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Los vídeos cortos en las plataformas más populares que se usan a diario están subiendo muy rápidamente. Tik Tok fue la primera red social en hacer este formato: vídeos cortos (clips) entre 15 y 60 segundos que se reproducen en bucle, se repiten de forma infinita hasta que nosotros pasemos al siguiente vídeo. El formato que utiliza Tik Tok es deslizar el clip en vertical, consecuencia que ha hecho que Instagram, con son su formato en “reel”, se una también a esta moda.
Netflix también quiere sacar provecho de esta tendencia. Para ello, ha lanzado una nueva función dentro de su plataforma llamada Fast Laughs (risas rápidas) con una selección de clips de algunas de sus películas, series y especiales de comedia más exitosos. Cuando termina un vídeo comienza automáticamente otro, esta es la diferencia que han incorporado como novedad respecto a Tik Tok. Se trata de una opción solo para dispositivos móviles que de momento está disponible en iPhone para los usuarios de algunos países, como Estados Unidos, Reino Unido y Canadá, y que la compañía aprobará pronto en Android con intención de extenderlo a todos sus abonados.
El objetivo es que el usuario consuma directamente contenido de la plataforma y compartirlo -además de viralizarlo- en estas redes sociales que se caracterizan por el ocio, la viralidad y muchas risas. Hoy en día todo es memecracia, los memes nos gobiernan. Por eso, junto a cada vídeo aparecen unos botones para poder guardar el título en la lista del usuario para poder verlo más tarde, o incluso puede acceder directamente a la película o serie en cuestión, además de compartir en WhatsApp, Instagram, Twitter, etc. De esta forma, la plataforma podrá estar más presente en las conversaciones e hilos de las redes sociales con su propio material y seguir manteniendo la reputación de la marca. Así dando un aspecto que está renovada, joven y en constante cambio.
Entre los contenidos se encuentran producciones propias destacadas como la película Misterio a bordo o la serie de animación para adultos Big Mouth, especial aviso al contenido porque no es consumible por menores.
Acorde a Patrick Flemming, director de innovación de productos en Netflix:
Siempre estamos buscando nuevas formas de entretener y hacer que el descubrimiento sea más fácil para los miembros.
Netflix es la red de televisión por Internet líder en el mundo con más de 160 millones de miembros en más de 190 países. Sus usuarios disfrutan de cientos de millones de horas de contenido al día, incluidas series originales, documentales y largometrajes. Es por ello, que para mejorar la experiencia de sus usuarios y optimizar sus servicios, Netflix invierte en la investigación y desarrollo de tecnología como el Machine Learning, utilizando en muchas áreas donde prototipan, diseñan, implementan, evalúan y producen modelos y algoritmos tanto a través de experimentos off line como con pruebas A-B on line.
Como hemos dicho, el Machine Learning tiene un impacto en muchas áreas de Netflix. Históricamente, la personalización ha sido el área más conocida, donde el aprendizaje automático impulsa algoritmos de recomendación para ofrecer a sus usuarios contenidos en base a sus perfiles. Sin embargo, también utilizan el aprendizaje automático con otras finalidades como:
- Ayudar a dar forma al catálogo de películas y programas de televisión al aprender las características que hacen que el contenido sea exitoso.
- Optimizar la producción de películas y programas de TV originales en el estudio de rápido crecimiento de Netflix.
- Optimizar la codificación de vídeo y audio, la selección de velocidad de bits adaptativa y su red de entrega de contenido interna que representa más de un tercio del tráfico de Internet de América del Norte.
- También, potencia el gasto en publicidad, mezcla de canales y creatividad publicitaria para que puedan encontrar nuevos miembros que disfrutarán de Netflix.
El uso generalizado del aprendizaje automático en Netflix presenta muchos desafíos nuevos en los que deben impulsar el estado de la técnica. Esto significa generar nuevas ideas y probarlas, ya sean nuevos modelos y algoritmos o mejoras a los existentes, mejores métricas o metodologías de evaluación, y abordar los desafíos de escala. Netflix presta especial atención a la investigación en esta área abarcando muchos enfoques algorítmicos diferentes que incluyen modelado causal, bandidos, aprendizaje por refuerzo, conjuntos, redes neuronales, modelos gráficos probabilistas y factorización matricial.
Fuente: Netflix Research
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