Esta é a história sobre como, no último mês, uma plataforma de streaming conseguiu a proeza de colocar o mundo de olhos postos numa distopia sul-coreana, rejeitada por várias produtoras, ao longo de uma década[1].
Num total de nove episódios, “Squid Game” apresenta concorrentes desesperados, com graves problemas financeiros, numa luta pela sobrevivência, ao longo de várias rondas compostas por jogos infantis mortais. O prémio final deste macabro concurso é de 45,6 mil milhões de wons (cerca de 32 milhões de euros) e só há lugar para um vencedor.
Esta alegoria, que pode ser encarada como uma abordagem crítica ao sistema capitalista, junta violência, sangue e gritaria, temperados com uma pitada de revivalismo, e assenta numa fórmula que, não sendo particularmente inovadora, obteve resultados surpreendentes.
A série, lançada pela Netflix a 17 de setembro de 2021, é já a mais vista na plataforma e mantém-se em primeiro lugar em mais de 80 países, incluindo Portugal.
Os efeitos da nova sensação do momento ultrapassam largamente a ficção. Desde a estreia da série, o modelo branco das sapatilhas clássicas da Vans, semelhante aos usados pelos protagonistas, teve um aumento de vendas na ordem dos 7800% e até a procura pelos famosos doces Dalgona sofreu um crescimento de 250%. Também o Duolingo registou um aumento de 76% nos novos utilizadores que procuram aprender coreano no Reino Unido, através da plataforma[2]. De resto, já aqui nos debruçámos sobre o impacto das produções da Netflix no consumo global, a propósito da série “Queen’s Gambit” (“Gambito de Dama”).
A 12 de outubro, a Netflix anunciava no Twitter que “Squid Game” tinha atingido oficialmente 111 milhões de espectadores em todo o mundo, tornando-se, assim, no seu maior lançamento de sempre. Mas o que explica que este k-drama, a par de tantos outros produtos disponíveis no catálogo, tenha sido visto por esta quantidade de utilizadores, convertendo-se num fenómeno de popularidade global sem precedentes?
Note-se que, neste caso particular, a Netflix não revelou as métricas usadas para chegar aos valores apresentados. Tradicionalmente, a plataforma mede a popularidade das suas séries e filmes contabilizando a quantidade de pessoas que interagiram com o conteúdo durante mais de 2 minutos nos 28 dias após a estreia, o que pode indiciar uma tendência para o inflacionamento destes números.
Ainda que o seu maior trunfo pareça assentar na disponibilização de uma grande quantidade e variedade de conteúdos, ao estilo “All you can eat”, em bom rigor, a Netflix destaca-se dos concorrentes no mercado do streaming por outra caraterística diferenciadora − a capacidade de fornecer sugestões personalizadas, em função dos perfis criados, com base nos dados recolhidos sobre as preferências dos utilizadores, com particular eficácia e precisão[3]. E nunca escondeu ao que veio. Nas palavras do seu CEO, Ted Sarandos”, There’s no such thing as a ‘Netflix show’. Our brand is personalization”.
Para tanto, a plataforma criou um sistema de recomendações, alicerçado num mecanismo de machine learning, que combina algoritmos de filtragem baseada no conteúdo e de filtragem colaborativa (é possível encontrar aqui uma explicação mais completa e detalhada sobre o funcionamento desta ferramenta).
A filtragem baseada em conteúdo recorre à experiência passada do utilizador. Os dados são recolhidos de acordo com as suas interações com a plataforma, revelando o histórico de visualização, as classificações que atribui aos títulos, em que dispositivos visualizou, a que horas e durante quanto tempo, por exemplo.
Para produzir recomendações e personalizar a experiência de um utilizador, estes dados são combinados com outros conjuntos de dados que contêm informações derivadas dos títulos de filmes e televisão oferecidos pela Netflix em todo o mundo, incluindo itens como o seu género, categoria, atores, realizador e ano de lançamento.
Já a filtragem colaborativa envolve o mesmo processo de extração de dados, mas efetua recomendações de acordo com uma combinação ponderada das preferências dos outros utilizadores, imitando, assim, as recomendações.
Numa fase inicial, as recomendações de filtragem colaborativa do sistema limitavam-se aos dados extraídos de utilizadores numa região ou país específico. Agora, as recomendações são retiradas das preferências de visualização dos utilizadores em todo o mundo e os utilizadores são agrupados algoritmicamente em “comunidades”, de acordo com os gostos revelados. Existem, atualmente, mais de 2000 clusters estabelecidos.
