Netflix sotto il cofano. Architettura dell’informazione e user experience in Netflix (parte 1)

di

Netflix riscrive l’esperienza del vedere film attraverso un meccanismo di personalizzazione molto spinto – è il film a cercare lo spettatore e non viceversa. Meccanismo che si basa su un sistema di classificazione estremamente raffinato e complesso, capace di generare migliaia di generi e sottogeneri a partire da un set limitato di descrittori (faccette).


Dal servizio all’esperienza

Netflix ha capito rispetto ai suoi competitor che non era tanto la richiesta di un nuovo tipo di prodotto l’esigenza emergente nel mercato dell’intrattenimento, quanto la necessità di una nuova esperienza.

La voglia di passare un paio d’ore a casa la sera, rilassati a guardarsi un film o una serie TV di fatto non è cambiata nel corso del tempo: così facevano i nostri genitori, così fanno ancora i millennials o la Z generation, pur con le dovute differenze portate dall’accesso pressoché illimitato in termini di quantità e qualità. L’home entertainment è dunque arrivato a una svolta grazie al fatto che ora è l’utente a scegliere quando e quanto vedere i suoi programmi preferiti.

A tutto ciò Netflix aggiunge la personalizzazione. Che fa da complemento a un catalogo sterminato: un’offerta così vasta potrebbe infatti creare una difficoltà di scelta nelle persone che non abbiano già le idee chiare su cosa vedere. Netlfix risponde a questa difficoltà anticipando le mosse dello spettatore, attraverso un potente sistema di suggerimenti basato sui titoli visti in precedenza.

Personalizzazione

Netflix utilizza la propria piattaforma per capire che cosa piace ai suoi utenti e soprattutto per capire cosa vorrebbero vedere. Riuscire a capire che cosa piace ai propri clienti non serve solo per garantire un’esperienza personalizzata, ma serve per capire su cosa puntare per produrre nuove serie televisive di successo (Netflix è anche produttore in proprio di film e serie tv). Già dalla homepage si può intuire come le produzioni originali Netflix siano messe decisamente in primo piano rispetto agli altri contenuti (occupando spesso il visore in homepage e una delle prime righe della struttura). Sapere cosa potrebbe piacere alla gente è il vantaggio competitivo di Netflix.

Netflix homepage

Alla base del meccanismo di monitoraggio e personalizzazione c’è un sofisticato sistema di classificazione dei film: ogni titolo prevede un alto numero di metadati che vengono combinati fra loro per creare categorie estremamente specifiche.

Ed è proprio su questa funzionalità che Netflix basa la sua esperienza utente. “Abbiamo diviso i nostri contenuti in centinaia di sottogeneri per aiutare l’utente a trovare ciò che più fa per lui, basandoci su ciò che ha già visualizzato”, ha spiegato Marlee Tart, communications specialist di Netflix.

Metadati Netflix

Il sistema di classificazione a faccette

Nel suo articolo How Netflix Reverse Engineered Hollywood, il giornalista Alexis Madrigal ha calcolato in 76897 il numero delle categorie/generi di Netflix. In realtà, ciascuna categoria è generata da un numero definito di descrittori base (faccette) combinati fra loro secondo opportune regole. I descrittori impiegati sono estremamente dettagliati e coprono un insieme di aspetti molto ampio, ben oltre i classici generi cinematografici: così, ad esempio, di un film viene definito anche il grado di romanticità (con suo valore che va da 1 a 5); il finale con il suo grado di felicità, tristezza o ambiguità; l’ambientazione e così via. Il lavoro di classificazione è svolto da umani e non da un software, persone incaricate da Netflix per guardare con attenzione un film e descriverlo nei minimi dettagli con il set di descrittori messo a punto da Netflix (con tanto di manuale da studiare).

A partire da questo sistema di descrittori un algoritmo genera “on the fly” tutte le categorie e sottocategorie dei film: la logica e il funzionamento di questo meccanismo sono quindi quelli tipici della classificazione a faccette (o analitico-sintetica). Le faccette, a loro volta, si ispirano al modello di classificazione del prodotto cinematografico statunitense, che utilizza un numero più elevato di metadati rispetto a quello italiano; questi metadati sono sia formali (come i destinatari, la provenienza geografica o le informazioni sul cast) sia semantici (come il genere in senso stretto, l’ambientazione, gli strumenti utilizzati, i personaggi coinvolti ecc.). Noi abbiamo individuato 17 faccette, tra semantiche (quindi faccette propriamente dette) e non semantiche (o formali).

Le migliaia di categorie del catalogo Netflix sono quindi generate combinando fra loro le varie faccette secondo una opportuna sintassi con l’obiettivo di creare stringhe di senso compiuto:

  1. Region (British, French, Asian…)
  2. Adjectives (Suspenseful, Gritty, Independent…)
  3. Noun Genre (Movies, Dramas, Comedies…)
  4. Based On… (Based on Real Life, Based on Books, Based on a Book…)
  5. Set In… (Set in Europe, Set in Asia, Set in Ancient Times)
  6. From the… (From the 1980s, From the 1970s, From the 1960s)
  7. About… (About Marriage, About Royalty, About Parenthood)
  8. For Age X to Y (For Kids, For Ages 8 to 10, For Ages 8 to 12)
  9. ecc.
Region + Adjectives + Noun Genre + Based On... + 
+ Set In... + From the... + About... + For Age X to Y

Maggiori dettagli sulla sintassi che genera le categorie si trovano nell’articolo di Madrigal, How Netflix Reverse Engineered Hollywood.

