115. Big data para guionistas

guiones y guionistas

Guiones y guionistas

Se habla mucho de cómo el Big Data está transformando muchos procesos digitales. Todos nosotros, aunque sea de forma inconsciente, generamos miles de datos continuamente. Cada vez que interactuamos en Facebook, escribimos un tuit, hacemos una búsqueda en Google, compramos en Amazon o vemos una película en Netflix estamos generando un dato que algún algoritmo va a aprovechar de una forma u otra, según lo haya diseñado el dueño de dicho negocio.

La mayoría de estos datos son privados y pertenecen a las empresas, pero hay algunos que son públicos, y que cualquiera puede acceder a ellos. ¿Y esto cómo nos afecta a los guionistas? ¿Cómo podemos utilizar el Big Data para escribir nuestros guiones y hacer que nuestras obras lleguen a más público? En el podcast de hoy veremos qué es el Big Data y algunas claves de cómo utilizarlo para nuestro beneficio.

Y hoy en los cursos hay clase nueva de Productividad para guionistas. Vamos a ver en qué consiste la técnica Pomodoro de administración del tiempo y cómo poder aplicarla en nuestro trabajo de guionistas. Y el sábado comienza el curso de Narrativa Transmedia en el que vamos a ver cómo expandir vuestras historias en diferentes medios para convertirlas en un universo transmedia. En la primera clase nos centraremos en entender qué es la narrativa transmedia y cuáles son sus características. Y lo haremos con ejemplos, por supuesto.

Qué es el Big Data

Lo primero, obviamente, definir el big data, que sería algo así como la ingente cantidad de datos que generamos entre todos y todo gracias a la tecnología. Cuando una persona navega por Internet, comenta en una red social o busca algo en Google, genera datos. Deja huellas que, si se saben rastrear, revelan qué web visita, cuándo lo hizo, cuánto estuvo y qué le gusta. Todos estos estos no tienen valor en sí mismos y son difíciles de abarcar, pero si aprendemos a interpretarlos pueden ser de mucha utilidad.

Si yo estoy viendo la nueva temporada de Stranger Things le estoy dando muchos datos a Netflix de qué veo, cuándo lo veo, desde qué localidad, en qué dispositivo, si veo el episodio entero o lo dejo a la mitad, si después de ver un episodio veo otro a continuación, si me gusta y le pongo 5 estrellas… pero también es posible que me haga una foto en Instagram comentando que lo veo, escriba una publicación en Twitter diciendo que me gusta un personaje, me suscriba en Facebook a un grupo de fans, busque más información en Google sobre un actor y me compre una taza de la serie por Amazon.

Y todos estos actos dejan una huella digital que se puede interpretar. Netflix asegura que conoce a sus clientes igual de bien que a sus contenidos. Además de monitorizar todos los datos que os he comentado antes, te envía newsletter, peticiones de valoración de contenidos, e incluso te pide que te conectes con tus redes sociales para poder acceder a más datos aún.

Con todos estos datos que recibe, Netflix ha identificado más de 1.000 comunidades de gustos y ofrece a su audiencia lo que necesita sin necesidad de que se lo pida. Cada usuario puede pertenecer a 3 o 4 comunidades, y cada vez que te conectas te aparece un listado de ofrecimientos y nuevos productos totalmente personalizado.

Esta información personal se puede usar para fines buenos y malos, como hemos visto con la polémica de Facebook y Cambridge Analityca. Pero no hay que demonizar el Big Data porque nos ayuda a todos. A las empresas, a dar a sus clientes los productos que les gustan y a los espectadores, a que fabriquen productos que nos enganchen desde el principio hasta el final. Así fue como Netflix creó House of Cards.

Con House of Cards no hicieron ni piloto. Analizando el Big Data de sus usuarios sabían que les gustaban las películas con Kevin Spacey de protagonista, con el estilo de dirección de David Fincher y que querían ver una nueva versión de una serie política de la BBC de 1990. Era un caballo ganador desde antes de su primera emisión gracias al algoritmo de Netflix. Y en su segunda temporada analizaron los contenidos hasta determinar qué personajes debían “matar” y por dónde debían ir las tramas para enganchar a sus usuarios.

