Roy Price is a man that most of you have probably never heard about, even though he may have been responsible for 22 somewhat mediocre minutes of your life on April 19, 2013. He may have also been responsible for 22 very entertaining minutes, but not very many of you. And all of that goes back to a decision that Roy had to make about three years ago.
Turbūt nedaugelis iš jūsų esate girdėję apie Roy Price’ą, nors galimai per jį nuobodžiavote 22 savo gyvenimo minutes 2013 m. balandžio 19 dieną. Galimai tos 22 minutės Roy dėka praėjo labai linksmai, bet tik nedaugeliui iš jūsų. Prieš maždaug trejus metus Roy priėmė sprendimą.
So you see, Roy Price is a senior executive with Amazon Studios. That's the TV production company of Amazon. He's 47 years old, slim, spiky hair, describes himself on Twitter as "movies, TV, technology, tacos." And Roy Price has a very responsible job, because it's his responsibility to pick the shows, the original content that Amazon is going to make. And of course that's a highly competitive space. I mean, there are so many TV shows already out there, that Roy can't just choose any show. He has to find shows that are really, really great. So in other words, he has to find shows that are on the very right end of this curve here.
Matote, Roy Price’as – „Amazon Studios“ vyr. vadovas. „Amazon Studios“ – „Amazon“ TV kompanija. Roy – 47-eri metai, jis lieknas, pašiauštais plaukais. „Twitter“ tinkle apibūdina save taip: „Kinas, TV, technologijos, <i>taco</i>“. Roy Price’o darbas labai atsakingas. Jam tenka išrinkti, kokias laidas kurs „Amazon“ kompanija. Šioms laidoms tenka labai didelė konkurencija. TV laidų yra be galo daug, tad Roy negali rinktis bet ko. Jis turi surasti pačias geriausias TV laidas. Laidas, kurios būtų pačiame dešiniajame šios kreivės gale.
So this curve here is the rating distribution of about 2,500 TV shows on the website IMDB, and the rating goes from one to 10, and the height here shows you how many shows get that rating. So if your show gets a rating of nine points or higher, that's a winner. Then you have a top two percent show. That's shows like "Breaking Bad," "Game of Thrones," "The Wire," so all of these shows that are addictive, whereafter you've watched a season, your brain is basically like, "Where can I get more of these episodes?" That kind of show. On the left side, just for clarity, here on that end, you have a show called "Toddlers and Tiaras" --
Ši kreivė rodo, kaip yra reitinguotos maždaug 2 500 TV laidų „IMDb“ tinklapyje. Reitinguojama nuo vieno iki dešimt, o kreivės aukštis rodo, kiek laidų gauna tokį reitingą. Jei tavo laida gauna 9 punktus ar daugiau, reiškia, ji puiki, geresnė nei 98% laidų. Lygi „Bręstančiam blogiui“, „Sostų karams“, „Blakei“. Tokios laidos užkabina, peržiūrėjus vieną sezoną, smegenys nerimsta: „Kur gauti daugiau serijų?“ (Juokas.). Kalbu apie tokią laidą. O kairiajame kreivės gale, įdomumo dėlei, yra tokios laidos kaip... „Vaikai ir tiaros“.
(Laughter)
(Juokas.).
-- which should tell you enough about what's going on on that end of the curve.
Dabar jums turėtų būti aišku, kas dedasi tame kreivės gale.
Now, Roy Price is not worried about getting on the left end of the curve, because I think you would have to have some serious brainpower to undercut "Toddlers and Tiaras." So what he's worried about is this middle bulge here, the bulge of average TV, you know, those shows that aren't really good or really bad, they don't really get you excited. So he needs to make sure that he's really on the right end of this.
Roy Price’o nedomina kairysis kreivės galas, o be to, reikėtų nemažai pasukti smegenis, kad nurungtum „Vaikus ir tiaras“. Jį domina šis viduriukas – įprastinės laidos. Nei geros, nei blogos. Jos pernelyg nejaudina. Roy privalo užtikrinti,
So the pressure is on, and of course it's also the first time that Amazon is even doing something like this, so Roy Price does not want to take any chances. He wants to engineer success. He needs a guaranteed success, and so what he does is, he holds a competition.
kad jo laida atsidurs dešiniajame kreivės gale. Jis jautė šiokį tokį spaudimą, „Amazon“ dar nebuvo kūrusi laidų, todėl Roy Price'as nenorėjo rizikuoti. Jis norėjo nuvesti prie sėkmės. Jam reikėjo garantuotos sėkmės. Taigi, jis surengė konkursą.
