Big Data, ¿los nuevos creadores son algoritmos?

El Big Data, es un complejo concepto de origen anglosajón ampliamente difundido en la era de la información, traducido al español como macrodatos, que se emplea para describir un conjunto de información tan grande y complejo que requiere de sistemas informáticos especializados, tanto a nivel de software como de hardware, para el procesamiento eficiente y en tiempo real de dicha data.

Los sistemas Big Data permiten a las empresas conocer mejor a sus audiencias, determinar nichos, ofrecer mejores contenidos y más apropiados para cada usuario, geolocalizar las ofertas y la publicidad, entre muchas aplicaciones que están revolucionando la economía contemporánea.

¿Cómo ha impactado el Big Data en la industria audiovisual y de contenidos?

El concepto de Big Data no tiene un solo autor, los primeros textos se remontan a 1983 cuando el japonés Takuya Katayama escribió un artículo denominado: “Treatment of Big Values in an applicative lenguage HGP” y se cree que fue la primera vez que se referenció en un artículo académico el término de Big Data. Posteriormente en la última década del siglo XX Quien lo popularizó fue John Mashey un investigador Ph.D. en ciencias de la computación de la Universidad Estatal de Pennsylvania, quien en diversas referencias masificó el concepto.

En 2003 un texto publicado por google, define un modelo de ficheros distribuidos denominado: “Google File System (GFS)” el cual puede ser empleado para la gestión del Big Data recopilada por el motor de búsqueda, convirtiendo el concepto en realidad materializada.

En 2005 los ingenieros de “Apache Doug Cutting” llevaron los principios de Google a la creación de la primera plataforma Big Data Open Source, la que denominaron “Hadoop” y que sirvió de inspiración y referencia para los sistemas de Big Data contemporáneo, y sobre la que ha crecido un enorme ecosistema de herramientas que lo utilizan como su estructura principal.

En la actualidad el manejo masivo de datos requiere de tres grandes variables, conocidas como las 3V:

Volumen: Referido a la cantidad de datos que deben ser recopilados y procesados.

Velocidad: Referido a la rapidez con la que se debe recopilar y procesar el volumen de información.

Variedad: Referido a la diversidad del tipo de información que se debe recopilar y procesar, ya sea texto, números, algoritmos, ecuaciones, video, audio, datos oscuros, etc.

Prácticamente todas las decisiones comerciales que toman hoy en día las grandes empresas se hacen basadas en modelos de “Big Data”, lo que ocasionó la aparición de un nuevo concepto: “Business intelligence”, o Inteligencia de Negocios, que le permite a las organizaciones decidir que estrategias implementar, a partir de los datos recolectados por Internet desde los hábitos de consumo, preferencias, gustos, pensamientos, comportamientos, etc.

¿Podemos imaginar un futuro en el que los datos suministrados por servidores sean el insumo para crear guiones o historias audiovisuales?

No es necesario imaginarlo, porque ya ocurre. La compilación y análisis de grandes cantidades de datos, que conocemos como Big Data, es ya parte muy importante del mundo de las telecomunicaciones.

Pero la más asombrosa de las aplicaciones es la que permite crear series enteras. Y el mejor ejemplo es por lo alto. En 2011, la compañía de video por catálogo Netflix, que recién se consolidaba en el mercado de las OTT de video a la carta, entendió que era fundamental ser más que un agregador y distribuidor de contenidos y convertirse en generador de series y películas.

Un artículo del analista Roberto Baldwin en la revista Wired expone cómo al inicio de 2012 Netflix decidió invertir 100 millones de dólares en comisionar dos temporadas completas del remake estadounidense de la miniserie británica House of Cards, producida por la BBC en 1990 la producción adaptaría el drama, que originalmente ocurría en Londres, a las intrigas políticas en la Casa Blanca, sede del gobierno estadounidense.

Arriesgar un capital tan enorme sin que los televidentes hubieran dado aprobación a uno solo de los capítulos del remake parecería una locura, pero la compañía tenía gran fe en la piedra de toque del siglo XXI: los datos derivados de la serie original.

La estrategia fue sencilla en su planteamiento, pero enormemente compleja en su ejecución. La compañía contrató un análisis de los datos derivados de la visualización de los capítulos de la serie británica.

