Yeni Medya Ortamlarında İzleyici Seçimi ve Öneri Algoritmaları: Netflix Örneği

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.

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.