Vários serviços de streaming de vídeo, música e jogos online têm se tornado mais populares nos últimos anos. Hoje em dia, a maioria das pessoas possui assinaturas em uma ou várias dessas plataformas, o que inclui também os serviços de streaming de filmes e séries.
Entre os principais serviços disponíveis estão Netflix, Prime Video e Disney+, e todos eles possuem algoritmos de recomendação de conteúdo. Essas recomendações permitem que o usuário escolha de forma mais assertiva o que assistir, de acordo com suas preferências pessoais. Mas como esses algoritmos funcionam?
Os sistemas de recomendação, apesar de terem como objetivo a personalização para o usuário, são, na verdade, algoritmos. Eles são capazes de identificar quais assuntos o usuário mais gosta e, a partir disso, recomendam filmes e séries com base nessas preferências.
Para que os algoritmos de recomendação entendam o que enviar para o usuário, é necessário que eles tenham muitos dados. Por esse motivo, muitos serviços de streaming pedem que os usuários classifiquem o conteúdo. No entanto, nem sempre essa classificação é feita, então os algoritmos também utilizam outras informações, como idade, gênero e localização geográfica dos usuários.
Além disso, cada ação que os usuários realizam em uma plataforma de streaming gera dados, que são analisados pelos sistemas de recomendação e resultam nas recomendações diárias que recebemos. Isso significa que desde desistir de assistir um filme ou série no meio até assistir uma temporada inteira em um dia, todas essas ações são alimentadas no algoritmo.
Com dados suficientes, existem basicamente duas abordagens para fazer recomendações. A primeira é chamada de “filtragem colaborativa” e se baseia nas classificações de outros usuários com comportamento semelhante. Para identificar padrões nos dados gerados por grupos de usuários, as empresas utilizam métodos matemáticos, como a decomposição do valor singular ou a análise de componentes principais.
A segunda abordagem é baseada no conteúdo dos filmes e séries. Os usuários recebem recomendações de itens semelhantes aos que eles avaliaram positivamente anteriormente. Nesse caso, as recomendações se baseiam nas características dos filmes e séries, como gênero, diretores, atores, entre outros.
Ambas as abordagens têm vantagens e desvantagens e muitas vezes são combinadas para obter resultados mais precisos. Por esse motivo, a maioria dos algoritmos de recomendação utiliza abordagens híbridas.
A Netflix, por exemplo, utiliza um sistema avançado de recomendações personalizadas com base em quatro algoritmos complexos. Esses algoritmos levam em conta as descrições e classificações dos filmes, além da popularidade entre os usuários. As recomendações geradas são organizadas em várias linhas ordenadas por categorias e preferências do usuário.
No entanto, é importante ficar atento ao uso da filtragem baseada em conteúdo, pois há o risco de ficar preso apenas a um tipo de conteúdo. Muitas pessoas não se preocupam com isso, afinal, estão recebendo recomendações de coisas de que gostam. No entanto, é interessante sair da zona de conforto e entrar em contato com conteúdos de diferentes assuntos.
Fonte: Guia Região dos Lagos
