5.3.1 រង្វាន់ក្រុមហ៊ុន Netflix Inc

ពានរង្វាន់ក្រុមហ៊ុន Netflix Inc ប្រើដើម្បីទស្សទាយហៅការបើកចំហរភាពយន្តដែលមនុស្សនឹងចូលចិត្ត។

គម្រោងការហៅបើកចំហដែលគេស្គាល់ច្បាស់បំផុតគឺប្រាក់រង្វាន់ណៃហ្វុច។ ក្រុមហ៊ុន Netflix គឺជាក្រុមហ៊ុនជួលខ្សែភាពយន្តតាមអ៊ិនធរណេតហើយក្នុងឆ្នាំ 2000 វាបានបើកដំណើរការ Cinematch ដែលជាសេវាកម្មផ្តល់យោបល់ដល់អ្នកទស្សនា។ ឧទាហរណ៍ Cinematch អាចកត់សម្គាល់ថាអ្នកចូលចិត្ត រឿង Star Wars និង The Empire Strikes Back ហើយបន្ទាប់មកសូមផ្តល់អនុសាសន៍ឱ្យអ្នកមើល ការត្រឡប់មកវិញនៃ Jedi ។ ដំបូង Cinematch បានធ្វើការតិចតួច។ ប៉ុន្តែក្នុងរយៈពេលជាច្រើនឆ្នាំកន្លងមកនេះវាបានបន្តធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវលទ្ធភាពរបស់ខ្លួនក្នុងការទស្សន៍ទាយថាតើខ្សែភាពយន្តដែលអតិថិជននឹងពេញចិត្ត។ នៅឆ្នាំ 2006 ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយភាពជឿនលឿននៅលើ Cinematch មានកម្រិតទាប។ ក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវរបស់ក្រុមហ៊ុន Netflix បានព្យាយាមគ្រប់យ៉ាងដែលពួកគេអាចគិតប៉ុន្តែនៅពេលជាមួយគ្នានេះពួកគេសង្ស័យថាមានគំនិតផ្សេងទៀតដែលអាចជួយពួកគេឱ្យប្រសើរឡើងនូវប្រព័ន្ធរបស់ពួកគេ។ ដូច្នេះពួកគេបានរកឃើញដំណោះស្រាយរ៉ាឌីកាល់នៅពេលនោះគឺការហៅបើកចំហ។

សំខាន់ចំពោះជ័យជម្នះចុងក្រោយនៃរង្វាន់ Netflix គឺរបៀបដែលការហៅបើកចំហត្រូវបានរចនាឡើងហើយការរចនានេះមានមេរៀនសំខាន់ៗសម្រាប់ការបើកការហៅទូរស័ព្ទដែលអាចប្រើសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវសង្គម។ ក្រុមហ៊ុន Netflix Inc មិនត្រឹមតែដាក់សំណើរសុំមិនមានគំនិតសម្រាប់គំនិតប៉ុណ្ណោះទេតែវាជាអ្វីដែលមនុស្សជាច្រើនគិតនៅពេលពួកគេគិតជាលើកដំបូង។ ផ្ទុយទៅវិញក្រុមហ៊ុន Netflix Inc មានបញ្ហាយ៉ាងច្បាស់ជាមួយនឹងនីតិវិធីវាយតម្លៃដ៏សាមញ្ញមួយ។ ពួកគេបានជំរុញឱ្យប្រជាជនប្រើកំណត់ត្រាខ្សែភាពយន្ដចំនួន 100 លានដើម្បីព្យាករណ៍ទុក 3 លានចំណាត់ថ្នាក់ដែលបានកំណត់ (ការវាយតម្លៃដែលអ្នកប្រើបានធ្វើប៉ុន្តែថាក្រុមហ៊ុន Netflix Inc មិនបានចេញផ្សាយ) ។ មនុស្សដំបូងដែលបង្កើតក្បួនដោះស្រាយដែលបានទស្សន៍ទាយថាការផ្តល់ចំណាត់ថ្នាក់ 3 លាននាក់ដែលមានការចាប់អារម្មណ៍ 10% ប្រសើរជាង Cinematch នឹងឈ្នះ 1 លានដុល្លារ។ នេះច្បាស់និងងាយស្រួលក្នុងការអនុវត្តនីតិវិធីវាយតម្លៃ - ប្រៀបធៀបចំណាត់ថ្នាក់ដែលបានព្យាករជាមួយនឹងការផ្តល់ចំណាត់ថ្នាក់ចេញ - មានន័យថាប្រាក់រង្វាន់ក្រុមហ៊ុន Netflix Inc ត្រូវបានរចនានៅក្នុងរបៀបមួយដែលដំណោះស្រាយគឺមានភាពងាយស្រួលក្នុងការត្រួតពិនិត្យជាងការបង្កើត; វាបានប្រែក្លាយបញ្ហាប្រឈមនៃការកែលម្អ Cinematch ទៅជាបញ្ហាដែលសមរម្យសម្រាប់ការហៅបើកចំហមួយ។

