# Netflix
- 온라인 영화 스트리밍 서비스 업체
- 목표 - 구독자를 모으로 유지하는 것
# 영화 추천 이론
- 퀀텀 이론
- 넷플릭스 내부적으 로 콘텐츠 평가 및 분류 기법에 의해 각 영화별로 태그를 만들고 데이터베이스를 만드는 것으로 알려짐
- 넷플릭스의 상품혁신담당 부사장(VP of Product Innovation) 인 토드 옐린(Todd Yelin)이 개발을 주도함
- 이름 그대로 콘텐츠를 구성하는 ‘양자(Quantum)’가 무엇인지 파악하려는 의도가 프로젝트 명 에 담겨 있음
- 넷플릭스의 영화 추천 서비스는 인간의 수작업에 의한 데이터 작성과 알고리즘에 의한 빅데이터 분석을 통해 구현됨
- 넷플릭스는 영화 콘텐츠의 메타 데이터를 작성하기 위해 36페이지 분량으로 된 가이드라인 문서를 따라 작업자가 수작업으로 꼼꼼하게 콘텐츠에 대한 정보를 채워 넣음 ∙ 예를 들어, 성적인 내용이 얼마나 나오는지, 얼마나 잔인한지, 로맨틱한 정도, 주인공의 도덕성 정도, 해피엔딩인지 새드엔딩인지와 같은 모든 정보를 1~5점 척도의 점수로 입력 ∙ 이후 컴퓨터 알고리즘에 의거, 자동적으로 각 콘텐츠의 특징을 분류하고 넷플릭스 가입자들 의 시청 행태 데이터와 함께 분석해 상관관계를 도출해냄으로써, 유저가 어떤 장르의 영화를 선호하게 될지 추천하는 작업을 수행
- 넷플릭스 퀀텀 이론에 의해 영화의 콘텐츠 구성 요소들이 세부적인 기준으로 분류되어 구체적인 영화 감상자의 취향을 반영해 영화를 추천하게 됨
- 분류된 장르 카테고리는 제작된 지역(Region), 작품의 특징을 수식하는 부사(Adjectives)단어, 작품의 명사 장르(Noun Genre), 실화나 문학작품과 같이 콘텐츠가 기반을 둔(Based on) 원천 소스, 어디를 배경으로(Set in) 만들어졌는지, 무엇에 관한(About) 영화인지, 타겟 연령대는 몇 살부터 몇 살까지인지(For Age X to Y)와 같은 세부 정보들로 이루어짐
- 이러한 분류법에 의해 생성되는 작품의 장르 카테고리는 예를 들어 ‘로맨틱한 중국 범죄 영화 (Romantic Chinese Crime Movies)’, ‘어둡고 서스펜스 넘치는 공상과학 호러 영화(Dark Suspenseful Sci-Fi Horror Movies)’와 같은 형태로 제시되며, 작품의 특징을 집약적이면서도 구체적으로 표시하게 됨
- 콘텐츠별 URL에 붙어 있는 정보를 집계한 결과, 넷플릭스의 장르 카테고리는 총 76,897개에 이르는 것으로 나타남
- 넷플릭스 영화 장르 카테고리에서 시청자들의 선택을 많이 받은 단어와 형용사를 추려 내면 역으로 넷플릭스에서 어떤 영화가 인기 있고 많은 비중을 차지하는지 파악할 수 있음
참고문서
- https://www.theatlantic.com/technology/archive/2014/01/how-netflix-reverse-engineered-hollywood/282679/
- https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:4kSRROF65q4J:https://www.kocca.kr/common/cmm/fms/FileDown.do%3FatchFileId%3DFILE_000000000207482%26fileSn%3D1%26bbsId%3D+&cd=4&hl=ko&ct=clnk&gl=kr
- http://nter.naver.com/naverletter/110357
밑줄친 문장
- “회원들은 이러한 장르 나열에 매우 잘 연결됩니다. 우리는 맞춤형 장르 리스트를 하단에 놓기보다는 페이지의 상단에 놓음으로서 회원 유지를 증가시킬수 있다는 것을 알 수 있었습니다.”
- 넷플릭스의 퀀텀 이론 문서는 영화의 엔딩, 주요 등장인물의 “사회적 용인성”, 그 외 수많은 영화의 특징들을 태깅하는 방법에 대해 쓰여져있다......모든것, 모든 사람이 태그된다.
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