5.3.1 Netflix сыйлығының

Netflix сыйлығының адам ұнайды, ол фильмдер болжау ашық қоңырау пайдаланады.

Ең белгілі ашық қоңырау жоба Netflix сыйлығының болып табылады. Netflix онлайн фильм жалға компаниясы болып табылады, және 2000 жылы ол Cinematch, клиенттерге фильмдерді ұсынамыз қызметті іске қосты. Мысалы, сіз Cinematch оралу Star Wars және Empire ереуілдер ұнады екенін байқайсыз, содан кейін сіз қайтару Джедая көруге ұсынамыз мүмкін. Бастапқыда, Cinematch нашар жұмыс істеді. Бірақ, көптеген жылдар бойы, Cinematch клиенттер пайдаланады еді қандай фильмдер болжай білуін жетілдіру жалғастырды. 2006 жылы, алайда, Cinematch прогресс plateaued. Netflix кезінде зерттеушілер, олар жайлы ойлай алмай өте көп бәрін тырысты, бірақ сол уақытта, олар өздерінің жүйесін жақсартуға көмектесуі мүмкін басқа да идеялар бар екенін күдікті. ашық қоңырау: Осылайша, олар, сол уақытта, қандай болды бар радикалды шешім келді.

Netflix сыйлығының ақырғы табысқа Critical ашық қоңырау жобаланған қалай болды, және бұл жобалау әлеуметтік зерттеу үшін қалай қолдануға болатынын ашық қоңыраулар үшін маңызды сабақ бар. Netflix ғана олар бірінші ашық қоңырау қарастыру кезінде көптеген адамдар елестеткендей болып табылатын, идеялар үшін құрылымсыз сұрауын шығаруым жоқ. Керісінше, Netflix қарапайым бағалау критерийлеріне айқын мәселені қойды: олар 3 млн өткізді шығу Рейтинг (пайдаланушылар жасалған, бірақ Netflix босатуға жоқ екенін еді рейтингтер) болжауға 100 млн фильм рейтингтердің жиынтығын пайдалануға адамдарды дау. Cinematch 1 млн доллар ұтып еді қарағанда 10% жақсы 3 млн өткізді шығыс Рейтинг болжауға алмады алгоритм құра алар еді кез келген адам. Бұл нақты және өткізді жүзеге рейтингтер-айтқысы Netflix сыйлығының шешімдер генерациялау қарағанда тексеру оңай етіп көмкерілген деп бағалау критерийлері-салыстыру болжамды бағалауларды қолдана оңай; ол ашық шақыру үшін жарамды проблеманы Cinematch жетілдіру міндеті айналды.

2006 жылдың қазан айында, Netflix (біз 6-тарауында осы деректер шығару құпиялылық салдарын қарастырады) туралы 500,000 клиенттерден 100 млн фильм Рейтинг бар деректер жиынын шығарды. Netflix деректер 20,000 фильмдер шамамен 500,000 клиенттерді болып үлкен матрица ретінде тұжырымдамалық болады. Осы матрицаның аясында 1-ден 5 жұлдыздар (5.2-кесте) үшін шкала бойынша шамамен 100 млн рейтингтер болды. міндет 3 млн өткізді шығу Рейтинг болжау матрицада байқалады деректерді пайдалану болды.

Бүкіл әлем бойынша зерттеушілер мен хакерлер дауына жасалды, ал 2008 жылға қарай 30000 астам адам оған жұмыс істеп (Thompson 2008) . Байқаудың ішінде, Netflix 5000-нан астам командалар ден астам 40,000 ұсынылған шешімдерді қабылдады (Netflix 2009) . Әлбетте, барлық осы Netflix ұсынылған шешімдерді оқу және түсіну мүмкін емес. шешімдер тексеру оңай, өйткені бүкіл нәрсе, алайда, тегіс жүгірді. Netflix ғана компьютерлік (олар пайдаланылатын, атап айтқанда, метрикалық орташа-квадрат қате шаршы түбірі болатын) алдын ала белгіленген метрика өткізген шығу рейтингтеріне болжамды Рейтинг салыстыруға болуы мүмкін. Ол тез жақсы идеялар кейбір таңқаларлық орындарынан келіп, өйткені маңызды болып шықты әркімнің, шешімдер қабылдауға Netflix қосылған шешімдерді бағалау үшін осы қабілеті болды. Шын мәнінде, жеңіске шешім жоқ алдын ала тәжірибесі құрылыс фильм ұсынысы жүйелерді болды үш зерттеушілер бастады командасы ұсынған болатын (Bell, Koren, and Volinsky 2010) .

