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.
Probabil că majoritatea n-ați auzit de Roy Price, deși el se poate să fie răspunzător pentru 22 de minute mediocre din viaţa voastră, pe 19 aprilie 2013. S-ar putea să fie răspunzător pentru 22 minute foarte amuzante, dar nu pentru foarte mulţi dintre voi. Totul a început cu decizia pe care Roy a trebuit să o ia acum trei ani.
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.
Roy Price e director executiv la Studiourile Amazon, compania de producţii TV a Amazon. E un tip de 47 de ani, zvelt, păr ţepos, se descrie pe contul Twitter ca „filme, TV, tehnologie, tacos.” Roy Price are o mare răspundere. El răspunde de alegerea programelor, de conţinutul original pe care Amazon urmează să îl producă. Concurenţa este foarte mare. Sunt deja atât de multe producţii TV pe piaţă, încât Roy nu poate alege orice program. El trebuie să găsească programe care sunt foarte, foarte bune. Adică trebuie să găsească spectacole din dreapta acestei curbe.
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" --
Curba reprezintă distribuția ratingului pentru cam 2.500 producţii TV pe site-ul IMDB. Ratingul merge de la 1 la 10, iar pe verticală e numărul producţiilor care obţin acel rating. Dacă producţia ta obţine un rating de 9 puncte sau mai mare, e un succes. Apoi sunt cele mai bune 2% producţii. Sunt producţii ca „Breaking Bad", „Game of Thrones", „The Wire". Aceste seriale dau dependenţă, dupa ce urmăreşti un sezon, creierul tău se întreabă: „De unde iau mai multe episoade?" Genul ăsta de producţii. În partea stângă, ca să fie clar, aici în margine, aveţi un serial numit „Toddlers and Tiaras"...
(Laughter)
(Râsete)
-- which should tell you enough about what's going on on that end of the curve.
... care sugerează clar despre ce-i vorba la acel capăt al curbei.
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 nu este îngrijorat că ajunge la capătul din stânga al curbei, pentru că îţi trebuie multă inteligenţă să te plasezi sub „Toddlers and Tiaras”. El e îngrijorat de umflătura asta din mijloc, cea a producţiilor TV medii, acele producţii care nu sunt nici prea bune nici prea rele, care nu ajung să te impresioneze. El trebuie să se asigure că se află în marginea din dreapta.
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.
Presiunea este mare. De-asemenea e prima dată când Amazon face așa ceva, deci Roy Price nu vrea să rişte. Vrea să proiecteze succesul. Are nevoie de succes garantat, aşa că organizează un concurs:
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.
ia un număr de idei de producţii TV şi, evaluând aceste idei, selectează opt candidaţi pentru producţii TV, apoi face doar primul episod pentru fiecare din aceste producţii şi le difuzează gratis online. Când Amazon oferă lucruri gratuite, le vei lua, nu-i aşa? Astfel, milioane de persoane urmăresc aceste episoade.
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.
Ei nu realizează că, în timp ce urmăresc spectacolele, sunt la rândul lor urmăriţi. Sunt urmăriţi de Roy Price şi echipa lui, care înregistrează tot. Înregistrează când cineva apasă play, când apasă pauză, ce părţi sar, ce părţi urmăresc din nou. Se colectează milioane de astfel de parametri, pentru că vor să aibă aceşti parametri ca să decidă apoi ce producţie să continue. Aşa că ei colectează aceste informaţii, le procesează şi primesc un răspuns, iar răspunsul este: „Amazon ar trebui să facă un serial de comedie despre 4 senatori republicani". Au făcut acest serial.
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?