Ora, esta poderosa ferramenta de segmentação permite à Netflix conhecer os elementos dominantes nos perfis de consumo e apostar na compra e produção de conteúdos que correspondam exatamente a essas preferências, chegando a fórmulas de entretenimento que, no fundo, consistem em juntar os ingredientes certos.
Como qualquer mecanismo de machine learning, à medida que vamos fornecendo mais dados, através da utilização contínua do serviço, o sistema vai conhecendo mais sobre nós, aprimora-se e afina a personalização de conteúdos, a um nível cada vez mais detalhado e preciso. Nesse sentido, é possível que, através das técnicas de apresentação dos títulos, com base numa complexa combinação de preferências manifestadas, a “máquina” nos empurre para o que vamos consumir a seguir, condicionando previamente as nossas opções, com o benigno propósito de nos facilitar a vida e permitir poupar tempo de pesquisa.
De resto, a própria Netflix explica que para além de escolher os títulos que são incluídos nas faixas na página inicial, o sistema também ordena os títulos dentro da faixa, organizando depois as próprias faixas, recorrendo a algoritmos para proporcionar uma experiência personalizada. Assim, esclarece, “quando vê a sua página inicial da Netflix, os nossos sistemas ordenaram os títulos de um modo concebido para que lhe seja apresentada a sequência que lhe poderá dar mais prazer”, sendo que as faixas com a recomendação mais forte são apresentadas na parte superior e os títulos da esquerda para a direita em cada faixa, a menos que tenham sido selecionados os idiomas árabe ou hebraico no sistema.
Nada é deixado ao acaso. Recentemente, a Netflix passou a personalizar os “thumbnails” associados aos filmes e séries. Assim, as imagens em miniatura que identificam e promovem o título mudam frequentemente, considerando uma combinação entre aquilo que o utilizador já viu com os demais títulos apresentados. No fundo, o produto é o mesmo, mas surge aos olhos de cada utilizador de forma distinta, com o propósito de o tornar visualmente mais apelativo, segundo a experiência de consumo de cada um, de forma a captar a sua atenção.
Em fevereiro de 2020, a Netflix introduziu mais um elemento no sistema de recomendações personalizadas à página inicial dos seus utilizadores: o Top 10. A lista, atualizada diariamente, ordena os 10 títulos mais vistos no país. Para além de colocar em evidência os produtos mais populares, esta ferramenta pode servir para os promover durante algum tempo e, assim, manter o ciclo de visualizações. Com efeito, se o utilizador, por mera curiosidade, visualizar o conteúdo destacado no Top 10, por mais de 2 minutos, na contabilidade da Netflix, já é um dos seus espectadores, o que pode contribuir para perpetuar a sua popularidade.
Graças ao manancial de dados que armazena sobre as nossas preferências de consumo, é possível que a Netflix saiba mais sobre os nossos gostos do que nós mesmos. O sistema de recomendação deu a esta plataforma um poder nunca antes experimentado pela indústria do audiovisual: o de prever e influenciar o que vamos ver a seguir, mantendo-nos alegremente numa bolha de consumo de entretenimento, especialmente desenhada para cada um de nós, tornando possível determinar com alguma segurança qual será o próximo hit[4].
[1] Numa entrevista ao The Korea Times, o autor, Hwang Dong-hyuk, revelou que a série, criada em 2008, foi rejeitada por vários estúdios e investidores, ao longo de 10 anos.
[2] A 13 de outubro, o Korean Cultural Center (KCC) nos Emirados Árabes Unidos organizou uma encenação dos jogos da série para duas equipas de 15 participantes, sem violência, em Abu Dhabi. O evento foi visto como uma forma de promoção da cultura sul-coreana.
[3] Ainda que algumas das suas concorrentes tenham desenvolvido ferramentas semelhantes, a Netflix é a plataforma com maior número de utilizadores e consegue trabalhar com uma maior quantidade de dados sobre a utilização do seu serviço, potenciando, assim, os efeitos da personalização.
[4] Não deixa de ser paradigmático que, numa fase inicial, este serviço se tenha demarcado dos meios tradicionais pela ampla liberdade dada ao utilizador, oferecendo-lhe a possibilidade de ver quando e onde quisesse qualquer um dos muitos títulos disponíveis no catálogo.