Como funcionam os sistemas de recomendação de filmes e séries nos streamings?

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Vários sistemas diferentes de streaming de vídeo, música e até mesmo jogos on-line se tornaram mais populares nos últimos anos. Hoje em dia, a maioria das pessoas tem assinaturas em uma ou várias dessas plataformas, e isso não é diferente no que diz respeito a streamings de filmes e séries.

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Entre os maiores serviços disponíveis estão Netflix, Prime Video e Disney+, e em todos eles encontramos algoritmos que nos recomendam conteúdo. Essas recomendações permitem que o usuário escolha de forma mais assertiva o que assistir, de acordo com o gosto de cada um – mas como elas funcionam?

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Como funcionam os sistemas de recomendação nos streamings? via Glenn Carstens-Peters/Unsplash

Embora os sistemas de recomendação venham com uma promessa de “personalização” para o usuário, eles são, na verdade, algoritmos. Esses algoritmos são capazes de saber quais assuntos você mais gosta e começam a recomendar mais filmes e séries com base nessas preferências.

Para que os algoritmos de recomendação entendam o que enviar para você, eles precisam de muitos dados. Sendo assim, muitos streamings pedem aos usuários que classifiquem o conteúdo. Mas isso nem sempre é feito, então alguns algoritmos também utilizam outras informações – por exemplo, dados de clientes, que incluem idade, gênero e localização geográfica.

Além disso, cada ação que os usuários realizam em uma plataforma de streaming gera dados, que os sistemas analisam e resultam nas recomendações que recebemos diariamente. Ou seja, desde desistir de um filme ou série no meio até assistir uma temporada inteira em um dia, essas ações alimentam o algoritmo.

Com dados suficientes, há basicamente duas abordagens para fazer recomendações. A primeira, chamada “filtragem colaborativa”, baseia-se em classificações de outros usuários com comportamento semelhante. Para identificar padrões na enorme quantidade de dados gerados por grupos de usuários, as empresas utilizam métodos comuns da álgebra linear, como a decomposição do valor singular ou a análise de componentes principais.

Aplicativos de streaming em pasta no iPhone — (Imagem: Tada Images/Shutterstock)

A segunda abordagem é baseada no conteúdo: os usuários recebem recomendações de itens semelhantes aos que eles avaliaram positivamente anteriormente. Enquanto a abordagem colaborativa depende de muitos dados do usuário, as recomendações baseadas em conteúdo concentram-se nos produtos que estão sendo recomendados, já que é possível categorizar filmes por gênero, diretores, atores, duração e assim por diante.

Ambas têm vantagens e desvantagens e podem ser combinadas para obter melhores resultados. Por este motivo, atualmente, a maioria dos algoritmos de recomendação usa abordagens híbridas.

A Netflix, por exemplo, usa um sistema avançado de recomendações personalizadas com base em quatro algoritmos complexos que levam em conta as descrições e as faixas etárias alvo dos filmes, bem como as classificações e a popularidade entre os usuários. As recomendações geradas são organizadas em várias linhas ordenadas por suas categorias e preferências do usuário.

No entanto, quando a plataforma usa um método como a filtragem baseada em conteúdo, há o risco de você acabar preso a apenas um tipo de conteúdo. Muitas pessoas não prestam atenção ou não se preocupam com isso, afinal, estão recebendo recomendações de coisas de que gostam. Ainda assim, é interessante estar sempre atento a esse tipo de recomendação. Para se proteger, procure sair da sua zona de conforto e entrar em contato com conteúdos de diferentes assuntos.