult din lupta asta cu informatica,

because I work in computational genetics,

pentru că lucrez în domeniul geneticii informatizate,

which is also a field where lots of very smart people

un domeniu în care mulţi oameni foarte deştepţi

are using unimaginable amounts of data to make pretty serious decisions

utilizează cantităţi inimaginabile de date ca să ia decizii importante

like deciding on a cancer therapy or developing a drug.

precum un tratament împotriva cancerului sau crearea unui medicament.

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

În decursul anilor am observat un model, sau o regulă, privind diferenţa

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

between successful decision-making with data

dintre deciziile de succes și cele proaste luate cu ajutorul statisticii

and unsuccessful decision-making,

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

şi cred că acest model merită împărtăşit. E cam aşa:

So whenever you're solving a complex problem,

Când rezolvi o problemă complexă, faci în esenţă două lucruri:

you're doing essentially two things.

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

primul pas e să descompui problema în componentele sale

so that you can deeply analyze those bits and pieces,

ca să poţi analiza atent acele componente

and then of course you do the second part.

şi apoi, al doilea pas:

You put all of these bits and pieces back together again

reasamblezi componentele ca să ajungi la o concluzie.

to come to your conclusion.

And sometimes you have to do it over again,

Câteodată trebuie să faci asta iar, dar mereu sunt astea două lucruri:

but it's always those two things:

taking apart and putting back together again.

descompunerea şi reclădirea.

And now the crucial thing is

Crucial este

that data and data analysis

că datele şi analiza computerizată a acestora

is only good for the first part.

sunt bune numai pentru prima parte.

Data and data analysis, no matter how powerful,

Informatica, oricât de puternică e,

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

ajută doar la descompunerea problemei şi la înţelegerea componentelor.

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

Nu e potrivită pentru reasamblarea acestor componente pentru o concluzie.

and then to come to a conclusion.

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

O altă unealtă face asta şi o avem toţi. E vorba de creier.

and that tool is the brain.

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

Dacă e ceva la care creierul e bun, e să refacă întregul din componente,

it's taking bits and pieces back together again,

even when you have incomplete information,

chiar dacă informaţiile sunt incomplete și să tragă o concluzie corectă.

and coming to a good conclusion,

especially if it's the brain of an expert.

Mai ales când e creierul unui expert.

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

Cred că de asta a avut Netflix succes,

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

fiindcă au folosit informatica şi creierul la locul potrivit.

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

Au folosit întâi informatica să afle cât mai multe despre publicul lor,

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

pe care altfel nu l-ar fi putut înţelege atât de bine,

but then the decision to take all these bits and pieces

dar decizia de a lua piesele acestui puzzle,

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

şi de a le recompune pentru a face un serial ca „House of Cards”,

that was nowhere in the data.

nu a venit de la computer.

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

Ted Sarandos şi echipa lui au luat decizia de a produce acel serial,

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

ceea ce însemna și că îşi asumau prin acea decizie,

a pretty big personal risk with that decision.

un risc personal destul de mare.

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

Amazon, în schimb, au mers pe calea greşită.

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

Au folosit statistica în tot procesul de luare a deciziei,

first when they held their competition of TV ideas,

întâi când au organizat concursul pentru idei,

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

şi apoi când au selectat „Alpha House" ca şi câştigător.

Which of course was a very safe decision for them,

Asta a fost desigur o decizie fără riscuri pentru ei,

because they could always point at the data, saying,

pentru că mereu puteau blama informatica, spunând:

"This is what the data tells us."

„Asta ne spun datele."

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

Dar asta nu a condus la rezultatele excepţionale la care sperau.

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

Informatica e desigur un mijloc excelent ca ajutor pentru decizii mai bune

but I believe that things go wrong

dar cred că lucrurile merg rău când conduce luarea deciziilor.

when data is starting to drive those decisions.

No matter how powerful, data is just a tool,

Oricât de puternică, informatica e doar o unealtă.

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

Cred că acest dispozitiv e foarte util să îmi reamintească asta.

Many of you will ...

Mulţi veţi crede la fel.

(Laughter)

(Râsete)

Before there was data,

Înaintea statisticii ăsta era dispozitivul pentru luarea deciziilor.

this was the decision-making device to use.

(Laughter)

(Râsete)

Many of you will know this.

Mulţi îl ştiţi.

This toy here is called the Magic 8 Ball,

Această jucărie se numeşte Magic 8 Ball şi e chiar uimitoare,

and it's really amazing,

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

pentru că daca trebuie să decizi, prin „da” sau „nu”,

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

trebuie doar să scuturi bila şi obţii răspunsul:

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

„Foarte probabil” care-ți apare în fereastră, chiar acum.

I'll have it out later for tech demos.

O să fac mai târziu demonstraţii tehnice.

(Laughter)

(Râsete)

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

Desigur, am luat câteva decizii în viaţa mea

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

când, privind retrospectiv, ar fi trebuit să ascult bila.

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

Dar când ai la dispoziţie informatica,

you want to replace this with something much more sophisticated,

vrei să înlocuieşti asta cu ceva mult mai sofisticat,

like data analysis to come to a better decision.

ca analiza datelor, pentru a face o alegere mai bună,

But that does not change the basic setup.

dar asta nu schimbă miezul problemei:

So the ball may get smarter and smarter and smarter,

bila poate deveni din ce în ce mai „deşteaptă",

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

dar cred că tot noi ar trebui să luăm deciziile

if we want to achieve something extraordinary,

dacă vrem să obţinem ceva extraordinar,

on the right end of the curve.

la marginea din dreapta a curbei.

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

Cred că un mesaj foarte încurajator

that even in the face of huge amounts of data,

e că şi dacă ai acces la cantităţi imense de date procesate,

it still pays off to make decisions,

merită să iei tu deciziile,

to be an expert in what you're doing

să fii un expert în ceea ce faci

and take risks.

şi să îţi asumi riscuri.

Because in the end, it's not data,

Pentru că la final, nu statistica, ci asumarea riscurilor

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

o să te plaseze în zona dorită a graficului.

Thank you.

Mulţumesc.

(Applause)

(Aplauze)