So he takes a bunch of ideas for TV shows, and from those ideas, through an evaluation, they select eight candidates for TV shows, and then he just makes the first episode of each one of these shows and puts them online for free for everyone to watch. And so when Amazon is giving out free stuff, you're going to take it, right? So millions of viewers are watching those episodes.
Prigalvojo idėjų TV laidoms, iš jų, po ilgų svarstymų, buvo išrinktos aštuonios galimos laidos, o tada visoms šioms laidoms jis sukurė pirmąsias serijas ir sudėjo jas į internetą, kad žiūrėtum nemokamai. O kai „Amazon“ duoda kažką už dyką, negi neimsi? Milijonai žiūrovų žiūrėjo šias serijas.
What they don't realize is that, while they're watching their shows, actually, they are being watched. They are being watched by Roy Price and his team, who record everything. They record when somebody presses play, when somebody presses pause, what parts they skip, what parts they watch again. So they collect millions of data points, because they want to have those data points to then decide which show they should make. And sure enough, so they collect all the data, they do all the data crunching, and an answer emerges, and the answer is, "Amazon should do a sitcom about four Republican US Senators." They did that show.
Tik jiems neatėjo į galvą, kad kol žiūrėjo laidas... kažkas žiūrėjo į juos. Roy Price'as ir jo komanda žiūrėjo ir viską įrašinėjo. Kada paspaudžiama „groti“, kada paspaudžiama „pauzė“, kas prasukama, o kas – žiūrima antrąsyk. Taip buvo surinkti milijonai duomenų taškų, o jų reikia, kad nuspręstum, kokį serialą sukurti. Galiausiai, surinkus visus šiuos duomenis, juos išnagrinėjus, buvo gautas atsakymas: „„Amazon“ turėtų sukurti serialą apie 4 JAV senatorius respublikonus.“ (Juokas.). Ką „Amazon“ ir padarė.
So does anyone know the name of the show? (Audience: "Alpha House.") Yes, "Alpha House," but it seems like not too many of you here remember that show, actually, because it didn't turn out that great. It's actually just an average show, actually -- literally, in fact, because the average of this curve here is at 7.4, and "Alpha House" lands at 7.5, so a slightly above average show, but certainly not what Roy Price and his team were aiming for. Meanwhile, however, at about the same time, at another company, another executive did manage to land a top show using data analysis, and his name is Ted, Ted Sarandos, who is the Chief Content Officer of Netflix, and just like Roy, he's on a constant mission to find that great TV show, and he uses data as well to do that, except he does it a little bit differently. So instead of holding a competition, what he did -- and his team of course -- was they looked at all the data they already had about Netflix viewers, you know, the ratings they give their shows, the viewing histories, what shows people like, and so on. And then they use that data to discover all of these little bits and pieces about the audience: what kinds of shows they like, what kind of producers, what kind of actors. And once they had all of these pieces together, they took a leap of faith, and they decided to license not a sitcom about four Senators but a drama series about a single Senator. You guys know the show?
Ar kas žinot serialo pavadinimą? (Publika: „Alfa namelis“.). Taip, „Alfa namelis“. Tik atrodo, kad nedaugelis iš jūsų atsimenat šią laidą. Ji neišėjo tokia jau gera. Greičiau vidutiniška. Vidutiniška tiesiogine prasme, nes šios kreivės vidurkis – 7,4 punktai, o „Alfa namelis“ surinko 7,5 punktus. Ji kiek geresnė už vidutinę laidą, tačiau tikrai ne tokios siekė Roy Price'as ir jo komanda. Maždaug tuo pačiu metu kitos kompanijos vadovui pavyko sukurti puikią laidą, naudojant duomenų analizę. Kalbame apie Tedą, Tedą Sarandos – „Netflix“ direktorių, atsakingą už turinį. Kaip Roy, Tedo nuolatinė užduotis – sukurti tą puikiąją TV laidą. Jis irgi naudojasi duomenimis, tik naudojasi jais kiek kitaip. Jis nerengė konkurso, bet kartu su savo komanda peržvelgė visą jau turimą informaciją apie „Netflix“ žiūrovus. Kaip žiūrovai reitingavo laidas, ką žiūrėjo, ką mėgsta ir panašiai. Šie duomenys jiems padėjo sužinoti visokiausių detalių apie savo žiūrovus. Kokias laidas jie mėgsta, kokius prodiuserius, kokius aktorius. Kai pagaliau sudėjo visas šias detales į vieną, jie šoko į nežinią ir nusprendė sukurti ne serialą apie keturis senatorius, o dramą-serialą apie vieną senatorių. Kokia tai laida?
