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Arabisches Angebot von Netflix: Die Nutzer entscheiden innert 90 Sekunden. bild: netflix

Big Data – das musst du über die Geheimwaffe von Netflix wissen

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Der Video-Streamingdienst kombiniert Hollywood und Hightech und revolutioniert die Medienwelt. Eine zentrale Rolle spielen Algorithmen.

Der Filmverleiher meines Vertrauens hiess Ludwig. Seine besten Kunden, (wie ich damals) mehrheitlich jung und männlichen Geschlechts, nannten ihn ehrfurchtsvoll «Ludi».

Wer Ludi in seinem Reich, der «Hollywood»-Videothek, besuchen wollte, musste in den muffigen Luftschutzkeller eines Geschäftshauses hinabsteigen. Hinter massivem Beton warteten Action-Helden wie Arnold Schwarzenegger oder Bruce Willis.

Binge-Watching bedeutete damals, dass man bei Ludi drei Filme gleichzeitig auslieh.

Wir gaben Ludi unser Taschen- und Lehrlingsgeld und erhielten nicht nur die begehrten VHS-Kassetten, sondern auch so manchen Filmtipp. Sein gesamtes cineastisches Wissen, wie auch die Präferenzen der Kunden, hatte der freundliche Videotheken-Betreiber nicht im Computer abgelegt, nur im Kopf.

Auf leicht klebrigen Treuekarten gab es Stempel und nach einer gewissen Zahl einen Gratis-Film. Zum Inhalt der gemieteten Videos wurde nichts in der Kundenkartei eingetragen. So lief damals «Datenschutz», was angesichts von indizierten Horrorfilmen wie «Tanz der Teufel» sehr geschätzt wurde.

Seine Blütezeit erlebte «das Hollywood» in den 1980er-Jahren. Binge-Watching bedeutete damals, dass man bei Ludi drei Filme gleichzeitig mietete, für 20 Franken, wenn ich mich richtig erinnere. Dann sauste man mit dem Velo/Töffli nach Hause, um den nachmittäglichen Filmmarathon zu starten. Nach spätestens 24 Stunden musste man die begehrten Streifen zurückgeben, sonst drohte ein saftiger Aufpreis.

Gleich geht's weiter mit dem Erklärstück, vorher ein kurzer Hinweis:

Lenkt Big Data bald die Ärzte?

>> Ja, hier.

Wir sind nicht Netflix, aber mit Big Data kennen auch wir uns aus. So konnten wir etwa durch Datenanalyse des Berner Inselspitals im neuen Trakt eine Planung realisieren, die 20 Prozent Wegstrecke einspart. Lerne Bachelor-Studiengänge kennen, die die Welt einfacher machen und besuche unseren Info-Abend am 8. November 2017.

Und nun zurück zum Artikel ...

Am Anfang war der Ärger

Der Legende nach wurde Netflix aus dem Frust über eine hohe Gebühr für ein verlorenes Leihvideo geboren. Der kalifornische Software-Unternehmer Reed Hastings habe eine VHS-Kassette mit «Apollo 13» verlegt, und bei der Videothek sammelten sich Gebühren von 40 Dollar an, schreibt das Handelsblatt.

Auf dem Weg ins Fitnessstudio sei dem verärgerten Hastings später aufgefallen, dass das dortige Geschäftsmodell viel ansprechender sei aus Kundensicht: Für 40 Dollar im Monat konnte man so viel trainieren, wie man wollte.

«Wir verbinden Hollywood mit Hightech, das ist einfach eine Kombination, die vor uns niemand gewagt hat.»

Reed Hastings, Netflix-Chef

1997 gründete Hastings mit einem Companion Netflix. Das Unternehmen war lange Zeit nur als DVD-Verleih in den USA bekannt. Die Filme verschickte es in dicken Couverts per Post.

Heute investiert das Unternehmen sechs Milliarden Dollar pro Jahr in Eigenproduktionen, die später bei gut 109 Millionen Abonnentinnen und Abonnenten in mehr als 190 Ländern über kleinere und grosse Displays flimmern.

Mächtige Empfehlungen

Das geschieht alles digital: Hinter dem weltgrössten Video-Streaming-Dienst steckt eine durch und durch Daten-getriebene Organisation. So, wie man es vom Silicon Valley erwartet.

