Dizer que Netflix “só dá dinheiro” é uma ilusão

Este artigo foi publicado pela primeira vez pela conta “IFeng Movie” sobre mais um filme de algoritmo que não apresenta muita novidade. Quer continuar lendo?

Imagine que você seja o tomador de decisões em uma grande empresa de cinema e televisão com um orçamento de 200 milhões de dólares.

Aí alguém vem até a porta e diz que tem um projeto de filme tão grande que eles planejavam contratar The Rock e Ryan Reynolds e Gal Gadot como protagonistas.

O filme seria uma aventura clássica de caça ao tesouro, com ação, suspense, comédia e tudo mais. A narrativa teria vários contratempos e as filmagens aconteceriam por todo o mundo. Homens bonitos, mulheres sensuais, carros de luxo, aviões, explosões e belas paisagens. Você estaria disposto a investir 200 milhões de dólares?

Quando você começa a hesitar, esse alguém apresenta um monte de dados. Ele diz que, com base na análise de centenas de milhões de usuários, os filmes que atendem aos elementos acima podem vender bem.

Talvez você ficaria receoso sobre esse projeto, mas a Netflix não. E foi assim que surgiu o filme de algoritmo “Alerta Vermelho”.

Este filme evidencia uma verdade cruel: o público é que é o maior vilão da Netflix, e os filmes de algoritmo são basicamente uma nova categoria.

Netflix e seu império de big data

Uma vez, ao ver o pôster de "Alerta Vermelho", um fã do cinema disse: “Um é os músculos, a outra é a beleza e o outro é o riso. Fórmula completa.”

Como um gigante global de streaming de mídia, a maior vantagem do Netflix é que ela tem centenas de milhões de dados do usuário, que podem apontar com precisão o que o público gosta de assistir e até mesmo entrar em aspectos mais microscópicos, como estilo de imagem e tendência do enredo.

"House of Cards", que já se popularizou em todo o mundo e tornou a Netflix famosa em lá atrás, também é uma obra que faz pleno uso de big data.

Isso foi por volta de 2012, quando gigantes tradicionais do cinema e da televisão, como Disney e Warner, se juntaram à batalha do streaming de mídia, aumentando enormemente os preços dos direitos autorais, e a Netflix teve que começar a criar trabalhos originais.

Mas a Netflix não atirou às cegas, ela usou seus dados para direcionar o projeto.

Ted Sarandos, diretor-chefe de conteúdo da Netflix, é um fã da versão britânica de "House of Cards". Depois de investigar os hábitos de visualização dos usuários da plataforma, ele concluiu que a colaboração entre David Fincher e Kevin Spacey atrairia um grande público.

Naquela época, muitas canais de TV tradicionais também se interessaram pelo drama e queriam assistir ao episódio piloto antes de decidir. Mas com os dados da Netflix em mãos, mesmo sem ter visto nenhum piloto, ele fez um pedido e reservou um total de 26 episódios das duas primeiras temporadas de uma só vez.

Este "House of Cards", que teve várias indicações e dominou o público nos anos seguintes, tornando-se o primeiro grande sucesso da Netflix e trazendo cerca de 10 milhões de usuários pagantes para a plataforma.

Segundo relatos, o banco de dados usado para a série continha 30 milhões de avaliações de usuários, 4 milhões de comentários e 3 milhões de pesquisas de tópicos.

As informações incluíam: conteúdo dos comentários, quantidade de pausas, replays, avanço rápido, classificações de usuários, dados de pesquisa de usuários, o grau de favoritismo do ator e do diretor, comportamento de assistir a programas de TV, cenário do drama, seleção orientada para o enredo, tempo de execução do drama, etc.

Com esse enorme acúmulo de informações e análise de dados do usuário eles conseguiram uma base precisa para a tomada das decisões.

Nos últimos anos, a Netflix estabeleceu a posição de "apenas dar lucro e não interferir na criação". Martin Scorsese, Bong Joon-ho e os roteiristas de "O Reino" mencionaram esse ponto.

Mas eles são os personagens do circuito dos grandes artistas, raros e únicos.

A forma como o conteúdo original massivo da Netflix é produzido, como os atores e diretores são selecionados e em que período de transmissão são determinados principalmente pelas preferências do público em geral, de modo a atingir "C to B", ou seja, a produção é sempre determinada pelos interesses da maioria.