(Laughter)
(Juokas.).
Yes, "House of Cards," and Netflix of course, nailed it with that show, at least for the first two seasons.
Taip, tai – „Kortų namelis“. „Netflix“ pataikė kaip pirštu į akį...
(Laughter) (Applause)
Bent jau pirmuosius du sezonus.
(Juokas ir plojimai.).
"House of Cards" gets a 9.1 rating on this curve, so it's exactly where they wanted it to be.
„Kortų namelis“ šioje kreivėje įvertintas 9,1 punktais – ko „Netflix“ ir siekė.
Now, the question of course is, what happened here? So you have two very competitive, data-savvy companies. They connect all of these millions of data points, and then it works beautifully for one of them, and it doesn't work for the other one. So why? Because logic kind of tells you that this should be working all the time. I mean, if you're collecting millions of data points on a decision you're going to make, then you should be able to make a pretty good decision. You have 200 years of statistics to rely on. You're amplifying it with very powerful computers. The least you could expect is good TV, right?
Klausimas, aišku, kas nutiko? Turim dvi labai konkurencingas kompanijas. Abi supranta duomenis, abi sujungė milijonus duomenų taškų. Vienai puikiai pavyko, o kitai ne. Kodėl? Logika sako, kad turėjo pavykti abiem. Jei renki kalnus informacijos, kad priimtum sprendimą, tavo sprendimas turėtų būti gana neblogas. Statistikos mokslas vystėsi 200 metų, turim galingus kompiuterius rezultatui pagerinti. Laida turėtų išeiti bent jau gera...
And if data analysis does not work that way, then it actually gets a little scary, because we live in a time where we're turning to data more and more to make very serious decisions that go far beyond TV. Does anyone here know the company Multi-Health Systems? No one. OK, that's good actually. OK, so Multi-Health Systems is a software company, and I hope that nobody here in this room ever comes into contact with that software, because if you do, it means you're in prison.
(Juokas.). O jei duomenų analizė veikia kitaip, darosi kiek baisoka. Juk su kiekviena diena mes vis dažniau griebiamės duomenų, kad primtume daug svarbesnius sprendimus, nei to reikalauja televizija. Ar kas žinot kompaniją „Multi-Health Systems“? Niekas. Puiku. „Multi-Health Systems“ gamina kompiuterinę įrangą. Viliuosi, niekam iš jūsų neteks susidurti su šia programa. Susidursit – jūs kalėjime.
(Laughter)
(Juokas.).
If someone here in the US is in prison, and they apply for parole, then it's very likely that data analysis software from that company will be used in determining whether to grant that parole. So it's the same principle as Amazon and Netflix, but now instead of deciding whether a TV show is going to be good or bad, you're deciding whether a person is going to be good or bad. And mediocre TV, 22 minutes, that can be pretty bad, but more years in prison, I guess, even worse.
Jei kalinys JAV kalėjime paprašo jį lygtinai paleisti, daug šansų, kad sprendimas bus priimtas, naudojant būtent šios kompanijos programą. Ji veikia kaip „Amazon“ ir „Netflix“. Tik su ja nesprendžiama, ar TV laida bus gera, ar bloga. Sprendžiama, ar žmogus bus geras, ar blogas. 22 minutės nuobodžios televizijos gali būti gana skausmingos, bet nemanau, kad prilygsta ilgesniam laikui kalėjime.
And unfortunately, there is actually some evidence that this data analysis, despite having lots of data, does not always produce optimum results. And that's not because a company like Multi-Health Systems doesn't know what to do with data. Even the most data-savvy companies get it wrong. Yes, even Google gets it wrong sometimes.
Deja, yra įrodymų, kad duomenų analizė, kiek bebūtų joje duomenų, ne visada duoda geriausius rezultatus. Nereiškia, kad tokios kompanijos kaip „Multi-Health Systems“ nemoka elgtis su duomenimis: čia suklumpa net išmaniausios kompanijos. Taip, kartais suklumpa net „Google“.