Wie wichtig Big Data für Netflix ist, illustrieren die Job-Angebote auf der Website des Unternehmens. Von Los Gatos aus liefert sich Hastings mit den grössten Tech-Konzernen einen Wettstreit um die besten Ingenieure und Software-Entwickler.

Im Kern geht es immer um die Analyse gewaltiger Datenmengen. Bei mittlerweile 109 Millionen Kunden fallen Tag für Tag fast unermesslich viele Informationen zum Nutzerverhalten an. Und darin steckt das Gold, das es zu schürfen gilt.

Der Erfolg von Netflix basiert auf einer komplizierten und undurchschaubaren IT-Infrastruktur. Das Herzstück bilden Algorithmen und Big-Data-Anwendungen.

Zwar machte Netflix den Kunden schon seit dem Jahr 2000 konkrete Vorschläge, welche DVDs sie als nächstes ausleihen könnten. Doch erst durch die Auswertung der Online-Nutzerdaten konnten die Ingenieure daraus ein mächtiges Empfehlungssystem zimmern. Dieses soll die Entscheidungen der Abonnentinnen und Abonnenten stark beeinflussen: Laut aktuellen Zahlen werden über 75 Prozent der Sendungen auf Basis von Empfehlungen durch den Netflix-Algorithmus geschaut.

Je länger, desto besser. Denn: Wer Netflix lediglich wenige Minuten pro Tag oder in der Woche nutzt, dürfte zur Kategorie der Risiko-Kunden zählen, die bald ihr Abo kündigen ...

Um dies zu verhindern, kombiniert Netflix zwei Ansätze, wie wir gleich sehen. Ziel ist es, aus einem (fast) unüberschaubaren Angebot eine attraktive Auswahl zu präsentieren. Dabei drängt die Zeit: Laut Erhebungen von Netflix entscheiden die Nutzer innert 30 bis 90 Sekunden, ob sie «streamen» oder nicht.

Die beiden Verfahren, mit denen das Empfehlungssystem von Netflix zu passgenauen Vorschlägen kommen soll, sind:

«Die Algorithmen kennen dich besser als du dich selbst.»

Xavier Amatriain, ehemaliger Data Scientist bei Netflix quelle: business insider

Zum einen wird das Verhalten des einzelnen Netflix-Nutzers analysiert, welche Inhalte in der Vergangenheit unter welchen Umständen und in welchem zeitlichen Rahmen konsumiert wurden. Zum anderen wird das Verhalten anderer Netflix-Kunden mit ähnlichem Profil statistisch ausgewertet, um Empfehlungen zu machen, die mit grosser Wahrscheinlichkeit eher zutreffen, als wenn neue Inhalte rein zufällig vorgeschlagen würden.

Nach einem kurzen Hinweis geht's weiter:

Die Welt entschlüsseln

Wir kennen uns nicht nur mit Daten aus. Unsere Forschung hat eine bessere Welt zum Ziel. Erfahre mehr über unsere spannenden Bachelor-Studiengänge an unserem Info-Abend am 8. November 2017.

Vorhersagen, was die Leute als Nächstes sehen möchten, ist das eine. Sie tatsächlich zum Gucken zu bringen, etwas Anderes. Das Rezept von Netflix lautet Personalisierung. So sieht denn auch konsequenterweise bei jedem Nutzer und jeder Nutzerin die Startseite mit den Film-Rubriken individuell anders aus.

100-Millionen-Dollar-Wette

Auf den ersten Blick gehe es nur darum, den Abonnenten neue Filme zu empfehlen, hält der Journalist Christoph Drösser in seinem lesenswerten Sachbuch über die Chancen und Risiken von Algorithmen* fest. Aber das Beispiel von «House of Cards» zeige, dass die Daten zum Nutzergeschmack für millionenschwere Investitionsentscheidungen ausschlaggebend seien.

Von der Online-Videothek zum Streaming-Giganten: Meilensteine von Netflix

Angeblich entschied der Netflix-Manager Ted Sarandos auf der Grundlage von Nutzerdaten, an wen man die Hauptrolle und die Regie für die Polit-Thriller-Serie vergeben wollte. Kevin Spacey und David Fincher kamen zum Zug, weil sie beim Netflix-Publikum in anderen Produktionen gut angekommen waren.

