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不以數據分析結果干涉 Netflix給創作者自由

《紙牌屋》的成功曾經讓大家將Netflix視為以數據分析創作成功內容的典範，不過Netflix強調，他們其實不會以數據分析結果干涉創作者的創意和自由。

（綜合報導）或許你曾聽過Netflix是如何透過數據打造出如《紙牌屋》這樣成功影集的故事，但實際上對Netflix而言，創作者的創意和直覺，比大數據分析得到的結果更重要。
擁有全球超過1.17億用戶，年營收上看150億美元，Netflix之所以能夠走到今天，成為全球串流影音產業中不可被忽視的一大要角，「數據能力」絕對是一個關鍵，而Netflix也絕對有資格被稱為數據應用高手。但對Netflix來說，如果談到內容製作這件事，創作者的創意卻是無條件大於任何數據分析和演算法的。
Netflix自2013年推出《紙牌屋》成功風靡全球後，市場上也開始盛傳Netflix具有透過數據分析打造能夠成功符合市場喜好內容的神奇能力，並將Netflix視為大數據創作的典範。然而實際上，數據雖然確實在Netflix的內容發展過程中扮演重要推手，主要作用卻不是在「內容創作」本身，而是在個人化精準推薦機制上推一把。
讓正確的內容被正確的人在正確的時機看到，才是數據之於Netflix的最大價值。
我們愛演算法，但創作者最大
事實上，包括Netflix執行長里德．海斯汀（Reed Hastings）在內，Netflix的高階主管曾不只一次提到，對他們來說，創作者的創意比數據提供的資訊更重要。
如日前在Netflix原創影集《漫威潔西卡瓊斯》第二季座談會上，在Netflix推出串流服務前就加入，曾負責《漫威夜魔俠》、《王冠》、《七秒交關》等多部熱門Netflix原創作品的Netflix原創劇集副總裁艾麗．高斯（Allie Goss）在被問及是否會因為演算法而更改創作內容時，她以堅定且明確的語調回應：「我們愛演算法，但我們不會透過演算法操控內容的創意。」
雖然Netflix是一家誕生於矽谷的公司，有強大的科技能力，但高斯強調，Netflix在原創內容製作中扮演的角色並非是將從演算法得到的回饋，強加在創作者的故事之中，「我們做的事情就是提供一個好的創作環境，支持創作者。」
或者也像Netflix產品長格雷格．彼得斯（Greg Peters）所說的，Netflix確實會透過數據去了解全世界會員的喜好，並且也會將這些訊息提供給內容製作團隊。但關鍵在於，不論創作者是否參考了這些數據，最終創產製出來的內容就是創作者的視角，是創作者想要訴說的故事。
願意在創作者身上下賭注，Netflix不打安全牌
即便對於Netflix這樣熟悉數據應用的公司來說，如果採用數據分析得出來的結果做選角、做劇情編寫等等，或許會更有利於提高每部原創內容的成功機率，也讓每一分錢花得更有效率，進而具備在面對市場上其他資金實力更雄厚的競爭對手，如華特迪士尼時，顯得更具競爭力。
然而海斯汀其實從來就不想打安全牌，而是希望可以不斷推出更有野心的作品，即便任由創作者發揮創意或許會有比較高的失敗風險，即便他知道控制預算這件事對Netflix來說有多重要，即便他也擔心沒有把錢花在對的地方可能對營運帶來衝擊，但他就是願意在這些創作者身上下賭注。當然，這可能也與海斯汀本身既有理工背景的理性，個性上卻也帶有藝術家的浪漫特質有關。
因此，即使是在這個AI當道、數據為王的時代，Netflix沒有因此就將科技的位置放在內容創作者之上，而是選擇給予尊重和信任。這指的不只是他們不會將數據結果強加在內容之中，也包括在影像、聲音技術，或是提供給製片場的數位工具等，任何需要與內容製作團隊合作的部分，Netflix都很清楚自己是在扮演一個從旁提供各種科技輔助，幫助產製出更好內容的配角，而製片團隊是否使用、要如何使用他們提供的幫助，那是創作者的自由。
成功打造出多部Netflix獨有的成功大作
而在Netflix對內容製作採取這樣看似有些隨興、聽任直覺的作法之下，截至目前為止雖不能說沒有過失敗之作，但毫無疑問地，Netflix過去短短幾年間也確實已經創造出幾個風行全球的成功大作，如《怪奇物語》、《黑鏡》、《漢娜的13個遺言》、《毒梟》、《光靈》，以及漫威超級英雄系列作品等等。
如果說借重演算法的力量做到精準內容推薦，是把用戶留在Netflix離不開的重要武器，那好內容所創造出來的口耳相傳效果，就是幫Netflix將全球用戶帶進來的重要吸力。
他們相信Netflix是因為擁有這些受到大量觀眾認可的原創內容，用戶數才能一路推升至今天已經突破1.17億人，他們也相信內容將會是決定Netflix未來生死存亡的一大關鍵，而往後他們仍會繼續以信任創作者的態度，製作更多內容。

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