In 2009, Google announced that they were able, with data analysis, to predict outbreaks of influenza, the nasty kind of flu, by doing data analysis on their Google searches. And it worked beautifully, and it made a big splash in the news, including the pinnacle of scientific success: a publication in the journal "Nature." It worked beautifully for year after year after year, until one year it failed. And nobody could even tell exactly why. It just didn't work that year, and of course that again made big news, including now a retraction of a publication from the journal "Nature." So even the most data-savvy companies, Amazon and Google, they sometimes get it wrong. And despite all those failures, data is moving rapidly into real-life decision-making -- into the workplace, law enforcement, medicine. So we should better make sure that data is helping.
2009 m. „Google“ pranešė, kad gali, naudodami duomenų analizę, numatyti gripo protrūkius. Tereikia išanalizuoti informaciją „Google“ paieškos sistemoje. Jų metodas veikė puikiai, tapo sensacija, pasiekė net šiokią tokią mokslo viršūnę – užsitarnavo straipsnį žurnale „Nature“. Metodas veikė puikiai metai iš metų, tačiau vienąsyk ėmė ir nesuveikė. Niekas net negalėjo pasakyti, kodėl tais metais jis nesuveikė. Žinoma, laikraščiai vėl rašė, o be to, „Google“ straipsnis iš žurnalo „Nature“ buvo išimtas. Tad suklumpa net duomenų ekspertės „Amazon“ ir „Google“. Visgi duomenys vis dažniau naudojami sprendimams realiame gyvenime: darbe, teisėsaugoje, medicinoje... Todėl privalome būti tikri, kad duomenys mums padeda.
Now, personally I've seen a lot of this struggle with data myself, because I work in computational genetics, which is also a field where lots of very smart people are using unimaginable amounts of data to make pretty serious decisions like deciding on a cancer therapy or developing a drug. And over the years, I've noticed a sort of pattern or kind of rule, if you will, about the difference between successful decision-making with data and unsuccessful decision-making, and I find this a pattern worth sharing, and it goes something like this.
Aš dažnai susiduriu su duomenų keliamomis problemomis, nes dirbu statistinės genetikos srityje. Čia daugybė labai protingų žmonių naudoja neįsivaizduojamą kiekį duomenų, kad priimtų gana rimtus sprendimus, pvz., kaip gydyti vėžį ar sukurti vaistą. Bėgant metams pradėjau įžvelgti tam tikrą dėsnį ar taisyklę tarp sėkmingo duomenų panaudojimo sprendimams priimti ir nesėkmingo. Manau, šiuo pastebėjimu verta pasidalinti. Klausykite.
So whenever you're solving a complex problem, you're doing essentially two things. The first one is, you take that problem apart into its bits and pieces so that you can deeply analyze those bits and pieces, and then of course you do the second part. You put all of these bits and pieces back together again to come to your conclusion. And sometimes you have to do it over again, but it's always those two things: taking apart and putting back together again.
Spręsdami sudėtingą problemą, iš esmės atliekame du veiksmus. Pirma, suskaidome problemą į daugybę detalių, kad galėtume jas nuodugniai ištirti. O tada ateina antroji dalis. Vėl sudedame visas detales į vieną, kad priimtume sprendimą. Kartais tenka pakartoti viską iš naujo, bet du dalykai išlieka: skaidome, o paskui dedame į vieną.
And now the crucial thing is that data and data analysis is only good for the first part. Data and data analysis, no matter how powerful, can only help you taking a problem apart and understanding its pieces. It's not suited to put those pieces back together again and then to come to a conclusion. There's another tool that can do that, and we all have it, and that tool is the brain. If there's one thing a brain is good at, it's taking bits and pieces back together again, even when you have incomplete information, and coming to a good conclusion, especially if it's the brain of an expert.
Svarbiausia tai, kad duomenys ir duomenų analizė veikia tik pirmajame etape. Net labai išsamūs duomenys tepadeda išskaidyti problemą ir suprasti jos pavienes dalis. Negalime sudėti dalių atgal į vieną ir šitaip daryti sprendimo. Šiam tikslui turime kitą įrankį. Smegenis. Smegenys puikiausiai žino, kaip sudėti detales atgal į vieną. Žino, kaip priimti gerą sprendimą, net kai informacija nepilna. Ypač jei šios smegenys – eksperto.