"Saturday Night Live" uma vez ridicularizou a produção em massa do Netflix e seu tratamento com os usuários com uma esquete onde mostra que uma série foi renovada só porque ainda havia uma senhora idosa em algum lugar da Terra que estava interessada.

O sucesso e o fracasso do algoritmo

mas então, e quanto ao desempenho de "Alerta Vermelho"? Também usamos dados para verificar.

De acordo com a Samba TV, nos primeiros três dias de seu lançamento, o filme foi assistido em 4,2 milhões de lares nos Estados Unidos, 720.000 lares no Reino Unido, 330.000 lares na Alemanha e 40.000 lares na Austrália.

A TV Time informou que "Alerta Vermelho" se tornou o segundo filme mais transmitido nos Estados Unidos durante o fim de semana de estreia.

Em termos de boca a boca, quase 70.000 pessoas no IMDb avaliaram e ele conseguiu 6,4 pontos, o que é relativamente razoável.

No Metascore, compilado pelos principais críticos de cinema, o placar de "Alerta Vermelho" tem apenas 37 pontos.

No Rotten Tomatoes o tomatômetro é de apenas 35%, mas o índice de pipoca, que representa o gosto do público comum, atingiu 91%. Obviamente, há uma séria divergência de opiniões entre público e crítica. O índice de pipoca basicamente verifica o julgamento da Netflix.

Então, aos olhos dos críticos de cinema sênior, que tipo de filme é "Alerta Vermelho"?

Isso pode ser entendido olhando para as seguintes análises:

Benjamin Lee, do Guardian, disse: "Alerta Vermelho" não tem alma nem efeito. Parece um remake de um blockbuster de Hollywood. É como um robô assistindo a um filme no estúdio por mais de duas décadas e cuspindo uma cópia de fax como um experimento.

As palavras-chave "obsoleto", "segunda mão", "pastiche" (obras deliberadamente imitadas) e "sem alma" estão todas acusando o filme de falta de inovação.

Todo o trabalho é como um “filme de festa”, uma bagunça.

No filme, o agente do FBI (na verdade um ladrão) interpretado por Dwayne Johnson é um "traçador de perfis criminais". Por meio da análise do modus operandi, do layout da cena e das características do crime, ele delineia a mentalidade criminosa do perpetrador e trata-o de acordo, fazendo previsões sobre o próximo movimento.

Esse conceito é quase uma metalinguagem para a própria Netflix inventou. O público é como o "criminoso" da Netflix, e a análise de big data é como o "perfil" dele.

Mas o big data aponta para o sucesso comercial, não significa sucesso do trabalho.

Claro, que na era da Internet, é muito estúpido ignorar o que o algoritmo diz. De fato, pode ajudar os profissionais a descobrir alguns padrões e tomar algumas decisões.

Pode-se dizer que o big data penetrou em todos os cantos de nossa vida e trabalho, tão indispensável quanto a eletricidade.

É que, como produto cultural, a criatividade deve ser seu valor central. Se o filme é feito como em uma linha de montagem, que graça ele tem?

Assim como o humilde Ryan Reynolds que saiu de "Deadpool" a "Free Guy" para "Alerta Vermelho", ele continua a desempenhar o papel de mordaça. Embora ele seja bom nisso e tenha de fato conquistado o público com isso, ele parece estar completamente preso a essa arrogância.

Como um ator supostamente criativo, Ryan Reynolds se tornou uma peça de quebra-cabeça fixa.

Além disso, a criação de filmes e televisão é uma atividade de longo prazo. Na era de ritmo acelerado, criar de acordo com o modelo de dados existente provavelmente se tornará um barco e uma espada.

Quando os clássicos estão em decadência, os FMCG se tornam populares, mas só por um certo tempo. A dependência excessiva de big data é, na verdade, preguiçosa e, até certo ponto, deixa de lado qualquer visão artística que os criadores possam ter.

A análise de dados não é um requisito, é apenas a cereja do bolo. Mas agora ela é uma cereja falsa.

No entanto, os dados de "Alerta Vermelho" como buscas, classificação, retratos de usuários e até mesmo a "classificação Peliplat" do outro lado do oceano, bem como este artigo podem se tornar os dados de referência para a Netflix no futuro.

Então, vamos assistir a mais filmes bons?