Как Netflix влияет на нас и на то, что мы смотрим?

Его величество алгоритм

Запуск антиутопической корейской драмы от Netflix «Игра в кальмара» стал мощнейшим в истории: 111 миллионов зрителей смотрят как минимум две минуты эпизода. Почему же из тысяч шоу, доступных на Netflix по всему миру, так много людей в конечном итоге подсели именно на это? На данный вопрос есть простой ответ — алгоритм. Это работает компьютерная программа, которая предлагает нам персонализированные рекомендации для платформы на основе наших данных и данных других пользователей.

Стриминговые платформы, такие как те же Netflix, Spotify и Amazon Prime, несомненно, изменили то, как мы потребляем медиа, в первую очередь за счет значительного увеличения количества фильмов, музыки и телевидения, доступных зрителям.

Как же нам справляться с таким количеством вариантов? Такие сервисы, как Netflix, используют алгоритмы, чтобы фокусировать наше внимание в определенных направлениях, организовывать контент и поддерживать нашу активность на платформе. Как только мы открываем приложение, начинается процесс персонализации.

Наш культурный ландшафт теперь автоматизирован, он не просто является продуктом нашего предыдущего опыта, нашего прошлого и социальных кругов. Эти алгоритмы не просто отвечают нашим вкусам, они их еще и формируют.

Но, если слишком сосредоточиться на алгоритме, упускается из виду еще одна важная культурная трансформация, которая произошла за последние годы. Чтобы сделать весь этот контент управляемым, потоковые платформы представили нам новые способы организации культуры. Категории, используемые для разделения культуры на жанры, всегда были важны, но благодаря потоковой передаче они приобрели новые формы и силу.

Категоризация вкусов большая и очень большая

Возможности потоковой передачи вдохновили новое «классификационное воображение». Я придумал этот термин, чтобы описать, как взгляд на мир через жанры, ярлыки и категории помогает формировать нашу собственную идентичность и чувство места в мире.

50 лет назад вы могли открыть для себя несколько музыкальных жанров через друзей или зайдя в музыкальный магазин. Появление потоковой передачи внесло в наше медиапотребление классификацию и жанры в огромных масштабах. Только на Spotify представлены более пяти тысяч музыкальных жанров. Слушатели также придумывают собственные жанровые ярлыки при создании списков воспроизведения. Нас постоянно кормят новыми лейблами и их категориями, когда мы потребляем музыку, фильмы и телевидение.

Благодаря этому категоризированию наши вкусы могут быть более конкретными и эклектичными, а наша идентичность — более гибкой. Эти персонализированные рекомендации и алгоритмы могут сформировать наши вкусы. В моем личном обзоре Spotify к концу года оказалось, что второй из моих любимых жанров — «камерная психология», причем я никогда не слышал о такой категории! А потом я внезапно для себя обнаружил, что ищу, что же это такое, и деятелей, связанных с этим.

Подобные гиперспецифические категории создаются и хранятся в метаданных — закулисных кодах, поддерживающих такие платформы, как Spotify. Они служат основой для индивидуальных рекомендаций и помогают нам решить, что мы будем потреблять. Мы думаем о Netflix как об огромном архиве теле- и кинематографических материалов. Но это уже давно не так: это он управляет нами, это он решает, что мы в нем найдем, и использует для этого метаданные.

На Netflix тысячи категорий: от знакомых нам киножанров, таких как ужасы, документальные фильмы и мелодрамы, до сверхспецифических «манерных иностранных фильмов 1970-х годов».

Несмотря на то, что «Игра в кальмара» обозначена для публики как «корейский, триллер, драма», в метаданных Netflix есть тысячи более конкретных категорий, которые определяют наше потребление. Персонализированная домашняя страница использует алгоритмы, чтобы предлагать вам определенные жанровые категории и конкретные шоу. Поскольку большая часть этой информации находится в метаданных, мы никогда не узнаем, какие из этих тысяч категорий нас обслуживают.

Возьмем, опять же, «Игру в кальмара». Вполне возможно, что способ добиться крупного запуска отчасти связан с алгоритмическим продвижением широко просматриваемого контента. Его успех — пример того, как алгоритмы могут усилить то, что уже популярно. Как и в социальных сетях, как только тренд начинает завоевывать популярность, алгоритмы могут привлечь к нему еще больше внимания. Категории Netflix делают то же самое, сообщая нам, какие программы популярны в нашем регионе.

Кто все контролирует?

Как обычные потребители средств массовой информации, мы слабо понимаем работу и потенциал этих рекомендательных алгоритмов. Но между тем у этого «классификационного воображения» неизбежно будут последствия.

Например, классификация культуры может закрыть нам доступ к определенным категориям или точкам зрения. Впрочем, это необязательно плохо, поскольку подобный контент может быть ограничивающим или даже вредным, как в случае с распространением дезинформации в социальных сетях.

Наши социальные связи тоже во многом определяются культурой, которую мы потребляем, поэтому эти категории и жанры могут в конечном итоге повлиять на то, с кем мы взаимодействуем.

Положительные стороны очевидны — персональные рекомендации от Netflix и Spotify помогают нам найти именно то, что нам нравится, в неопределенно большом количестве вариантов. Вопрос в том, кто решает, каковы категории, что в них помещать и, следовательно, что мы в конечном итоге будем смотреть, слушать и читать?