Entscheidend war auch, dass die Netflix-Führung gleich zwei Staffeln produziert lassen wollte. Die Verantwortlichen erhielten freie Hand, und auf Pilot-Sendungen wurde verzichtet.

Die Produktionskosten beliefen sich auf 100 Millionen Dollar. Die Investition sollte sich auszahlen. Der Erfolg in den USA und im Ausland etablierte das Geschäft mit TV-Produktionen.

«Wenn Sie einen Film an Netflix verkaufen, dann weiss niemand, wie viele Menschen diesen Film gesehen haben, wie viele davon Männer und Frauen und jung und alt sind. Ausser Netflix. Das machen die ganz bewusst, weil sie die Macht dieser Daten kennen. Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts.»

Sagt der Medien- und Marketing-Professor Thorsten Hennig-Thurau, Universität Münster

Wie die Kaninchen

Wie verdient Netflix Geld? Den Löwenanteil machen die monatlich zu entrichtenden Gebühren der Abonnenten aus. In der Schweiz kostet das Netflix-Abo 11.90, 15.90 oder 19.90 Franken, abhängig von der Bildqualität (SD, HD, Ultra-HD) und der Anzahl Video-Streams (bis zu 4 Geräte gleichzeitig).

Seine mächtige Big-Data-Maschine verwendet Netflix aber auch, um die Inhalte via Internet möglichst schnell zu den Kundinnen und Kunden zu bringen. Unbemerkt von den Nutzern läuft im Hintergrund ein Content Delivery Network (CDN), das die Filme, Serien und Dokus über diverse Kanäle transportiert. In den einzelnen Rechenzentren wird nicht der gesamte Netflix-Katalog gespeichert. Vielmehr berechnen die Algorithmen, welche Inhalte gerade besonders gefragt sind und stellen sie bereit.

Um herauszufinden, was die Zuschauer wirklich wollen, macht Netflix die Nutzerinnen und Nutzer auch zu Versuchskaninchen. Im laufenden Betrieb werden Jahr für Jahr hunderte kleine Experimente durchgeführt, indem zwei Versionen eines Features oder Inhalts ausprobiert werden. Das Publikum bekommt von solchen «A/B-Tests» nichts mit und die Netflix-Entwickler übernehmen später die Version oder inhaltliche Vorgehensweise, die beim Publikum besser ankam.

Gemach, gemach ...

Auch wenn dem Netflix-Algorithmus fast schon magische Kräfte zugeschrieben werden: Das Empfehlungssystem kann schlussendlich nur Inhalte vorschlagen, die vorhanden sind.

Und bezüglich des Angebots aller Streaming-Dienste kehrt immer wieder Ernüchterung ein. Bislang hat keiner von ihnen ein 100-prozentiges Erfolgsrezept entdeckt. «Breaking Bad» zum Beispiel war ein Zufallstreffer. Kein Algorithmus konnte die unglaubliche Wucht vorhersagen. Der Drehbuchautor, Vince Gilligan, hatte vorher für die TV-Serie «Akte X» Skripte geschrieben.

So bleiben süchtig-machende Serien und Filme die Ausnahme im hart umkämpften Unterhaltungs-Business. Zu unserem Glück, möchte man fast sagen. Sonst würden wir noch mehr Zeit vor kleinen und grossen Bildschirmen verbringen. 😉

* Christoph Drösser: «Total berechenbar? Wenn Algorithmen für uns entscheiden»
(2016, Carl Hanser Verlag München)

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17Alle Kommentare anzeigen
    Alle Leser-Kommentare
  • My Senf 31.10.2017 07:55
    Highlight Highlight Interessant dargestellt.

    Nur im Kern der Sache ganz simpel

    Die Hightech Ingenieure sind eben die modernen Pushermannen! Ja nicht aufhören zu streamen ist die Devise! Immer es zückerli

    Ja dann wäre Hastings der Moderne Pate

    So einfach funktioniert die Welt 😐

    Nur gibt es inzwischen plenty of options
  • Ökonometriker 30.10.2017 21:47
    Highlight Highlight Das Beeindruckende ist, wie schlecht die Vorschläge gegeben den vorhandenen Informationen sind. Mir scheint als wurde einfach eine Standard-KI verbaut und die Struktur der Informationen vernachlässigt in der Hoffnung, die KI werde sie wenn genug Daten da sind schon erkennen.

