The Netflix original series ‘Squid Game’ successfully placed first in 83 countries. This record, being an all-time new record, shows how Netflix has changed the whole media industry. The vast popularity that Netflix has been spotlighted on was all possible because of Netflix’s capacity to control a huge amount of data and to utilize specific systems to fulfill its users.

 Firstly, Netflix provides personalized movie recommendations by utilizing the history of other users with similar tastes to recommend what the users may be most interested in watching next. This links with Netflix’s auto-generation and personalization of thumbnails. Using thousands of video frames from existing movies and shows, Netflix annotates these images and ranks them to identify the highest likelihood of resulting on the user.

Secondly, Netflix also uses data science to give its best performance to its users. Using data to help decide where and when best to shoot a movie set regarding the given schedule, budget, and requirements, Netflix started scouting for its movie production. Also, using historical data of when quality control checks have failed in the past, such as syncing of subtitles, Netflix predicts when a manual check is most beneficial in what could otherwise be a very laborious process. And, most importantly, Netflix uses past viewing data to predict bandwidth usage to help Netflix decide when to cache regional servers for faster load times during peak demand, ultimately increasing streaming quality.

Looking at Netflix today, it wouldn’t have been able to make a massive success through media without the proper utilization of technology such as artificial intelligence or data science.

넷플릭스의 디지털 혁명

넷플릭스 오리지널 시리즈 ‘오징어 게임’이 83개국에서 1위를 차지했다. 이 기록은 넷플릭스가 미디어 업계 전체를 어떻게 바꿔 놓았는지를 보여주는 좋은 사례이다. 넷플릭스가 각광받을 수 있었던 이유는 넷플릭스가 엄청난 양의 데이터를 통제할 수 있는 능력을 갖추고 사용자를 만족시키기 위해 특정 시스템 기술들을 활용했기 때문이다.

우선 넷플릭스는 취향이 비슷한 다른 이용자의 사용 기록을 활용해 이용자가 다음으로 가장 흥미롭게 즐길 수 있는 콘텐츠를 추천해 주는 영화 추천 서비스를 제공한다. 이는 넷플릭스 자동 기록 생성과 썸네일 개인화와 연관이 있다. 넷플릭스는 기존의 영화나 프로그램의 수천개의 비디오 프레임을 사용하고, 이러한 화상에 주석을 붙여 사용자에게 결과를 가져올 가능성이 가장 높은 콘텐츠을 식별하기 위해서 순위를 매긴다.

둘째, 넷플릭스는 사용자에게 최고의 성능을 제공하기 위해 데이터 과학을 사용한다. 넷플릭스는 주어진 일정, 예산, 요건에 관한 영화 세트의 최적의 촬영 장소와 타이밍을 결정하는데 도움이 되는 데이터를 사용하여 영화 제작을 위해 스카우트를 실시하였다.

또한 Netflix는 자막 동기화 등 과거에 품질관리 확인에 실패한 적이 있는 과거 데이터를 이용하여 수직 동기화 체크가 가장 적절할 시기를 예측한다. 넷플릭스가 데이터를 이용하여 작업하는 가장 중요한 업무 중 하나는 과거 시청 데이터를 사용하여 대역폭 사용을 예측하고 피크 시 부하 시간을 단축하기 위해 지역 서버를 캐시에 저장할 타이밍을 결정하여 최종적으로 스트리밍 품질을 향상시키는 것이다.

현재의 넷플릭스는 인공지능이나 데이터 과학 등의 현대 기술들을 적절히 활용하지 않았다면 미디어를 통해 큰 성공을 거둘 수 없었을 것이다.
 

박준영 강남포스트 학생기자  webmaster@ignnews.kr

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