Yeni Medya Ortamlarında İzleyici Seçimi ve Öneri Algoritmaları: Netflix Örneği

Yıl 2021, Cilt: 8 Sayı: 2, 297 - 324, 25.11.2021

Sedat Özel Deniz Özay

https://doi.org/10.24955/ilef.1023026

Öz

Bu çalışma, algoritmaların tüketici kararlarında ne derece etkili olduğunu ve buna bağlı olarak kişiselleştirme/özelleştirme gibi uygulamaların algoritmik art alanında izleme pratiklerini nasıl maniple ettiğini incelemeyi hedeflemiştir. Bu hedef doğrultusunda, yarı yapılandırılmış soru formu oluşturularak, amaçlı örneklem tekniğiyle belirlenen 8 Netflix kullanıcısıyla ‘derinlemesine görüşme’ gerçekleştirilmiştir. Böylece, kullanıcıların yeni medya mecralarındaki tercih ve tüketim davranışları ile öneri algoritmaları arasındaki ilişki üzerine veriler elde edilmeye çalışılmıştır. Elde edilen bulgular bağlamında Netflix arayüz, kişiselleştirme ve öneri özelliklerinin, izleme pratiklerini yönlendirdiği sonucuna ulaşılmıştır. Bu yönlendirmenin özellikle Netflix’in belirlediği içeriklerin izlenmesini sağlayacak bir pazarlama stratejisine hizmet ettiği düşünülmektedir. Ayrıca kullanıcıların izleyecekleri içeriği bulma/tercih etme yolu olarak Netflix’in tavsiye sistemlerini kullandığı, arayüzün içerik aramada kendi önerilerine ve listelerine yönlendirecek şekilde tasarlandığı, bu listelerde ve ana ekrandaki tanıtımlarda Netflix’in ön plana çıkarmak istediği yapımların yer aldığı ve içeriğin sunuşunun hızlı tüketime uygun olarak kurgulanmasından dolayı tüm katılımcıların ‘tıkınırcasına izleme (binge watching)’ pratiğine sahip olduğu çalışmanın ulaştığı bulgular arasındadır.

Anahtar Kelimeler

Kişiselleştirme, Özelleştirme, Arayüz, Netflix, Tıkınırcasına İzleme

Audience Selection and Recommendation Algorithms in New Media: the Netflix Case

Öz

This study aims to examine the extent to which algorithms are effective in consumer decisions and how applications such as personalization and customization manipulate viewing practices with regards to the algorithmic backgrounds of these applications. In line with this aim, a semi-structured questionnaire was created and an ‘in-depth interview’ was conducted with 8 Netflix users determined through the purposeful sampling technique. In this way, the study collected data on the relationship between preferences and consumption behavior of users in new media and recommendation algorithms. In the context of the findings, it was concluded that Netflix's interface, as well as its personalization, and recommendation features direct the viewing practices of its users. It is thought that this directing effect specifically serves as a marketing strategy that will drive users to watch the content previously determined by Netflix. Among the other findings of the study: As a way to find or choose the content to watch, users benefit from the recommendation system served by Netflix; the interface has been designed to guide users to recommended content and lists; the productions Netflix wants to highlight are displayed in these lists and on the main screen; all users practice "binge-watching" as the content has been tailored for fast consuming.

