¡Esta es una revisión vieja del documento!
Algoritmo de Netflix
Uno de los algoritmos con los que más interactúo a diario es el de recomendación de Netflix, ya que la plataforma organiza y sugiere contenidos según las cosas que he visto. Desde mi perspectiva como usuario, el algoritmo funciona observando qué veo, cuánto tiempo paso viendo cada cosa, qué interrumpo, qué busco y en qué dispositivo lo hago. A partir de esos datos, el sistema crea un perfil personalizado y adapta tanto las recomendaciones como el orden de aparición de los títulos en la pantalla principal. El objetivo del algoritmo es mantenerme viendo contenido el mayor tiempo posible, en otras palabras, busca predecir qué es lo próximo que voy a disfrutar, optimizando la plataforma para aumentar mi permanencia y reducir el tiempo que paso decidiendo. En lugar de preguntarme “¿qué quiero ver hoy?”, Netflix intenta que simplemente haga clic en la primera sugerencia que me parece atractiva. Desde un punto de vista crítico, reconozco que este algoritmo tiene beneficios claros, ya que me ahorra tiempo, me permite descubrir series o películas que quizá nunca habría encontrado por mi cuenta, y construye una experiencia personalizada que se siente “hecha a mi medida”. Sin embargo, también tiene limitaciones, por ejemplo, al filtrar constantemente los contenidos según mis gustos pasados, tiende a encerrarme en una burbuja de preferencias donde siempre veo más de lo mismo, y eso hace que sea raro que Netflix me recomiende algo distinto o que me saque de mi zona de confort audiovisual. Si pudiera rediseñar el algoritmo, me gustaría que incorporara un componente de “exploración”, que no solo me mostrara lo que probablemente me guste, sino también lo que podría interesarme por razones distintas, en otras palabras, un sistema que no solo prediga mi gusto, sino que también me ayude a descubrir nuevos mundos audiovisuales.