Samantha Lee / Orang Dalam BisnisSaat Anda duduk di sofa untuk menonton serial atau film di Netflix atau salah satu pesaingnya, pemilihan judul yang Anda lihat biasanya dikontrol oleh algoritma.
Bidang khusus kecerdasan buatan disebut pembelajaran mesin, yang membantu pemirsa menentukan pilihan dari ribuan judul. Bukan hanya urutan film dan serial yang ditayangkan, tapi juga misalnya halaman depan yang dilihat penonton dan disesuaikan dengan seleranya.
Dengan mempersonalisasi layanan mereka, Netflix, Amazon Prime Video, Maxdome and Co. membantu pemirsa menemukan konten yang sesuai dengan lebih cepat. Tentunya juga untuk memastikan pelanggan terus mengonsumsi konten dan terus berinteraksi dengan platform. Rekomendasi yang disesuaikan – dan pengalaman pengguna secara lebih luas – akan menjadi semakin penting bagi platform streaming seiring dengan semakin banyaknya layanan berlangganan yang memasuki pasar.
Netflix adalah yang teratas dalam AI
Dalam hal pembelajaran mesin, raksasa streaming Netflix adalah salah satu perusahaan terkemuka di dunia. Perusahaan menggunakan algoritme untuk membuat rekomendasi konten berdasarkan preferensi pengguna dan menyesuaikan cara penyampaian rekomendasi tersebut kepada pengguna.
Layanan streaming terus menguji cara lain untuk memberikan rekomendasi dan menarik orang agar mengonsumsi lebih banyak konten – seperti memutar cuplikan antara episode serial yang berbeda atau grafik menu yang berbeda.
Namun informasi apa yang sebenarnya dikumpulkan Netflix dari pengguna untuk hal ini? Pada dasarnya, algoritme Netflix menyarankan acara TV dan film berdasarkan kebiasaan menonton dan masukan pemirsa: apakah pengguna menilai acara tersebut baik atau buruk; apa yang ditonton oleh pelanggan lain dengan kebiasaan menonton serupa. Netflix membagi pelanggannya menjadi lebih dari 2.000 komunitas selera yang terus berkembang – yaitu kelompok pengguna yang menonton serial atau genre yang sangat spesifik. Ini membuat daftar putar untuk pengguna yang lebih menyukai pemeran utama wanita yang kuat atau yang sangat menikmati menonton film pahlawan super atau serial misteri.
“Di Netflix, kami berusaha untuk terus meningkatkan rekomendasi kami sehingga pengguna mendapatkan saran yang benar-benar ingin mereka lihat,” kata juru bicara Netflix. “Rekomendasi ini didasarkan pada cara anggota berinteraksi dengan konten kami – jenis acara apa yang mereka tonton, berapa banyak serial yang mereka tonton, dan banyak lagi. Informasi ini digunakan untuk membuat halaman beranda yang disesuaikan untuk lebih dari 140 juta anggota, yang kemudian memberikan layanan lebih baik lagi kepada pengguna kami.”
Rekomendasi Netflix bergantung pada metadata
Menurut Netflix, 80 persen acara di platform ini ditemukan melalui rekomendasi. Namun, algoritma saja tidak selalu cukup. Mesin rekomendasi hanya akan berfungsi jika metadata yang mendukungnya. Sistem pembelajaran mesin melakukan banyak pekerjaan, mempercepat tugas yang monoton namun penting dalam memberi anotasi pada setiap konten di perpustakaan dengan informasi seperti genre, aktor, tema utama, bahasa, atau bahkan gaya visual. Informasi ini kemudian digunakan untuk membuat rekomendasi dan menampilkan konten yang relevan sebagai respons terhadap penelusuran.
Algoritme ini bekerja paling baik ketika pengguna mencari “film dokumenter kriminal yang sebenarnya” atau memilih satu kategori seperti film layar lebar atau drama TV. Namun, rekomendasi yang dapat diberikan oleh sistem pembelajaran mesin masih terbatas.
Jadi Netflix saat ini sedang menguji metode lain yang lebih tradisional yang dapat digunakan pengguna untuk menemukan acara TV dan film. Misalnya, ini mencakup daftar perubahan mingguan yang mencantumkan sepuluh konten yang paling banyak dilihat di suatu wilayah. Daftar tersebut membantu Netflix mempromosikan produksinya sendiri, meskipun judulnya tidak sesuai dengan rekomendasi algoritme, kata para ahli.
Apakah serial interaktif ada di masa depan Anda?
Melihat ke masa depan, Netflix juga sedang bereksperimen dengan konten interaktif yang suatu hari nanti dapat digunakan untuk meningkatkan rekomendasi konten — yang terbaru adalah episode “Bandersnatch” dari serial fiksi ilmiah “Black Mirror”.
Para ahli menduga data dari partisipasi penonton dalam serial interaktif dapat membantu Netflix lebih memahami alasan penonton tertarik pada karakteristik karakter tertentu dalam film dan serial. Hal ini dapat membuat algoritme Netflix lebih cerdas dan membantu perusahaan mengembangkan lebih banyak konten yang benar-benar ingin dilihat oleh pemirsa. Netflix sudah menggunakan data penggunanya untuk menentukan berapa banyak uang yang akan diinvestasikan dalam format baru berdasarkan preferensi aktor, karakter, serial film, dan genre.