Ştie cineva numele serialului? (Audienţa: „Alpha House”) Da, „Alpha House”, dar se pare că puţini dintre voi îşi amintesc acel serial, pentru că nu a fost chiar aşa de bun. E doar un serial de nivel mediu, Literalmente mediu, pentru că media acestui grafic este la 7,4, şi „Alpha House" aterizează la 7,5, deci puţin deasupra mediei, dar sigur nu e ce şi-au dorit Roy Price şi echipa lui. Între timp, cam în aceeaşi perioadă, la o altă companie, un alt director a făcut o producţie de top folosind analiza datelor, iar numele lui este Ted, Ted Sarandos – directorul de programe de la Netflix. Ca și Roy, e într-o continuă căutare a acelei mari producţii TV. Şi el foloseşte informatica în acest scop, numai că o face puţin diferit. În loc să organizeze o competiţie, el şi echipa lui au analizat informaţiile pe care le aveau deja despre utilizatorii Netflix, notele pe care le dădeau producţiilor, istoricul vizionărilor, programele care le plac etc. Folosesc apoi informaţiile să afle toate amănuntele despre public: ce tip de producţii agrează, ce tip de producători, ce tip de actori. După ce-au analizat aceste informaţii, s-au hotărât și au decis să producă nu o comedie despre patru senatori, ci un serial dramatic despre un singur senator. Știţi serialul?
(Laughter)
(Râsete)
Yes, "House of Cards," and Netflix of course, nailed it with that show, at least for the first two seasons.
Da, „House of Cards” şi Netflix a dat lovitura cu acel serial, cel puţin pentru primele două sezoane.
(Laughter) (Applause)
(Râsete) (Aplauze)
"House of Cards" gets a 9.1 rating on this curve, so it's exactly where they wanted it to be.
„House of Cards” are un rating de 9,1 pe acest grafic, deci este exact unde îşi doreau să fie.
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?
Acum, întrebarea este: ce s-a întâmplat aici? Avem două companii foarte bune în procesarea datelor, care coroborează milioane de parametri, iar apoi totul merge frumos pentru una din ele, dar nu funcţionează pentru cealaltă. De ce? Logic ar fi să funcţioneze mereu. Când colectezi milioane de măsurători pentru a lua o decizie, ar trebui să poţi lua o decizie destul de bună. Ai 200 de ani de statistică pe care te bazezi. O amplifici cu computere foarte puternice. Nu te-ai aştepta să obţii rezultate mediocre, nu-i aşa?
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.
Daca analiza datelor nu funcţionează aşa, lucrurile devin chiar puţin înfricoşătoare, pentru că în zilele noastre apelăm tot mai mult la informatică pentru a lua decizii mult mai importante decât emisiunile TV. Cunoaşte cineva compania Multi-Health Systems? Nimeni. Ăsta chiar e un lucru bun. Multi-Health Systems e o companie care produce softuri şi sper ca nimeni din această sală să nu vină în contact cu acele softuri, că ar însemna că sunteţi la închisoare.
(Laughter)
(Râsete)
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.
Dacă cineva, aici în SUA, e la închisoare şi cere eliberarea condiţionată, atunci e foarte probabil ca programul de analiză a datelor de la acea companie să fie folosit în evaluarea acordării eliberării condiţionate. E acelaşi principiu ca cel de la Amazon şi Netflix, dar acum, în loc să stabileşti dacă un serial TV va fi bun sau rău, decizi dacă o persoană va fi bună sau rea. O producţie TV mediocră de 22 minute poate fi un rezultat destul de rău, dar mai mulţi ani la închisoare cred că e chiar mai rău.
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.
Din păcate, sunt dovezi că această analiză informatică, cu toate că include mulţi parametri, nu dă mereu rezultate optime. Asta nu se întâmplă pentru că Multi-Health Systems nu ştie ce să facă cu datele. Chiar şi cei mai buni în domeniu greşesc. Da, chiar şi Google greşeşte uneori.
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.
În 2009, Google anunţa că poate, prin analize statistice, să prezică epidemiile de gripă, gripa aviară, analizând căutările utilizatorilor pe Google. A funcţionat frumos şi a făcut vâlvă la ştiri, și a atins culmea succesului ştiinţific: un articol în revista Nature. A funcţionat frumos an după an, până când a picat. Şi nimeni nu putea măcar să spună de ce. Pur şi simplu nu a mers în acel an. Sigur că asta a ţinut iar capul de afiş, incluzând acum o retractare într-o ediţie a revistei Nature. Chiar şi companiile tari în operarea datelor, Amazon şi Google, greşesc câteodată. În ciuda acestor eşecuri, informatica îşi face loc rapid în luarea deciziilor din lumea reală: la locul de muncă, în sistemul judiciar, medicină. Aşa că ar fi mai bine să ne asigurăm că informatica ajută.
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.