Una logica di questo tipo dà origine a categorie talmente specifiche da sembrare talvolta persino assurde: film con una protagonista femminile dal carattere forte; film australiani degli anni Ottanta ricchi di suspense; commedie irriverenti a sfondo politico.

Minimo sforzo e logica push

Non tutte le faccette impiegate sono visibili: alcune restano nascoste al pubblico, altre sono visibili solo in sezioni specifiche del sito. Anche le categorie che esse generano sono diversamente visibili a seconda di dove ci si trovi o della modalità di navigazione utilizzata: alcune sono visibili in homepage, altri nelle schede dei film, altre ancora compaiono come suggerimenti durante la digitazione nel campo di ricerca.

Al contrario di molte altre piattaforme che usano la classificazione a faccette, Netflix non ci permette di utilizzare le faccette per filtrare i contenuti; le faccette restano nascoste, mentre ciò che ci viene mostrato sono solo le categorie risultanti dalla loro diversa combinazione. E anche queste ultime sono in effetti mostrate solo in parte, quel tanto che basta.

In tutto questo è evidente l’obiettivo di Netflix: rovesciare letteralmente il meccanismo di fruizione; l’utente non deve sforzarsi di trovare un film, è il film a trovare lui! Una scelta radicale, non esente da rischi, ma probabilmente vincente in un’epoca di sovraccarico informativo e di paradosso della scelta. E certamente coerente con il principio del minimo sforzo.

Correlazione in Netflix

Correlazione in Netflix

Incoerenza delle categorie in homepage

Il sottoinsieme di categorie visibili in homepage sono generate dinamicamente sulla base di ciò che la persona ha visto, e mutano quindi nel tempo in base al comportamento dell’utente stesso. Ecco ad esempio alcune delle categorie che si incontrano scrollando la homepage di Beatrice:

  • Beatrice, continua a guardare…
  • La mia lista
  • Originali Netflix
  • I titoli del momento
  • Aggiunti di recente
  • Serie TV
  • Perché hai guardato…
  • Da rivedere
  • Dramma
  • Drammi TV USA
  • Film acclamati dalla critica
  • Film crime
  • Donne che dominano lo schermo
  • Drammi acclamati dalla critica
  • TV per bambini
  • Drammi cupi tratti dai libri
  • Film spaventosi
  • Documentari su scienza e tecnologia.

Come si vede, sono proposti insieme con lo stesso grado di rilevanza classi basate su criteri eterogenei: comportamento dell’utente (Beatrice continua a guardare; Perché hai guardato); produzione (Originali Netflix); tempo (I titoli del momento, Aggiunti di recente); destinatari (TV per bambini).

Alcuni titoli possono ripetersi all’interno di più categorie: è l’effetto del sistema di classificazione adottato; poiché le categorie sono generate dinamicamente a partire da un set di faccette variegato, è conseguenza naturale che lo stesso oggetto possa apparire in più categorie contemporaneamente. Tuttavia, data l’invisibilità della logica soggiacente alle categorie, il fatto di ritrovare un titolo in categorie diverse potrebbe disorientare alcuni utenti.

Incoerenza delle categorie nel menu

Il problema dell’incoerenza si ripete anche nel menu di navigazione principale Sfoglia, in cui sono proposte le seguenti categorie:

  • Serie TV
  • Azione
  • Bambini e famiglia
  • Cabaret e talk show
  • Commedia
  • Documentari
  • Dramma
  • Fantascienza e fantasy
  • Horror
  • Indipendenti
  • Internazionali
  • Italiani
  • Romantici
  • Thriller.

Anche in questo caso il criterio di scelta delle voci non è chiaro; nello stesso menu sono elencati in ordine alfabetico item per: tipologia (Serie TV, Film, Cabaret e Talk Show), generi (Azione, Commedia ecc.), tipo di produzione (Indipendente), provenienza geografica (Internazionali, Italiani), destinatari (Bambini e famiglia).

Menu Netflix

Nella prossima puntata

Parleremo delle diverse modalità di navigazione e accesso ai contenuti; del problema della scelta; dei pregi e difetti di Netflix.

Bibliografia

  1. Betti I. (2016) Netflix, un blog svela i codici numerici per accedere più velocemente alle categorie di film e serie tv. Huffington Post, 13 gennaio.
  2. Cosimi S. (2017) Netflix, arriva il ‘mi piace’. E un algoritmo ti dirà se fra te e una serie è amore. Repubblica.it, 18 marzo.
  3. Fritz B. (2012) Cadre of film buffs helps Netflix viewers sort through the clutter. Los Angeles Times, September 3.
  4. Hernadez B. (2015) The Netflix ID Bible – Every Category on Netflix. What’s On Netflix. February, 15.
  5. Lavazza M. C. (2016) Netflix, tassonomie ed esperienza umana. 8 agosto.
  6. Madrigal A. C. (2014a) How Netflix Reverse Engineered Hollywood. The Atlantic, January 2.
  7. Madrigal A. C. (2014b) Netflix-Matrix.
  8. Netflix Tech Blog (The).
  9. Netflix USA vs The World: Content libraries compared (2017) Finder.com, November 9.
  10. Pulvirenti S. (2015) Tutte le categorie e i migro-generi di Netflix: la lista completa. Geek è Chic, 24 ottobre.

13.11.2017