Cómo podemos utilizar el Big Data los guionistas

Muy bien David, pero yo no soy Netflix ni tengo sus datos. ¿Cómo puedo utilizar el Big Data? Pues bien. Netflix no hace público ninguno de sus datos pero otras empresas como Google y Facebook sí te permiten utilizar los suyos, sobre todo si quieres anunciarte en ellas. Ahora vamos a ver cómo, pero antes me gustaría dejar claro que los guionistas podemos usar los datos para dos usos diferentes.

Por un lado para conocer los gustos del público antes de escribir el guion y así ajustar nuestros contenidos a sus preferencias. No tenemos que olvidar que escribimos nuestras obras para que la vean cuanto mayor número de espectadores mejor, por lo que si sabemos sus gustos tendremos más posibilidades de llegar a ellos. Y la tecnología del Big Data de algunos buscadores y redes sociales te permite ajustar mucho el público al que te diriges y poder saber sus preferencias.

Y por otro podemos monitorizar nuestras obras una vez hechas y aprender qué funciona en ellas y qué no según las interacciones que hayan generado. Y utilizar todos esos datos en nuestras creaciones. Podemos hacer análisis de visionados, sabiendo cuándo dejan de seguir un episodio o una serie, pero también podemos hacer análisis cualitativos gracias a las redes sociales y ver qué personajes funcionan mejor que otros.

6 Métodos caseros de análisis de Big Data para guionistas

  1. Sugerencias de búsqueda Google.

Es el método más sencillo del uso de Big Data. Cuando vamos a hacer una búsqueda de Google escribimos una palabra y directamente el motor de búsqueda nos sugiere las búsquedas de otras palabras relacionadas. El motor de búsqueda utiliza las búsquedas generadas por todos los usuarios para sugerirte el término más probable para ti.

Por ejemplo, quiero que un personaje sea devoto de una virgen. Entonces escribo en el buscador de Google “virgen de” y el buscador me indica las más utilizadas dependiendo de la región donde me localice. Ahí puedo ver que la virgen más buscada es la de Guadalupe, con lo que puedo utilizarla en mi guion sabiendo que va a ser muy popular entre mi audiencia. Aunque también puedo elegir otra entre las más buscadas que piense pueda encajar más con mi personaje, por ejemplo la Virgen de los Desamparados.

  1. Facebook Ads. La segmentación.

Facebook vive de la información que generan sus usuarios sobre sí mismos. Cada vez que damos un “me gusta” a una página le estamos diciendo algo de nosotros. Nos conoce mejor que nadie y aprovecha cada dato que le proporcionamos sobre nosotros para dotarlo de valor. Aunque no se lo digamos, Facebook sabe hasta en qué universidad hemos estudiado. Como mucho puede que tenga duda entre dos centros y lo demuestra cuando te sugiere que rellenes los datos que faltan y te propone sus opciones.

Una de las grandes ventajas que ofrece Facebook a los anunciantes es la segmentación de sus usuarios. Puede hacer que sus anuncios sean vistos por las personas de una región concreta, de un sexo y edad determinada, con un trabajo y unos intereses claros, que utilizan un dispositivo móvil específico… y nosotros podemos usar esos datos para saber más sobre los gustos de nuestro público.

Por ejemplo, cuando escribimos la serie uruguaya Rotos y Descosidos teníamos a una protagonista que queríamos que se enamora de un músico. Pero no teníamos claro de qué tipo de músico se iba a enamorar: ¿de jazz? ¿de música latina? ¿de tango? ¿de hip hop? Entonces lo que hicimos fue irnos a Facebook Ads y comenzar el inicio de un anuncio. A la hora de segmentar pusimos que nuestro público iba a ser femenino y de Montevideo, ya que es donde están los audímetros que miden la audiencia en Uruguay. Nos marcó un número concreto de personas. Después en la casilla de intereses fuimos poniendo diferentes tipos de música y viendo cuántas personas tenían esos intereses. Al final nos decidimos por flamenco, que aunque no era la que más seguidoras tenía sí era de las principales.