Eu însumi am văzut mult din lupta asta cu informatica, pentru că lucrez în domeniul geneticii informatizate, un domeniu în care mulţi oameni foarte deştepţi utilizează cantităţi inimaginabile de date ca să ia decizii importante precum un tratament împotriva cancerului sau crearea unui medicament. În decursul anilor am observat un model, sau o regulă, privind diferenţa dintre deciziile de succes și cele proaste luate cu ajutorul statisticii şi cred că acest model merită împărtăşit. E cam aşa:
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.
Când rezolvi o problemă complexă, faci în esenţă două lucruri: primul pas e să descompui problema în componentele sale ca să poţi analiza atent acele componente şi apoi, al doilea pas: reasamblezi componentele ca să ajungi la o concluzie. Câteodată trebuie să faci asta iar, dar mereu sunt astea două lucruri: descompunerea şi reclădirea.
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.
Crucial este că datele şi analiza computerizată a acestora sunt bune numai pentru prima parte. Informatica, oricât de puternică e, ajută doar la descompunerea problemei şi la înţelegerea componentelor. Nu e potrivită pentru reasamblarea acestor componente pentru o concluzie. O altă unealtă face asta şi o avem toţi. E vorba de creier. Dacă e ceva la care creierul e bun, e să refacă întregul din componente, chiar dacă informaţiile sunt incomplete și să tragă o concluzie corectă. Mai ales când e creierul unui expert.
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.
Cred că de asta a avut Netflix succes, fiindcă au folosit informatica şi creierul la locul potrivit. Au folosit întâi informatica să afle cât mai multe despre publicul lor, pe care altfel nu l-ar fi putut înţelege atât de bine, dar decizia de a lua piesele acestui puzzle, şi de a le recompune pentru a face un serial ca „House of Cards”, nu a venit de la computer. Ted Sarandos şi echipa lui au luat decizia de a produce acel serial, ceea ce însemna și că îşi asumau prin acea decizie, un risc personal destul de mare. Amazon, în schimb, au mers pe calea greşită. Au folosit statistica în tot procesul de luare a deciziei, întâi când au organizat concursul pentru idei, şi apoi când au selectat „Alpha House" ca şi câştigător. Asta a fost desigur o decizie fără riscuri pentru ei, pentru că mereu puteau blama informatica, spunând: „Asta ne spun datele." Dar asta nu a condus la rezultatele excepţionale la care sperau.
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 ...
Informatica e desigur un mijloc excelent ca ajutor pentru decizii mai bune dar cred că lucrurile merg rău când conduce luarea deciziilor. Oricât de puternică, informatica e doar o unealtă. Cred că acest dispozitiv e foarte util să îmi reamintească asta. Mulţi veţi crede la fel.
(Laughter)
(Râsete)
Before there was data, this was the decision-making device to use.
Înaintea statisticii ăsta era dispozitivul pentru luarea deciziilor.
(Laughter)
(Râsete)
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.
Mulţi îl ştiţi. Această jucărie se numeşte Magic 8 Ball şi e chiar uimitoare, pentru că daca trebuie să decizi, prin „da” sau „nu”, trebuie doar să scuturi bila şi obţii răspunsul: „Foarte probabil” care-ți apare în fereastră, chiar acum. O să fac mai târziu demonstraţii tehnice.
(Laughter)
(Râsete)
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.
Desigur, am luat câteva decizii în viaţa mea când, privind retrospectiv, ar fi trebuit să ascult bila. Dar când ai la dispoziţie informatica, vrei să înlocuieşti asta cu ceva mult mai sofisticat, ca analiza datelor, pentru a face o alegere mai bună, dar asta nu schimbă miezul problemei: bila poate deveni din ce în ce mai „deşteaptă", dar cred că tot noi ar trebui să luăm deciziile dacă vrem să obţinem ceva extraordinar, la marginea din dreapta a curbei. Cred că un mesaj foarte încurajator e că şi dacă ai acces la cantităţi imense de date procesate, merită să iei tu deciziile, să fii un expert în ceea ce faci şi să îţi asumi riscuri. Pentru că la final, nu statistica, ci asumarea riscurilor o să te plaseze în zona dorită a graficului.
Thank you.
Mulţumesc.
(Applause)
(Aplauze)