And that's why I believe that Netflix was so successful, because they used data and brains where they belong in the process. They use data to first understand lots of pieces about their audience that they otherwise wouldn't have been able to understand at that depth, but then the decision to take all these bits and pieces and put them back together again and make a show like "House of Cards," that was nowhere in the data. Ted Sarandos and his team made that decision to license that show, which also meant, by the way, that they were taking a pretty big personal risk with that decision. And Amazon, on the other hand, they did it the wrong way around. They used data all the way to drive their decision-making, first when they held their competition of TV ideas, then when they selected "Alpha House" to make as a show. Which of course was a very safe decision for them, because they could always point at the data, saying, "This is what the data tells us." But it didn't lead to the exceptional results that they were hoping for.
Matyt, todėl „Netflix“ puikiai pavyko. Jie duomenis ir smegenis panaudojo ten, kur reikia. Iš pradžių per duomenis susipažino su savo žiūrovais. Be duomenų ši pažintis būtų buvusi paviršutiniška. Tačiau ne duomenys sudėjo viską į vieną ir sukurė laidą „Kortų namelis“. Tedas Sarandos ir jo komanda priėmė sprendimą ją sukurti. Beje, šiuo sprendimu jie labai rizikavo. O „Amazon“ darė viską neteisingai, nes naudojo duomenis visiems sprendimams. Iš pradžių surengė tą TV laidų konkursą, o paskui būsimąja laida išrinko „Alfa namelį“. Aišku, jų sprendimas buvo labai saugus. Nori, gali durti pirštu į duomenis ir sakyti: „Taip sako duomenys.“ Tačiau duomenys iki rezultatų, kurių jie norėjo, taip ir nenuvedė.
So data is of course a massively useful tool to make better decisions, but I believe that things go wrong when data is starting to drive those decisions. No matter how powerful, data is just a tool, and to keep that in mind, I find this device here quite useful. Many of you will ...
Tad duomenys yra nepaprastai svarbūs, kad būtų priimtas geresnis sprendimas. Tik tikiu, kad reikalai pakrypsta ne į tą pusę, kai duomenys veda prie sprendimų. Duomenys gali būti labai išsamūs, bet jie tėra įrankis. Kad to nepamirščiau, man padeda šis daikčiukas. Daugelis iš jūsų...
(Laughter)
(Juokas.).
Before there was data, this was the decision-making device to use.
Kol nerinkome duomenų, priimdavome sprendimus, naudodamiesi šiuo daikčiuku.
(Laughter)
(Juokas.).
Many of you will know this. This toy here is called the Magic 8 Ball, and it's really amazing, because if you have a decision to make, a yes or no question, all you have to do is you shake the ball, and then you get an answer -- "Most Likely" -- right here in this window in real time. I'll have it out later for tech demos.
Daugeliui jis pažįstamas. Šis žaisliukas,„Magic 8 Ball“, yra tikrai nuostabus. Jei jums reikia priimti sprendimą „taip“ ar „ne“, pakratę šį rutulį, gausite atsakymą: „Tikriausiai“. Nereikia net laukti. Už užkulisių parodysiu, kaip jis veikia.
(Laughter)
(Juokas.).
Now, the thing is, of course -- so I've made some decisions in my life where, in hindsight, I should have just listened to the ball. But, you know, of course, if you have the data available, you want to replace this with something much more sophisticated, like data analysis to come to a better decision. But that does not change the basic setup. So the ball may get smarter and smarter and smarter, but I believe it's still on us to make the decisions if we want to achieve something extraordinary, on the right end of the curve. And I find that a very encouraging message, in fact, that even in the face of huge amounts of data, it still pays off to make decisions, to be an expert in what you're doing and take risks. Because in the end, it's not data, it's risks that will land you on the right end of the curve.
Žinoma, savo gyvenime esu priėmęs sprendimų, o po kiek laiko supratęs, kad vertėjo paklausyti rutulio. Aišku, turint duomenų, norisi pakeisti šį rutulį kažkuo daug įmantresniu, pavyzdžiui, duomenų analize, kad priimtum geresnį sprendimą. Tačiau tai nekeičia esminio dalyko. Rutulys gali įgauti vis daugiau proto, bet turėtume sprendimus priiminėti patys, kad pasiektume kažką tikrai nepaprasto dešiniajame kreivės gale. Mane labai nuramina mintis, tiesą sakant, kad net turint nepaprastą galybę duomenų, apsimoka priimti sprendimus, būti ekspertu savo srityje ir... rizikuoti. Juk galų gale... Ne duomenys, o rizikingi sprendimai leis atsidurti dešiniajame kreivės gale.
Thank you.
Ačiū.
(Applause)
(Plojimai.).