Quem tem perto de 30 ou 40 anos de idade provavelmente deve se lembrar das boas e velhas locadoras de vídeos. Nesses lugares, você geralmente era recebido por um atendente que poderia ajudá-lo a escolher um bom filme para assistir no conforto de sua casa. Depois, tudo o que você precisava fazer era rebobinar a fita (no caso das VHS) e devolver na loja.
As locadoras praticamente não existem e não há mais um expert em filmes para ajudar a escolher o próximo a assistir. Mas isso não significa que estamos mal atendidos. No lugar das locadoras, temos serviços de streaming, como Netflix e Amazon Prime; no lugar do atendente simpático, os eficientes sistemas de recomendação de filmes.
Como as locadoras acabaram, todos nós já sabemos. Mas como nós conseguimos substituir com tanta eficiência a recomendação das pessoas pelas sugestões da máquinas? Como funciona o sistema que consegue acertar com tanta precisão (ao menos para mim) as próximas produções a assistir?
O poder dos dados
Os sistemas de recomendação de filmes (e outros produtos de entretenimento, como vídeos, séries e músicas) tem como base fundamental a análise de dados. É por meio dessa ciência que as plataformas têm a capacidade de acertar com tanta precisão as recomendações. E é por meio da análise de dados que esses sistemas vão evoluir cada vez mais.
Não é tão difícil entender como esses sistemas, ao menos na teoria, funcionam. Um filme, por exemplo, pode muito bem ser classificado de acordo com uma série de características que apresenta. Alguns aspectos que geralmente estão presentes em qualquer produção e que nos ajudam a chegar com precisão ao nome de determinado filme são:
- gênero (ação, drama, terror etc.);
- nome do diretor;
- ano de lançamento;
- elenco;
- prêmios e nomeações;
- trilha sonora;
- orçamento;
- receita.
Uma boa análise de dados pode nos dar essa resposta sem grandes dificuldades. Mas como isso está relacionado com o sistema de recomendação de filmes?
Os nossos hábitos ao utilizar os serviços de streaming geram uma série de dados importantes. Os gêneros mais assistidos, os diretores preferidos, os atores mais buscados, se preferimos filmes recentemente lançados ou antigos… tudo isso acaba se transformando em dados para essas empresas. O que elas fazem com isso? Simples: juntam as informações para encontrar os filmes que mais nos agradariam.
Simples, mas nem tanto
Apesar de a explicação parecer desenhar esse sistema de recomendação de filmes como algo simples, ele é, na verdade, extremamente complexo. Isso porque diversas variáveis podem estar envolvidas, e nem sempre se chega a um bom resultado, mesmo com uma análise impecável de dados. No fim das contas, os serviços de streaming gastam rios de dinheiro para deixar as plataformas cada vez mais inteligentes e robustas, aumentando sua chance de acerto.
Nessa jogada, a análise de dados empresta a força de tecnologias como inteligência artificial, machine learning, data mining, deep learning e muitos outras que estão em voga atualmente. O resultado são sistemas complexos, construídos por profissionais muito bem treinados.
Apesar de parecer que estamos descrevendo verdadeiros “magos da tecnologia”, essas habilidades podem ser aprendidas e desenvolvidas. Basta apenas saber onde procurar e ter acesso a uma plataforma competente na qual aprender. Está com vontade — ou precisando — saber mais a respeito das tecnologias envolvidas nos sistemas de recomendação de filmes e que estão revolucionando a indústria do entretenimento?
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