El análisis reveló que las personas que habían visto completas las temporadas también eran dadas a ver películas protagonizadas por Kevin Spacey (como American Beauty o The Usual Suspects) y gustaban también de filmes dirigidos por David Fincher, uno de los productores de la nueva saga y director de los primeros capítulos. Además, los datos analizados revelaron detalles de gustos sobre estructuras dramáticas y personajes favoritos.

Con toda esta información, Netflix se lanzó a planear su remake de la manera más segura posible. En pocas palabras, en lugar de hacer las cosas de la manera tradicional (ensayando un producto y evaluando el gusto de los televidentes) hizo una serie a la carta: adaptada a los gustos previos y ya conocidos de los suscriptores.

Por supuesto, la empresa no partió de cero: ni siquiera la serie es una trama original. Pero la revolución que desencadeno la estrategia sigue en marcha. Con las mismas metodologías se planearon las versiones estadounidenses de series como Black Mirror. Otras empresas de video a la carta, aprovechando las enormes ventajas que para ellas tiene poder hacer un seguimiento segundo a segundo de la forma de consumo de sus suscriptores.

El punto más importante es que este caso demuestra que los datos no son la piedra de toque de la televisión, sino solo su sustrato, el material que será transformado y que enriquecerá a sus poseedores. La verdadera magia la crean las analíticas, que son los algoritmos de minería, análisis y visualización de datos. Estos son producidos y controlados por empresas especializadas que hoy comienzan a abundar en el mundo y de cuyo trabajo depende buena parte del negocio de la TV comercial.

Un temor similar comienza a hacerse real en la industria de la música, donde las grandes discográficas cada vez se soportan en programas para generar la canción pegajosa del verano. Los algoritmos analizan las partes de canciones exitosas y de los hits del momento que son más repetidas, cantadas, compartidas o mezcladas en discotecas y plataformas OTT como YouTube.

Con los acordes de esas secciones, generan nuevas canciones, cada vez más similares a las anteriores, pero que casi garantizan la misma acogida y que se convierten en hits, que muchos críticos consideran de muy baja calidad, pero que la industria de la música agradece como su tabla de salvación en momentos de incertidumbre comercial como los que vivimos.

Hasta el momento las analíticas de datos no construyen un guion (aunque ya existen experimentos al respecto) sino que dan pistas a guionistas y productores humanos para generar narrativas menos riesgosas en una industria donde las pérdidas de una serie poco exitosa pueden condenar a la quiebra a una casa productora.

La Tiranía del Rating amplificada

Pero no todo es un “Cuento de Hadas”, ya que el antecedente más próximo es el de los indicadores de RATING, una variable que históricamente ha servido para conocer los hábitos de consumo audiovisual de los televidentes y sobre el cual, muchas cadenas de televisión comercial basan sus decisiones para el diseño y la programación de contenidos y los resultados no necesariamente han sido los mejores, pues para muchos analistas académicos, el Rating desencadena la producción de los denominados “Contenidos Basura”, refiriéndose a producciones audiovisuales basadas en historias muy predecibles, en donde el componente del sexo y la violencia se utilizan para enganchar las audiencias, con tramas muy convencionales y recurriendo en muchos casos a provocar el denominado “morbo” humano, ocasionando la emergencia de miles de contenidos de producción industrial, en donde la historia es siempre la misma y solo cambian los personajes y contextos.

Sin duda el antecedente del Rating debe ser un campanazo que advierta que no siempre lo que quieren masivamente las audiencias es el mejor contenido, pues si algo ha demostrado la historia, es que las mejores producciones han surgido del espíritu disruptivo de sus creadores, de atreverse a proponer contenidos salidos de lo común, a innovar y proponer nuevas formas y eso difícilmente se logra cumpliendo los caprichos de los consumidores.

Lo que definitivamente no podemos permitir, es que el “Big Data” en el diseño de contenidos audiovisuales, sustituya la creatividad humana por los dictados de algoritmos, cuyo único propósito es generar un producto altamente consumible.

Por:

Gabriel E. Levy B.

Sergio A. Urquijo M.

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