នៅខែតុលាឆ្នាំ 2006 ក្រុមហ៊ុន Netflix បានចេញផ្សាយទិន្នន័យដែលមានចំនួន 100 លានខ្សែដែលគិតចាប់ពីចំនួនប្រហែល 500,000 នាក់ (យើងនឹងពិចារណាពីភាពពាក់ព័ន្ធនឹងភាពឯកជននៃការចេញផ្សាយទិន្នន័យនេះនៅក្នុងជំពូកទី 6) ។ ទិន្នន័យរបស់ក្រុមហ៊ុន Netflix Inc អាចត្រូវបានបង្កើតឡើងជាម៉ាទ្រីកដ៏ធំមួយដែលមានអតិថិជនប្រហែល 500.000 នាក់ក្នុងចំណោម 20.000 ខ្សែភាពយន្ត។ នៅក្នុងតារាងម៉ាទ្រីសនេះមានការផ្តល់ចំណាត់ថ្នាក់ប្រហែល 100 លាននៅលើមាត្រដ្ឋានមួយពីផ្កាយមួយទៅប្រាំ (តារាង 5.2) ។ បញ្ហាប្រឈមគឺត្រូវប្រើទិន្នន័យដែលបានអង្កេតនៅក្នុងម៉ាទ្រីសដើម្បីទស្សន៍ទាយពីការដាក់ចំណាត់ថ្នាក់ចំនួន 3 លាន។

អ្នកស្រាវជ្រាវនិងពួក Hacker នៅជុំវិញពិភពលោកត្រូវបានគេគូរទៅនឹងការប្រកួតប្រជែងហើយនៅឆ្នាំ 2008 ជាង 30.000 នាក់កំពុងធ្វើការលើវា (Thompson 2008) ។ ក្នុងកំឡុងពេលនៃការប្រលងនេះ Netflix ទទួលបានដំណោះស្រាយដែលបានស្នើជាង 40.000 ពីក្រុមជាង 5.000 ក្រុម (Netflix 2009) ។ ជាក់ស្តែង, ក្រុមហ៊ុន Netflix Inc មិនអាចអាននិងយល់ដំណោះស្រាយទាំងអស់ដែលបានស្នើ។ រឿងទាំងមូលបានប្រព្រឹត្តទៅបានយ៉ាងរលូនទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយដំណោះស្រាយងាយស្រួលពិនិត្យ។ Netflix អាចមានកុំព្យូទ័រប្រៀបធៀបការប៉ាន់ស្មានការវាយតម្លៃជាមួយនឹងការវាយតម្លៃដែលត្រូវបានគេប្រើប្រាស់ដោយប្រើ metric ដែលបានកំណត់ជាមុន (metric ជាក់លាក់ដែលពួកគេប្រើគឺជាឫសការ៉េនៃកំហុសមធ្យមកែង) ។ វាជាសមត្ថភាពក្នុងការវាយតម្លៃយ៉ាងឆាប់រហ័សនូវដំណោះស្រាយដែលអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមហ៊ុន Netflix ទទួលយកដំណោះស្រាយពីមនុស្សគ្រប់រូបដែលបានក្លាយទៅជារឿងសំខាន់ព្រោះគំនិតល្អ ៗ បានមកពីកន្លែងគួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើលមួយចំនួន។ ជាការពិតដំណោះស្រាយដែលឈ្នះត្រូវបានបញ្ជូនដោយក្រុមការងារមួយដែលបានចាប់ផ្តើមដោយអ្នកស្រាវជ្រាវបីរូបដែលគ្មានបទពិសោធន៏ក្នុងការបង្កើតប្រព័ន្ធអនុសាសន៍ខ្សែភាពយន្ត (Bell, Koren, and Volinsky 2010) ។

