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Netflix cambiará su sistema para recomendar series y películas

Netflix cambiará su sistema para recomendar series y películas
La plataforma de streaming prescindirá del porcentaje de coincidencia, una herramienta que ayudaba a predecir si un título iba a gustar a un usuario en función de su historial

Netflix prepara cambios en su sistema para recomendar series y películas a sus suscriptores y pronto eliminará una de sus funcionalidades. La plataforma de streaming prescindirá del porcentaje de coincidencia, una herramienta que ayudaba a predecir si un título iba a gustar a un usuario en función de su historial.

Así lo ha revelado IndieWire, que afirma que ahora Netflix apostará por los tags o etiquetas, palabras o frases de moda que se muestran en la parte inferior de la ventana emergente. Según The New York Times, la clasificación de contenidos por tags es una de las prioridades para Netflix, que tiene 30 empleados dedicados únicamente a esta tarea.

"Imagínate revistas que no tienen portada y solo tienen fotografías. Los tags marcan mucho la diferencia como una línea de portada en esa decisión instantánea de 'esto es para mí'", explicó Allan Donald, director de producto de Netflix, a The New York Times. La directora de productos de Netflix, Eunice Kim, declaró al diario que, si el usuario no reproduce el contenido en unos 53 segundos, las posibilidades de ver algo disminuyen "precipitadamente".

Hay más de 3.000 etiquetas para clasificar contenido en Netflix. Según The New York Times, las más usadas son "romántico", "emocionante" o "suspense", mientras que la menos utilizada es "Occupation: farmhand" (Profesión: peón de campo).

Netflix ya ha modificado en varias ocasiones su algoritmo y su método de recomendaciones. Anteriormente tuvo un sistema de calificación de 5 estrellas, que fue reemplazado por la calificación de pulgar hacia arriba o pulgar hacia abajo. El porcentaje de coincidencia que ahora va a ser eliminado también se añadió para sustituir la función Sorpréndeme, que ofrecía al usuario un título aleatorio en base a su algoritmo.