Análise de Dados e Recomendações: Netflix e IMDb, Exercícios de Casos-Estudo Integrados

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UNINASSAU

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

JOÃO PAULO ALMEIDA LIRA LAIZA JOANA ROBERTA MARIELLY REGUEIRA GALVÃO

TÓPICOS INTEGRADORES I

OLINDA

NETFLIX ORIGINAL & IMDB SCORES

Atualmente, todos queremos uma plataforma de streaming inteligente que conheça nossas preferências e gostos, mas de maneira natural. Por isso, a Netflix investe em sistemas de recomendação, que interagem diariamente com o usuário, mesmo que de maneira oculta. A Netflix se baseia nos hábitos dos consumidores para aprimorar seus algoritmos de sugestão. Para novos assinantes, a plataforma fará recomendações básicas. Eles estimam a probabilidade de alguém assistir a algum título do catálogo com base em informações como: notas dadas pelo perfil a outros títulos da plataforma, outros usuários com preferências e gostos parecidos e gênero, categorias, atores e ano de lançamento do título. Essa função é um dos fatores de sucesso da Netflix, mas não é algo fácil de implementar. O segredo é a ciência de dados. A Netflix utiliza Machine Learning para fragmentar as intenções pré-concebidas dos assinantes e, assim, procurar por conteúdo que estava fora do radar. As “previsões” da Netflix são respaldadas em tópicos diferenciados no conteúdo em vez de se basear em categoria mais amplas. No caso da Netflix, a empresa afirma que, devido a grande quantidade de conteúdo disponível na plataforma, havia uma preocupação na maneira de como ajudar os assinantes a encontrar conteúdo para mantê-los no serviço. Criou-se então a NRE (mecanismo de recomendação da Netflix) Também existem outros fatores que a Netflix também leva em conta: os horários em que o usuário mais usa o serviço, por quais dispositivos ele mais acessa e qual é o tempo médio que ele dedica à Netflix. Caso não esteja vendo algo a que queira assistir, basta fazer uma busca no catálogo do seu país. Quando você inserir algo na busca, os primeiros resultados que retornará terá como base as ações de outros assinantes que tenham inserido os mesmos termos ou termos similares. O NRE (Netflix Recommendation Engine) é composto por múltiplos algoritmos que filtram o conteúdo com base no perfil do usuário. É uma tarefa difícil, pois o sistema filtra mais de 3 mil títulos usando mais de mil agrupamentos de recomendação, sendo todos baseados nas preferências dos usuários. De acordo com a Netflix o NRE é responsável por 80% do consumo de conteúdo da plataforma. IMDb, também conhecida como Internet Movie Database é uma base de dados online de informação sobre cinema, TV, música e games. Além de reunir informações sobre artistas e produções, o site também permite que usuários criem listas e avaliem seus filmes favoritos. A avaliação é feita em uma escala de 1 a 10, representa por estrelas. Os votos individuais são agrupados e resumidos em uma nota única, exibida com destaque na página principal do título. Além de reunir informações sobre artistas e produções, o site também

QUESTIONÁRIO

1. Qual o gênero de série/filme você mais gosta?
2. Qual o tipo de documentário mais chama sua atenção?
3. Qual seu filme predileto?
4. Qual sua série predileta?
5. Qual(ais) a(s) sua(s) atriz(es) favorita(s)?
6. Qual(ais) o(s) seu(s) ator(es) favorito(s)?
7. Qual o diretor você mais admira?
8. Quantas vezes por semana você assiste Netflix?
9. Você passa quanto tempo por dia assistindo Netflix?
10. Qual o horário do seu dia em que você assiste Netflix?
11. Você acha que na Netflix falta incluir filmes/séries/documentários de qual país?
12. Você conhece ou já ouviu falar sobre o IMDb?
13. Você leva em média quanto tempo para escolher um filme/série/documentário na Netflix?
14. Você escolhe um filme por gênero, elenco, diretor ou pela avaliação no IMDb?
15. Você sente que as recomendações da Netflix acertam ou erram quando lhe indicam um filme/série/documentário?