ទិដ្ឋភាពមួយដ៏ស្រស់ស្អាតនៃរង្វាន់ Netflix គឺថាវាបានបើកដំណោះស្រាយដែលបានស្នើទាំងអស់ដែលត្រូវបានវាយតម្លៃដោយយុត្តិធម៌។ នោះគឺនៅពេលដែលមនុស្សផ្ទុកឡើងនូវការវាយតម្លៃដែលពួកគេបានប៉ាន់ប្រមាណពួកគេមិនចាំបាច់ផ្ទុកព័ត៌មានបញ្ជាក់ការសិក្សាអាយុរបស់ពួកគេពូជសាសន៍ភេទការតំរង់ទិសផ្លូវភេទឬអ្វីមួយអំពីខ្លួនពួកគេនោះទេ។ ចំណាត់ថ្នាក់ដែលព្យាករណ៍ពីសាស្រ្តាចារ្យដ៏ល្បីម្នាក់ពីស្ទែនហ្វដត្រូវបានគេយកមកប្រហាក់ប្រហែលនឹងក្មេងជំទង់ក្នុងបន្ទប់គេង។ ជាអកុសលវាមិនពិតទាក្នុងការស្វជ្វសង្គមភាគច្ើន។ នោះគឺសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវសង្គមភាគច្រើនការវាយតម្លៃគឺចំណាយពេលច្រើននិងមានលក្ខណៈជាផ្នែកខ្លះ។ ដូច្នេះគំនិតស្រាវជ្រាវភាគច្រើនមិនត្រូវបានវាយតម្លៃយ៉ាងហ្មត់ចត់ហើយនៅពេលគំនិតត្រូវបានវាយតម្លៃវាពិបាកក្នុងការផ្ដាច់ការវាយតម្លៃទាំងនោះពីអ្នកបង្កើតគំនិត។ គម្រោងបើកគម្រោងហៅទូរស័ព្ទមានការវាយតម្លៃដ៏ងាយស្រួលនិងយុត្តិធម៌ដូច្នេះពួកគេអាចរកឃើញគំនិតដែលអាចនឹងខកខានបើមិនដូច្នេះទេ។

ឧទាហរណ៍នៅចំណុចមួយក្នុងអំឡុងពេលនៃរង្វាន់ Netflix, នរណាម្នាក់ដែលមានឈ្មោះអេក្រង់ឈ្មោះ Simon Funk បានបង្ហោះនៅលើប្លុករបស់គាត់នូវដំណោះស្រាយដែលបានស្នើដោយផ្អែកលើការបែងចែកតម្លៃជាឯកត្តជនដែលជាវិធីសាស្រ្តមួយពីពិជគណិតលីនេអ៊ែរដែលមិនបានប្រើពីមុនដោយអ្នកចូលរួមផ្សេងទៀត។ ការបង្ហោះប្លុករបស់ Funk គឺមានបច្ចេកទេសក្នុងពេលដំណាលគ្នានិងមិនផ្លូវការក្រៅផ្លូវការ។ តើការប្រកាសកំណត់ហេតុបណ្ដាញនេះពិពណ៌នាអំពីដំណោះស្រាយដ៏ល្អមួយឬតើវាជាការខ្ជះខ្ជាយពេលវេលា? នៅខាងក្រៅគម្រោងការហៅបើកចំហរដំណោះស្រាយមិនអាចទទួលបានការវាយតម្លៃធ្ងន់ធ្ងរទេ។ យ៉ាងណាមិញ Simon Funk មិនមែនជាសាស្ត្រាចារ្យនៅ MIT ទេ។ គាត់គឺជាអ្នកអភិវឌ្ឈន៍ផ្នែកទន់ដែលនៅពេលនោះគាត់កំពុងធ្វើដំណើរនៅជុំវិញប្រទេសនូវែលសេឡង់ (Piatetsky 2007) ។ ប្រសិនបើគាត់បានផ្ញើអ៊ីម៉ែលទៅឱ្យវិស្វករនៅក្រុមហ៊ុន Netflix មែននោះវាស្ទើរតែមិនត្រូវបានអាន។