Anahtar Kelimeler

Personalization, Customization, Interface, Netflix, Binge Watching

Kaynakça

• Amatriain, Xavier ve Justin Basilico. 2015. ‘’Recomender System in Industry: A Netflix Case Study.’’ Recommeder Systems Handbook içinde, editörler Francesco Ricci, Lior Rokach ve Bracha Saphira, 385-419. New Yorke: Springer.
• Aydın, Oya Şakı. 2019. ‘’Yenı̇ İzleme Bı̇çı̇mlerı̇ Ve Netflı̇x İçerı̇klerı̇: Rı̇tzer’ı̇n Mcdonaldlaşma Tezı̇ Eksenı̇nde Bı̇r Değerlendı̇rme.’’ Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi 12 (63): 1167-1172. http://dx.doi.org/10.17719/jisr.2019.3305
• Balcı, Ali. 2015. Sosyal Bilimlerde Araştırma, Yöntem, Teknik ve İlkeler. Ankara: Pagem Akademi.
• Büyüköztürk, Şener, Ebru Kılıç Çakmak, Özcan Erkan Akgün, Şirin Karadeniz ve Funda Demirel. 2020. Eğitimde Bilimsel Araştırma Yöntemleri. Ankara: Pagem Akademi Yayıncılık.
• Baranseli, Ebru S., Soner Kaya ve Mine Şen. 2018. ‘’60 Yaş Üstü Sosyal Medya Kullanıcılarının Kullanıcı Arayüzü Deneyimlerinin İncelenmesine Yönelik Bir Araştırma Çalışması.’’ Sanat ve Tasarım Dergisi 8 (2): 226- 249. https://doi.org/10.20488/sanattasarim.530160
• Bauman, Zygmunt. 2005. Bireyselleşmiş Toplum. Çeviren Yavuz Alogan. İstanbul: Ayrıntı Yayınları.
• Blom, Jan. 2000. ‘’Personalization- A Taxonomy.’’ CHI '00 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems. New Yorke: ACM. 313-314.
• Blom, Jan, ve Andrew Monk. 2009. ‘’Theory of Personalization of Appearance: Why Users Personalize Their PCs and Mobile Phones.’’ Human–Computer Interaction 18 (3): 193-228.
• Bondad-Brown, Beverly A., Ronald E. Rice, ve Katy E. Pearce. 2012. ‘’Influences on TV Viewing and Online User-shared Video Use: Demographics, Generations, Contextual Age, Media Use, Motivations, and Audience Activity.’’ Journal of Broadcasting & Electronic Media 56 (4): 471-493.https://doi.org/10.1080/08838151.2012.732139
• Burroughs, Benjamin. 2018. ‘’House of Netflix: Streaming media and digital lore.’’ The International Journal of Media and Culture 17 (1): 1-17. https://doi.org/10.1080/15405702.2017.1343948
• Chandrashekar, Ashok, Fernando Amat, Justin Basilico ve Tony Jebara. 2017. ‘’Artwork Personalization at Netflix.’’ Netflix Technology Blog, 7 Kasım, 2017. https://netflixtechblog.com/artwork-personalization-c589f074ad76.
• Cöner, Altan. 2003. ‘’Personalization and Customization in Financial Portals.’’ The Journal of American Academy of Business 2 (2): 498-504.
• Cox, Christopher M. 2018. ‘’Programming – Flow in the convergence of digital media platforms and television.’’ Critical Studies in Television: The International Journal of Television Studies 13 (4): 438-454. https://doi.org/10.1177%2F1749602018796681
• Greene, Lauren. 2016. ‘’Pricking the Monster: Netflix and the modification of how and what we watch.’’ Senior Seminar in Film Studies. Columbia University. https://doi.org/10.7916/D8RX9BZ8
• Hallinan, Blake, ve Ted Striphas. 2016. ‘’Recommended for you: The Netflix Prize and the production of algorithmic culture.’’ New Media & Society 18 (1): 117-137. https://doi.org/10.1177%2F1461444814538646
• Ho, Shuk, ve Kar-Yan Tam. 2005. ‘’An Empirical Examination of the Effects of Web Personalization at Different Stages of Decision- Making.’’ International Journal of Human–Computer Interaction 19 (1): 3375-3384.
• Jenner, Mareike. 2018. Netflix and the Re-invention of Television. Cambridge, UK: Anglia Ruskin University.
• Leonard, Andrew. 2013. ‘’How Netflix is turning viewers into puppets.’’ Salon. Erişim tarihi 17 Mart 2021. https://www.salon.com/2013/02/01/how_netflix_is_turning_viewers_into_puppets/
• Matrix, Sidneyeve. 2014. ‘’The Netflix Effect: Teens, Binge Watching, and On-Demand Digital Media Trends.’’ The Centre for Research in Young People's Texts and Cultures 6 (1): 119-138. https://doi.org/10.1353/jeu.2014.0002
• Miceli, Gaetano Nino, Francesco Ricotta ve Michele Costabile. 2007. ‘’Customizing customization: A conceptual framework for interactive personalization.’’ Journal of Interactive Marketing 21 (2): 6-25.https://doi.org/10.1002/dir.20076
• Montgomery, Alan ve Michael Smith. 2009. ‘’Prospects for Personalization on the Internet.’’ Journal of Interactive Marketing 23 (2): 130-137. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2009.02.001
• Mutlu, Erol. 2008. İletişim Sözlüğü. Ankara: Ayraç Kitapevi.
• Netflix. 2021. ‘’Company Profile.’’ Netflix Investors. Erişim tarihi 17 Mart 2021. https://ir.netflix.net/ir-overview/profile/default.aspx
• Nielsen, Jakob. 2009. ‘’Customization of UIs and Products.’’ Nielsen Norman Group. Erişim tarihi 17 Mart 2021. https://www.nngroup.com/articles/customization-of-uis-and-products/
• Nielsen, Jakob. 1998. ‘’ Personalization is Over-Rated.’’ Nielsen Norman Group. Erişim tarihi 17 Mart 2021. https://www.nngroup.com/articles/personalization-is-over-rated/
• Özel, Sedat. 2012. “Yeni Medya”nın Temelleri Üzerine Bir Tartışma.’’ AJIT-e: Online Academic Journal of Information Technology 3 (7): 29-45.
• Özel, Sedat. 2015. ‘’Techne'den Teknolojiye Değişen Toplum ve İletişim.’’ İstanbul: Volga Yayıncılık.