ホームランやダブルプレーは忘れてください。今週末の最も白熱した競争は、最近傍重み付けと二乗平均平方根誤差で、2 つのチームが最後の数時間で Netflix コンテスト賞を競い合いました。
約3年前、Netflixは映画推薦システムの精度を10%以上向上させたチームに100万ドルの賞金を提供するというキャンペーンを実施しました。約5500チームが参加しましたが、1ヶ月前までどのチームも成功しませんでした。そこで4チームがBellKor's Pragmatic Chaosという名前でチームを結成しました。彼らの10.05%の改善は、他の競合チームにさらなる改善を求める30日間の猶予を与えました。
最終日には、The Ensemble という別のチームがより良いパーセンテージを達成し、両チームが互角に渡り合ったが、締め切りまでわずか 4 分という時点で、The Ensemble が 10.1 パーセントの改善で BellKor の 10.09 パーセントを上回り、勝利を収めた。
少なくとも私たちはそう思っています。Netflixは応募作品の確認が取れるまで受賞者を発表しません。一方、BellKorのYehuda KorenはNetflix Prizeフォーラムで、彼のチームが実際には優勝者だと投稿しました。
いずれにせよ、旧システムと比べて10%の改善は大きな成果ですが、果たして本当に意味があるのでしょうか？BellKorのシステムは、おすすめ映画に対するユーザーの評価を予測するように設計されていますが、専門用語ばかりで、このシステムがどのように発見を向上させ、ユーザーを新たな領域へと導くのか、その真意はなかなか分かりません。Netflixが新システムを導入する際には、その効果について率直に説明してくれることを期待します。
一つ確かなことは、インセンティブベースのクラウドソーシングがNetflixにとって大成功を収めたことだ。だから、同社はもっと面倒な仕事を外注して報酬を得ることを検討すべきだろう。優秀なウェブデザイナーを集めてNetflixサイトのブラウジング体験を向上させたり、中間管理職を集めて郵便サービスの映画配送を高速化したりしよう。さらに良いのは、弁護士やビジネスマンに多額の報酬を提示して、Instant Watchでより多くの映画を視聴できるように尽力してもらうことだ。
もし、これらがどれもうまくいかなかった場合は、宣伝だけで費用を賄うことになるだろう。
参照: コネクテッドTV
