Todo lo que tu televisor sabe de ti

Pero Michael Veale, un brit¨¢nico de 26 a?os que investiga leyes de protecci¨®n de datos en el University College de Londres, ten¨ªa dudas. ¡°Mucha gente aseguraba que el experimento era una actividad para extraer datos de usuarios¡±, cuenta durante una visita a Madrid. ¡°Me interesaba no solo lo que Netflix hac¨ªa con todos esos datos, sino con qu¨¦ base legal¡±. Eso mismo pregunt¨® a la casa, aprovechando que ahora estas peticiones de informaci¨®n est¨¢n amparadas por el Reglamento General de Protecci¨®n de Datos que entr¨® en vigor en Europa el pasado mayo. ¡°Ya que tenemos derecho a investigar y comprender actividades como esta, quer¨ªa mostrar que el Reglamento puede usarse para usar para preguntar por cuestiones cotidianas¡±, contin¨²a. Esta semana, Netflix le dio su respuesta. Efectivamente, hab¨ªa apuntado cada decisi¨®n tomada por cada espectador. El cap¨ªtulo de Black Mirror era, para muchos, un triunfo de creatividad televisiva; para otros, un triunfo de la miner¨ªa de datos.

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El ¡®big data¡¯ no es tan listo como se cree

Tambi¨¦n es un ejemplo de hasta qu¨¦ punto es absurdo separar una cosa de la otra. En una ¨¦poca marcada por el estudio masivo del comportamiento de todo consumidor en cualquier industria, la televisi¨®n se ha convertido en un arma potente. Los grandes del negocio lo son hoy fundamentalmente por su forma de explotar los datos que cada espectador va dejando en una pantalla conectada a Internet. Cada segundo de vacile antes de decantarse por un t¨ªtulo, cada pausa en la reproducci¨®n del programa, cada escena rebobinada. Todo dato suma para conocer al espectador; y cada espectador suma para conocer el mercado entero. Cuanto m¨¢s banal sea el dato, mejor. M¨¢s valioso resultar¨¢ al cruzarlo con otros millones de variables.

Netflix es la casa m¨¢s conocida por c¨®mo estudia a sus casi 140 millones de suscriptores por todo el mundo. Pero no es ni de lejos la ¨²nica. Cuando Amazon se dispuso a lanzar su negocio de televisi¨®n de pago (hoy Amazon Prime Video), en 2012, ofreci¨® una serie de cap¨ªtulos piloto para que el p¨²blico votase cu¨¢l quer¨ªa ver convertido en serie. De paso, apuntaron qu¨¦ cap¨ªtulo ve¨ªa m¨¢s seg¨²n qu¨¦ personas, qu¨¦ momentos se rebobinaban m¨¢s y cu¨¢les sufr¨ªan m¨¢s pausas. Con eso tomaron sus decisiones. Aquellas series no funcionaron.

Era un estilo muy distinto al de Netflix. ¡°Ellos comprenden las limitaciones de analizar datos, y saben c¨®mo superarlas bas¨¢ndose en expertos humanos¡±, explica Sebastian Wernicke, director de an¨¢lisis de datos de la consultora alemana One Logic, que ha estudiado el papel del big data en la creaci¨®n televisiva. ¡°Netflix no decide solamente con datos en la mano, sino que usa los datos para mejorar las decisiones que toma¡±. En la casa se cuenta una y otra vez que si produjeron House of cards en 2013 era porque sab¨ªan que a su p¨²blico le gustaban los thriller pol¨ªticos y las pel¨ªculas de David Fincher. Pero llamaron a Fincher. Los datos informan la parte creativa y los creativos dan forma a los datos.

Por eso a¨²n subsiste la la broma recurrente del sector de culpar al algoritmo de Netflix de todas las coincidencias entre las series de las casa: los protagonistas t¨ªmidos de pelo negro enamorados de una mujer m¨¢s despierta que ellos (Sex Education, ?lite, End of the F***in World, 13 Reasons Why) o la cantidad de series que interrumpen una temporada a la mitad con un cap¨ªtulo en un lugar remoto, como un viaje en coche, o un funeral. Debieron gustar mucho al algoritmo. No recibieron ni pausas ni rebobinados.

¡°No tengo claro cu¨¢ntos datos m¨¢s podr¨ªan recabar, pero si los encontrasen, refinar¨ªa la estrategia¡±, opina Wernicke. ?Tal vez de experimentos como el de Black Mirror? Aqu¨ª Veale matiza: ¡°?Deber¨ªan preocuparnos los datos recabados en ese caso? Seguramente no. Pero, ?el hecho de que hayan tomado m¨¢s informaci¨®n que la permitida por los clientes al suscribirse, sin pedir permiso? S¨ª, eso s¨ª es preocupante¡±.