Netflix сыйлығының бірі әдемі аспектісі оларды шешу жеткілікті бағаланған болуы дүниеде әрбір қосылған болып табылады. адамдар өз болжамды рейтингтерін жүктелген кезде, олар өздері туралы өздерінің академиялық сенім грамоталарын, олардың жасына, нәсіліне, жынысына, жыныстық бағдары немесе ештеңе кері қотару қажеті жоқ. Осылайша, Стэнфорд жылғы атақты профессор болжамды рейтингтері оның жатын жасөспірім сол сияқты дәл сол емделді. Өкінішке орай, бұл ең әлеуметтік зерттеулер шынайы емес. Бұл ең әлеуметтік зерттеу үшін, бағалау өте көп уақыт және ішінара субъективті болып табылады. Сондықтан, ең ғылыми идеяларды шындап бағаланады ешқашан, ал идеялар бағаланады кезде, ол идеялар жасаушыдан осы бағалау ажыратыңыз қиын. шешімдер тексеру оңай болғандықтан, ашық қоңыраулар зерттеушілер, олар тек атақты профессорлардан шешімдер қаралады, егер жарықтар арқылы құлап еді, барлық ықтимал керемет шешімдер қатынауға мүмкіндік береді.

Мысалы, бір нүктесінде экран атына Саймон Funk бар Netflix сыйлығының біреу кезінде, оның блогына басқа қатысушылардың бұрын қолданылған жоқ, сызықтық алгебра көзқарасты сингулярлық мәні ыдырау негізінде ұсынылған шешім орналастырылған. Funk блогы кейінгі бір мезгілде, техникалық және өте жұмбақ бейресми болды. жақсы шешім сипаттайтын осы блог пост болды немесе ол уақыт босқа болды? ашық қоңырау Жобаның сыртында, шешім ауыр баға алды ешқашан мүмкін. барлық Саймон Funk кейін Cal Tech немесе MIT профессоры болған жоқ; Ол, уақытта, Жаңа Зеландия айналасында альпинизм болатын бағдарламалық қамтамасыз ету әзірлеуші ​​болды (Piatetsky 2007) . ол Netflix инженер осы идеяны электрондық пошта, онда ол дерлік шындап қабылданған еді.

бағалау критерийлері қолдануға айқын және оңай болды, себебі Бақытымызға орай, оның болжамды рейтингтері бағаланады, және оның көзқарас өте қуатты екенін бірден түсінікті болды: ол конкурсқа төртінші орынға зымыран, орасан зор нәтиже басқа командалар қазірдің өзінде болды деп берілген мәселесі бойынша ай бойы жұмыс істейді. Ақыр аяғында, Саймон фанк көзқарасының бөліктері жүзінде барлық елеулі бәсекелестердің пайдаланылды (Bell, Koren, and Volinsky 2010) .

Саймон Funk орнына құпия, оны сақтауға тырысып қарағанда, оның көзқарас түсіндіріп блог пост жазу таңдады фактісі, сондай-ақ, Netflix сыйлығының көптеген қатысушылары тек қана миллион доллар жүлде дәлелді емес деп көрсетеді. Керісінше, көптеген қатысушылар сондай-ақ, зияткерлік міндет және мәселенің айналасында дамыған қауымдастықты көрінген, өнерден (Thompson 2008) , менің ойымша, көптеген зерттеушілер түсінуге болады күтуге сезімдерін.

Netflix сыйлығының ашық қоңырау классикалық үлгісі болып табылады. Netflix нақты бір мақсатқа (фильмдер бағалауын болжау) бар сұрақ қойды және көптеген адамдардың шешімдер сұраған. Netflix оларды құру қарағанда тексеру үшін оңай болды, және, сайып Netflix ең жақсы шешім алды, өйткені барлық осы шешімдерді бағалау үшін алды. Келесі, Мен бұл сол тәсіл биология және құқық пайдаланылуы мүмкін қалай көрсетейін.