ជាសំណាងល្អដោយសារតែលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យនៃការវាយតម្លៃមានលក្ខណៈច្បាស់លាស់និងងាយស្រួលក្នុងការវាយតម្លៃការវាយតម្លៃរបស់គាត់ត្រូវបានគេវាយតម្លៃហើយភ្លាមៗនោះវាច្បាស់ណាស់ថាវិធីសាស្រ្តរបស់គាត់មានឥទ្ធិពលខ្លាំងណាស់គាត់បានឡើងដល់ចំណាត់ថ្នាក់ទីបួននៅក្នុងការប្រកួតនេះដែលជាលទ្ធផលដ៏ធំធេងដែលបានផ្តល់ឱ្យក្រុមដទៃទៀតរួចទៅហើយ ធ្វើការអស់រយៈពេលជាច្រើនខែលើបញ្ហានេះ។ នៅទីបញ្ចប់, ផ្នែកខ្លះនៃវិធីសាស្រ្តរបស់គាត់ត្រូវបានប្រើដោយស្ទើរតែទាំងអស់ដៃគូប្រកួតប្រជែងដ៏ធ្ងន់ធ្ងរទាំងអស់ (Bell, Koren, and Volinsky 2010) ។

ការពិតដែល Simon Funk បានជ្រើសរើសការសរសេរប្លក់ដែលពន្យល់អំពីវិធីសាស្រ្តរបស់គាត់ជាជាងការព្យាយាមរក្សាវាសម្ងាត់ក៏បង្ហាញផងដែរថាអ្នកចូលរួមជាច្រើននៅក្នុងរង្វាន់ Netflix មិនត្រូវបានជម្រុញដោយរង្វាន់រាប់លានដុល្លារនោះទេ។ ផ្ទុយទៅវិញអ្នកចូលរួមជាច្រើនហាក់ដូចជារីករាយនឹងបញ្ហាប្រឈមខាងបញ្ញានិងសហគមន៍ដែលបានអភិវឌ្ឍជុំវិញបញ្ហា (Thompson 2008) អារម្មណ៍ដែលខ្ញុំរំពឹងថាអ្នកស្រាវជ្រាវជាច្រើនអាចយល់។

រង្វាន់ Netflix គឺជាឧទាហរណ៍បុរាណនៃការហៅបើកចំហ។ ក្រុមហ៊ុន Netflix Inc បានចោទជាសំណួរមួយដែលមានគោលដៅច្បាស់លាស់មួយ (ព្យាករការវាយតម្លៃភាពយន្ត) ហើយបានស្នើសុំដំណោះស្រាយពីមនុស្សជាច្រើន។ ក្រុមហ៊ុន Netflix Inc អាចវាយតម្លៃដំណោះស្រាយទាំងអស់នេះដោយសារតែពួកគេមានភាពងាយស្រួលក្នុងការពិនិត្យមើលជាងការបង្កើតហើយនៅទីបំផុតក្រុមហ៊ុន Netflix Inc បានជ្រើសយកដំណោះស្រាយដ៏ល្អបំផុត។ បន្ទាប់មកទៀតខ្ញុំនឹងបង្ហាញអ្នកពីរបៀបវិធីសាស្រ្តដូចគ្នានេះអាចត្រូវបានប្រើនៅក្នុងជីវវិទ្យានិងច្បាប់និងដោយគ្មានរង្វាន់លានដុល្លារ។