En esta época del auge del streaming, las personas cuentan con un catálogo amplio de películas para escoger. Por eso, muchas veces, uno puede sentirse abrumado ante tanto contenido disponible, hasta el punto de que hay muchos títulos cinematográficos que la gente puede obviar sin llegar a saber que están ahí. Son muchas las películas que hay en los catálogos de las plataformas de streaming.

La pregunta que toda la gente se hace es: ¿cómo saber qué películas son las que no se han visto y podrían ser buenas? Una opción es coger el mando y dar vueltas sobre los carruseles de la pantalla. Sin embargo, lleva mucho tiempo. No se puede inventariar un enorme listado de películas para saber cuáles hay pendientes por visualizar o cuáles encajan con los gustos de cada uno.

Por lo anterior, cada vez más las plataformas intentan utilizar unos algoritmos que automatizan este tipo de pesada tarea. Por ejemplo, son muy comunes estos algoritmos en los streaming de música, ya que sugieren canciones para escuchar. Tales canciones sugeridas son temas que el usuario no ha escuchado, pero que encajan en sus preferencias musicales.

La personalización de estos sistemas es limitada y se construye únicamente a partir de lo que los usuarios de esa determinada plataforma hacen. Sin embargo, la página web española Sensei Anime ha creado su propia inteligencia artificial para descubrir qué película ver y recomendar, teniendo en cuenta diferentes datos externos, basados en millones de opiniones de más de 500.000 personas en todo el mundo.

Descubrir qué película ver y recomendar

Desde hace años, se ha usado esta tecnología y ahora se emplea en los servicios de streaming o en las plataformas de recomendaciones y, poco a poco, se va sofisticando. En principio, los algoritmos de este tipo se usaron para deducir los tipos de páginas web que los usuarios indagaban en buscadores. Entonces, se mostraban páginas con ese tipo de contenidos que faltaban por visitar.

Este tipo de inteligencia artificial apuntala su efectividad en la interacción constante con el usuario. Por eso, a medida que se use este tipo de tecnología, se conformará una base de datos con los favoritismos. Además, el algoritmo deduce las tendencias y hábitos y es capaz de sugerir contenido pendiente.

Por ejemplo, alguien (familiar, amigo, conocido, etc.) conoce las películas que ve otra persona, las que prefiere en ciertas épocas o los actores y actrices que más le simpatizan. Entonces, esa persona puede recomendarle alguna película considerando su perfil cinematográfico. ¿Cómo lo hace? Pues, conociendo al usuario y deduciendo sus gustos de cine. Algo similar hace la inteligencia artificial, aunque esta es capaz de trabajar millones de datos en milésimas de segundo.

Cómo usar el recomendador de cine

Saber qué película ver es simple: solo hay que entrar a la página y usarla (interactuar) de manera constante. ¿Cómo es la interacción? Pues, en un portal de streaming, la información se obtiene mediante los contenidos buscados y visualizados. En este caso, la estrategia es diferente. La manera de interactuar es mediante un sistema de puntuaciones propuesto en la página web.

Se exhiben varios títulos de películas, siendo necesario que el usuario les coloque una puntuación en escala del 1 al 5. También, el algoritmo se nutre de las búsquedas realizadas por el usuario.

Se necesitan al menos 10 puntuaciones para que el algoritmo pueda predecir con fiabilidad. Cuantas más se valoren, más fiable a sus gustos será el resultado. Una vez que el usuario ha hecho una decena de puntuaciones, entonces se arroja un listado de sugerencias de películas para ver.

La página tiene una base de datos con más de 20.000 películas para puntuar y sugerir. Además, cuenta con gran cantidad de usuarios y lleva tiempo funcionando para poder nutrirse de los votos de los usuarios que quieren que se les recomiende una película. Gracias a esta última peculiaridad, la inteligencia artificial cuenta con un insumo especial: se basa en más de 38 millones de opiniones vertidas por más de medio millón de personas acerca de las películas en su base de datos. Es así como la inteligencia artificial cuenta con información para: segmentar tipos de usuarios (edad, localización, sexo, etc.), organizar el contenido de cine acorde a diferentes gustos y conocer opiniones sobre las películas que pueden ser análogas.

De esta forma, se obtiene un excelente recomendador de películas. Un ejemplo de que la tecnología tiene un grado increíble de versatilidad. Además, para estos algoritmos, es muy fácil manejar enormes bases de datos y organizarlas de acuerdo a un perfil de usuario.

El funcionamiento de la predicción de gustos de cine

El algoritmo se apuntala en la interacción constante. Cuanto más se utilice la página para ver qué película ver, el algoritmo conocerá mejor al usuario. Entonces, la inteligencia artificial resultará mucho más acertada al sugerir películas que le faltan por ver.

La información principal de esta inteligencia artificial son las puntuaciones que se otorguen a cada film. Basándose en sus gustos, el usuario colocará mejores puntuaciones al tipo de películas que le agraden.

Con sus puntuaciones, el algoritmo crea un perfil. En principio, puede hacerlo solamente con 10 películas puntuadas. El algoritmo buscará películas a las cuales no se les haya colocado ninguna puntuación. Se supone que no se han visto, por eso no se califican. Entonces, entre esos filmes, se escogen aquellos acordes a las preferencias del usuario. En cualquier caso, la web recomendará, en bloques de 10, varias tandas de cine para que no se escape nada.

Se recomiendan mejor las películas a medida que se utiliza el algoritmo. La página web también cuenta con un buscador. Aquel contenido más buscado se supone que es de interés. Por lo tanto, esto también alimenta el perfil y gustos fílmicos.

¿Cómo mejorar las sugerencias de películas de esta IA?

Ha llegado el fin de semana. Con ganas ver una película nueva, nada de ver cintas ya visualizadas. Sin embargo, no es fácil saber qué película ver ni enterarse de los nuevos estrenos, por culpa del trabajo y otras obligaciones. Entonces, esta IA responde a la pregunta sobre qué película escoger.

Se deben hacer las 10 puntuaciones y puntuar las primeras sugerencias obtenidas. Es la manera de refinar la capacidad del algoritmo para entender los gustos. Si, entre las sugerencias obtenidas, hay películas que no interesan al usuario, este debe colocar una puntuación negativa a esas sugerencias. De esa manera, la inteligencia artificial entiende que se equivocó y aprenderá a entender mejor.

Una buena manera de tener sugerencias es emitir la opinión de cada uno, teniendo en cuenta que la base de datos con títulos cinematográficos se actualiza constantemente. Por lo tanto, siempre se tienen a mano los últimos estrenos y se está al día del contenido cinematográfico.