“Bandersnatch benar-benar sangat menarik, namun masih terlalu dini untuk membicarakannya lebih detail,” kata Yves Berguist, ilmuwan data dan kepala startup Corto AI. “Tetapi akan ada lebih banyak format seperti ini karena industri sedang membicarakannya.”
Pada tahun 2018, Netflix menghabiskan lebih dari $1,2 miliar untuk teknologi dan pengembangan. Hal ini juga mencakup perbaikan pada sistem rekomendasi. Perusahaan ini mempekerjakan tim peneliti dengan beragam latar belakang, termasuk ahli saraf, ahli biostatistik, ekonom, dan fisikawan, untuk meningkatkan rekomendasi dan menyesuaikan platform dengan pengalaman pengguna – mulai dari grafik hingga video dan kontrol yang dapat memengaruhi apakah pengguna mengklik konten atau tidak.
Pembelajaran mesin atau kurasi manusia?
Mengapa orang secara emosional tertarik pada konten yang berbeda pada waktu yang berbeda, mulai dari komedi romantis hingga thriller pembunuhan? Ini adalah salah satu pertanyaan terpenting yang tidak hanya ingin dijawab oleh Netflix dengan bantuan pembelajaran mesin. “Orang-orang sangat hebat dalam menangkap dan memahami isyarat visual, isyarat audio, isyarat grafis, bahasa tubuh, dan semua hal itu,” kata Joe Inzerillo, CEO layanan streaming Disney. “Kami terus berupaya untuk memahami apa yang menyebabkan fenomena ini.”
Inzerello juga berharap seiring waktu Disney akan dapat menemukan konten dan format baru berdasarkan cara pelanggan menggunakan layanan streaming perusahaan AS ESPN Plus, Hulu, atau layanan streaming Disney yang akan datang.
Perusahaan Amerika WarnerMedia, yang saat ini mengerjakan layanan streamingnya sendiri HBO Max, awalnya ingin mengandalkan kurasi manusia untuk melawan Netflix dan Disney.
“Di WarnerMedia, kami memiliki beberapa kurator dan pendongeng terbaik di dunia,” kata Jesse Redniss, kepala WarnerMedia Innovation Lab, sebuah inkubator eksklusif yang membantu mengembangkan teknologi. “Kemudian menggabungkan perakitan manual dengan kemampuan AI akan – menurut saya – sangat membantu membawa produk kami ke level berikutnya.”
Batasan AI
Layanan streaming membuat rekomendasi berdasarkan kebiasaan menonton pengguna dan kebiasaan pengguna serupa. Namun pada titik manakah algoritma harus menyimpang dari pola ini? Misalnya, jika Anda menonton komedi situasi sepanjang hari, haruskah algoritme turun tangan dan mencoba mengeluarkan Anda dari kebiasaan tersebut dengan drama atau komedi romantis berdurasi penuh? Selain itu, minat seseorang tidaklah statis: pada Sabtu sore yang hujan, minat tersebut bisa sangat berbeda dengan minat pada Selasa malam ketika seseorang hanya ingin bersantai.
“Rasa atau sentimen sangat sulit diprediksi dalam industri saat ini,” kata Jeanine Heck, wakil presiden divisi AI Comcast. “Saya rasa AI belum ada yang bisa membaca pikiran.”
Baca juga: Netflix mungkin akan segera mengambil langkah yang akan menakuti banyak pelanggan, kata pakar media
Ketergantungan besar Netflix pada algoritma telah membuat marah beberapa pengguna di masa lalu. Pada tahun 2018, perusahaan tersebut dikritik karena dugaan orientasi rasisnya setelah beberapa pengguna kulit hitam mengatakan bahwa Netflix menampilkan aktor kulit hitam dalam pratinjau film dan serial – meskipun mereka hanya terlihat dalam peran kecil.
“Kami tidak menanyakan anggota kami tentang ras, jenis kelamin, atau etnis mereka, jadi kami tidak dapat menggunakan informasi ini untuk mempersonalisasi pengalaman Netflix individu,” jawab Netflix saat itu. “Satu-satunya informasi yang kami gunakan adalah kebiasaan menonton dan data penggunaan anggota kami.”
Penutup
Banyak sistem rekomendasi konten yang masih memerlukan panduan atau kurasi manusia, baik melalui perubahan algoritme yang diuji A/B atau playlist video manual.
Laura Evans, wakil presiden data untuk layanan streaming Disney, merangkum situasi ini dengan tepat:
“Kita bisa bereaksi sangat emosional terhadap genre, film, atau serial tertentu. Namun benar-benar memahami mengapa kita begitu terpesona oleh alur cerita tertentu mungkin merupakan kemungkinan paling menarik dari teknologi baru ini dalam waktu dekat.”
Teks ini diterjemahkan dari bahasa Inggris dan diedit oleh Paol Hergert. Anda sedang membaca teks aslinya Di Sini.