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Netflix居然不需要用户评分和评论了 要彻底靠人工智能读心术?

作者:方小新    来源:电科动态   发布时间:2018-08-10 16:12:07

   【流媒体网】摘要:近年来,奈飞不再单纯依赖星级评分数据,逐步革新用户评价体系,积极推进以内容为根本、以算法为手段、以用户为核心的运营模式。


  多年来,美国流媒体平台奈飞(Netflix)长期采用基于用户星级评分数据的算法,通过分析评分数据和观看行为来了解用户对内容和演员类型的偏好,并提供个性化推荐。迄今,奈飞获得的用户星级评分数据已累计数十亿条。

  近年来,奈飞不再单纯依赖星级评分数据,逐步革新用户评价体系,积极推进以内容为根本、以算法为手段、以用户为核心的运营模式。

  一、“点赞评分”替代“五星评分”,进而提高机器学习算法效率

  2017年4月,奈飞开始采用“点赞评分系统(Thumbs System)”,用户可通过“点赞(Thumbs Up)”或“拍砖(Thumbs Down)”来表达对内容的看法。

 

  奈飞还将“点赞评分系统”与“百分率匹配系统(Percent Match System)”配合使用,基于两者向用户推荐内容;而内容的星级已不再显示,界面只显示百分率,用以代表奈飞对于内容的推荐程度。

  对于放弃“星级评分”转而采用“点赞评分”,奈飞的解释是:首先,用户观看行为和星级评分情况并不一致,五星评分无法准确洞察用户喜好,对原创内容和流媒体时代的奈飞并无益处。

  其次,星级值比较容易让用户误解为所有用户评分的平均值(类似电影资讯类网站),但实际上这一数值是奈飞基于当前用户以及类似用户的喜好得出的预测分数,不同用户在同一影片界面上看到的评分可能不同。另外,星级评级方式过于复杂,用户主动参与度不高。

  奈飞认为,“点赞评分”去除了用户评价的模糊区,使机器学习算法更为高效;同时评分方法简便,降低了反馈门槛、增加了反馈用户人数——在奈飞内测过程中,“点赞评分”使用户评价参与率提升200%。

 

  “点赞评分”与“百分率匹配”系统的配合更好地对用户进行了个性化推荐和引导,但不少用户对取消五星评分系统感到惋惜。

  他们认为,奈飞或许试图以最快的方式给用户提供最优体验,但新版评级系统直接引导用户进入特定内容类型和观看模式,而不是试图拓宽他们的视野;

  也有部分用户表示,“百分率”较过去的星级更让人费解,且推荐给用户的所谓高契合度影片实际上并不一定符合用户个人品味。

  二、取消并移除用户评论,以消除自有内容负面评价影响

  据科技媒体CNET报道,奈飞将在2018年夏季逐步关闭网页版用户评论功能,该举措将分阶段实施——2018年7月30日起停止接受用户评论,8月中旬将删除客户提交的所有评论。此前,奈飞允许观众在五星评分外发表评论,字数必须控制在80~1999之间。

  据奈飞称,随着时间推移,评论功能的使用率有所下降——因为该功能只有通过PC端登陆奈飞网站才能使用。比起实体影碟租赁时代,流媒体时代评论的参考价值已不再那么重要,因为用户可以试看部分内容,试错成本低。

  奈飞同时提供了“朋友喜欢的节目”给用户做参考,认为这比陌生人的随机评论更具参考价值,且是“内容社交化”的一种尝试。

  有评论指出,奈飞取消用户评论功能可能归结于更为务实的理由:评论对奈飞的推荐算法并没有太大帮助,且其未能带动人们观看更多内容,而负面评论更对企业发展不利——尤其是在奈飞增加原创节目支出、亟待集聚用户人气的情况下。

 

  同样被认为是封堵“悠悠之口”之举,2017年,亚马逊(Amazon)旗下的互联网电影资料库(Internet MovieDatabase,IMDb)已关闭用户论坛,认为他们“不再为大多数用户提供积极、有用的体验”。不过,目前其他数字内容服务(包括亚马逊和苹果的iTunes)仍保留用户评分和评论。

  奈飞(Netflix)作为全球最受资本追捧的媒体公司,近年来已收获相当亮眼的业绩,截止2018年第一季度在全球市场已拥有1.25亿用户,50%以上的用户位于美国以外,90%以上的用户经常观看原创节目。

  据估算,奈飞会员订阅收入为年均140亿美元,而其2018年原创内容方面的预算支出为130亿美元,且奈飞在多个海外地区有针对性地推出了地方原创内容,在拓展市场方面发挥了重要作用。

 

  奈飞近日获得美国电视艾美奖112项提名,超越HBO(108项)及其他所有电视网。分析认为,奈飞正在创造“内容护城河”,以抵御来自HBO、迪士尼(Disney)、亚马逊(Amazon)、苹果(Apple)等对手的激烈竞争。

  奈飞在了解用户喜好方面的投入也非常大,其在技术和算法研发领域的投入增速已超过公司营收增速。在DVD租赁时代,奈飞推荐算法的主要数据来源是用户评价。

  随着互联网时代的到来,奈飞的核心业务已转变为在线流媒体,因此可以从更多维度获得用户的行为数据,比如用户观看了什么视频、如何观看视频(包括使用设备、观看时间、观看频率、观看时长),通过何种方式发现视频,甚至哪些视频已推荐给用户但未被点播等。

 

  奈飞推荐系统使用了多种推荐算法,其中最为核心的是个性化视频排序算法(PersonalizedVideo Ranker,PVR)和Top-N视频排序算法(Top-N VideoRanker)。

  PVR算法进行基于影片类型的推荐,为每个用户量身推荐不同的类型影片,并针对用户喜好对整个类型目录进行排序;而Top-N算法的核心目标是从所有类型目录中找出用户最可能选择的影片。

  此外,奈飞还采用了基于平台用户短期动态观看趋势的趋势排序算法(Trending Now Ranker)、基于个体用户续播和续集观看习惯的继续观看排序算法(Continue Watching Ranker)、基于观看历史的相似视频推荐算法(Video-Video Smilarity),在推荐页面生成、搜索体验等方面还应用了页面生成/行选择和排序算法(Page Generation: Row Selection and Ranking)、推荐理由选择算法(Evidence)和搜索推荐算法(Search)等。

  奈飞推荐算法利用不断发展进步的人工智能技术,将用户与他们可能感兴趣的内容相匹配,并不断进行改进完善。

  但外界认为,奈飞无微不至的贴心推荐让使用者处于被动接受的位置;长此以往,用户可能会丧失对内容选择的主动权和跳出偏好框架的能力,用户的认知体系将变得单一且充满偏见。

责任编辑:吕佩
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