    Dafür sind die Daten aber zu wenig breit und die Zahl der angebotenen Filme zu klein.
    Aber besser als nichts...
  • azoui 30.10.2017 19:10
    Highlight Highlight Der deutsche Comedian, Marc-Uwe Kling beschriebt in seinem neusten Werk, Qualityworld, das ganze Konstrukt um Netflix, Amazon, Facebook, Google, etc treffend und bedrohlicher, als damals George Orwel in 1984.
    Ich empfehle das Hörbuch, anstelle des eBook.
    • My Senf 31.10.2017 07:51
      Highlight Highlight Und trotzdem machen „alle“ mit
    • azoui 31.10.2017 09:31
      Highlight Highlight @Senf, fast alle
  • rudolf_k 30.10.2017 17:56
    Highlight Highlight Die Netflix Vorschläge stören mich im Gegensatz zu der Datensammelwut von Facebook, Google, Microsoft oder Amazon jetzt nicht im geringsten. Im Gegenteil, es wäre ja komisch wenn es diese nicht gäbe. Wie auch bei Spotify oder iTunes liegts immer noch am User selbst, ob er die Vorschläge überhaupt berücksichtigt.
    • owlee 30.10.2017 23:33
      Highlight Highlight Das ist etwas naiv. Ich finde das ja auch „gäbig“ und bin ein überaus aktiver Nutzer von Spotify und Netflix. Trotzdem finde ich es manchmal beängstigend, wie gut die mich kennen. Die haben viel mehr Daten über uns als wir uns bewusst sind.
    • rudolf_k 31.10.2017 08:10
      Highlight Highlight Die kennen 'dich' überhaupt nicht gut. Was sie kennen, ist das Nutzungsverhalten von vielen anderen Usern, welche ähnliche Präferenzen wie du haben. Daraus werden deine Empfehlungen erstellt. Irgendwelche Rückschlüsse auf dich als Person zu stellen mit den Filmen und Serien die du schaust ist völlig absurd, ganz im Gegensatz zum halben Leben das die meisten von euch Google anvertrauen...
  • SUPERDUKER 30.10.2017 17:20
    Highlight Highlight Stimmt, wie Netflix so auch Spotify kennen meinen Film- bzw. Musikgeschmack besser als ich.

    Irgendwie geil und irgendwie überhaupt nicht...

    Benutzer Bildabspielen
    • Mr_Boulala 31.10.2017 17:01
      Highlight Highlight Wenn ich jeweils in meinen Spotify Wochenmix reinhöre frage ich mich, ob Spotify meinen Musikgeschmack wirklich kennt. Vor allem wie diese vielen Österreichischen Songs jeweils in meinem Wochenmix landen, ist mir ein Rätsel. :-)
  • derEchteElch 30.10.2017 17:18
    Highlight Highlight Bin ich froh kein Netflix Kunde zu sein.. Gibts da eigentlich auch noch andere? 🤔 Fühle mich momentan alleine.. 😅
    • You will not be able to use your remote control. 30.10.2017 18:37
      Highlight Highlight check

      Der Witz ist ja, die wissen nicht wer du bist. Sie wissen nur, wie sie dich rumkriegen. Sie messen ja nur, ob du alle Folgen schaust und nicht, wie glücklich du dabei bist, etwa so wie Drogendealer.
    • Crank 30.10.2017 19:05
      Highlight Highlight Ich kenne Netflix auch nur vom Hörensagen. Hatte bisher noch nie ein Reissen, es abonnieren zu müssen.
    • Nuka Cola 30.10.2017 19:15
      Highlight Highlight Ich nutze ein eigenständig modifiziertes PCT anstelle von Netzflix. Hat genug viel Kraft benötigt, meine Mutter von Spotify Family zu überzeugen..
    Weitere Antworten anzeigen
  • Political Incorrectness 30.10.2017 15:29
    Highlight Highlight Natürlich werden 75% der Sendungen auf Basis der Netflix-Empfehlung geschaut. Die App wurde ja genau so gebaut, dass es fast unmöglich ist, eine neue und gute Sendung anders zu finden.
    • Pana 30.10.2017 16:02
      Highlight Highlight Meine Zeit ist mir zu kostbar, um einfach irgendwelche Serien anzuschauen. Die Empfehlungen mögen motivieren. Aber ich schaue mir zuvor immer einen Trailer an und lese ein paar Reviews.

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