Durante l’uso di Netflix gli algoritmi di suggerimento usati dal servizio possono sembrare semplici ma in realtà c’è una scienza specifica alla loro base, fondata su varie caratteristiche. Ma oggi, con la compagnia che opera in 130 nazioni in tutto il mondo, il codice alla base dei suggerimenti ha visto una notevole rivoluzione. Ne hanno parlato Yves Raimond e Justin Basiliconell’ultimo post tecnico sul blog ufficiale, spiegando le difficoltà nel consegnare contenuti specifici agli utenti nelle diverse nazioni.
Il nuovo algoritmo non usa più modelli regionali, ma analizza i tipi di video che piacciono agli utenti in tutto il mondo basandosi sugli abbonati che condividono gli stessi gusti. I dati vengono quindi sincronizzati non più considerando lo stato in cui vivono i membri di Netflix, ma suggerendo quello che c’è di popolare in un determinato momento fra gli appassionati di una determinata categoria. In questo modo la società sostiene che i suggerimenti possono avere un livello di dettaglio mai visto prima d’ora su Netflix.
Il nuovo algoritmo si basa su quattro elementi: disponibilità, cultura, lingua e monitoraggio. Quando Netflix era disponibile solo in poche regioni, i suggerimenti si basavano sulla specifica nazione sull’assunto che nella stessa area geografica il catalogo di opere era il medesimo. Se Netflix avesse utilizzato il vecchio algoritmo per incrociare i dati delle varie nazioni, quindi, i suggerimenti ottenuti non sarebbero stati di certo molto utili per lo spettatore.
Per risolvere il problema la compagnia ha aggiornato gli algoritmi per riconoscere che gli abbonati possono avere “accesso a diversi cataloghi basati su dati geografici e tempo”. In pratica, i suggerimenti appariranno solo se i membri condividono lo stesso elemento nel catalogo e le stesse abitudini con il servizio. Il vantaggio più evidente è che l’algoritmo può utilizzare adesso i dati di un numero di utenti estremamente più elevato rispetto al passato, affidandosi alla base d’utenza internazionale.
La società continuerà a considerare i gusti locali in quei paesi in cui il servizio è più popolare e diffuso, e ha promesso che combinerà anche in futuro i gusti personali a quelli locali. Tuttavia i gusti degli appassionati di horror, ad esempio, saranno molto simili nei vari paesi, ed è proprio in questi casi che i suggerimenti del nuovo sistema automatizzato saranno più affidabili. Il software impara poi quali sono i trend nel corso del tempo, incrociandone i dati con località, lingua e popolarità.
Per assicurare l’efficacia dei suggerimenti nel corso del tempo il nuovo sistema si basa su unatecnica di monitoraggio specifica in grado di capire quanto un’opera sia accettata in una località ben precisa. “Ma il nostro percorso è solo agli inizi”, ammettono i due tecnici di Netflix. “E cercheremo di migliorarci continuamente per rendere il nostro servizio sempre migliore”.