¿Nos garantiza eso que nuestro guion sea mejor? No. Pero sí nos asegura que nuestro público está interesado en ese tipo de música por lo que podrá identificarse más con los personajes. Bueno, os confieso que os he mentido, el ejemplo no es real… pero lo importante es que podría serlo.

  1. Youtube. Los vídeos más vistos.

Como ya hemos visto, un guionista debe tomar muchas decisiones cuando está creando sus personajes y el uso del Big Data puede ayudarle a encontrar los contenidos más populares para atribuir a sus personajes. Por ejemplo, a uno de los personajes de tu historia le gusta coser. ¿Pero qué es lo que cose y con qué técnica? Como guionistas podemos poner cualquier cosa, tan solo tenemos que documentarnos un poco en las técnicas de costura y atribuirle esas habilidades. Pero podemos afinar más si utilizamos el Big Data para dar a nuestro personaje las técnicas más populares del momento. Y un método práctico para hacerlo es utilizar los vídeos más vistos de Youtube.

Vemos un ejemplo paso a paso. Nos vamos a la web de Youtube y escribimos la palabra “Costura” en el buscador y filtramos por “Canal”. Así encontramos los canales de costura más seguidos de Youtube. Por ejemplo Oh, Mother Mine DIY!! tiene más de 900 mil seguidores. “Canal y blog de costura, manualidades y DIY. Aprende con video tutoriales todos los pasos para hacer y coser ropa a la moda y modernos DIY.” Después vamos a la pestaña de vídeos y filtramos por “vídeos más populares”. Así conseguimos acceder a los vídeos que tienen más éxito y vemos como uno de los más populares, con más de 2’6 millones de visionados, es “Aprender a tejer: Cómo hacer gorro de lana punto de arroz”. Entonces hacemos que nuestro personaje cosa un gorro de lana punto de arroz y nos garantizamos que hace algo que interesa a mucha gente.

  1. Google Trends: Las tendencias.

Otra opción para ver los temas y las palabras más populares es recurrir directamente a Google Trends. La aplicación de Google para ver las tendencias de las búsquedas nos ayuda, no solo para ver los términos más populares, sino que también su evolución en los últimos años.

  1. Amazon: Los más vendidos.

En el episodio 85 sobre el uso de las obras de dominio público puse un ejemplo de cómo utilizar el Big Data de Amazon para encontrar obras exitosas de dominio público para adaptar. Tan solo hay que ir a la sección de libros más vendidos de Amazon y comprobar todos sus títulos. Estas listas también nos dan muchos datos sobre los temas y géneros más demandados por los consumidores.

  1. Twitter: Análisis cuantitativos y cualitativos

Twitter no solo se puede usar de una forma cuantitativa para medir la audiencia social y el número de trending topics que consiguen las emisiones de los programas y series televisivas. También se pueden utilizar para análisis cualitativos convirtiendo a los twiteros que escriben sobre un episodio concreto en pertenecientes a un focus group. Lena Dunhan, por ejemplo, ha reconocido públicamente pasar la retransmisión de su serie Girls refrescando constantemente Twitter porque los comentarios le ayudan a saber qué tramas han conectado con el público. Además, emplea el feedback de las redes para desarrollar hilos narrativos alternativos.

Os he puesto seis ejemplos del uso de Big data que podemos utilizar, pero hay muchos más. Tan solo tenemos que ver cómo funcionan las bases de datos que consiguen estas grandes empresas tecnológicas y pensar en cómo podemos utilizarlas a nuestro favor. Pero no hay que volverse loco, el Big Data no nos va a escribir los guiones, pero sí va a ayudarnos a tomar las decisiones. Aunque también tenemos que recordar que podemos conocer el gusto de espectadores pero que las decisiones creativas nos corresponden a nosotros, los guionistas.

Y con esto terminamos el podcast de hoy en el que hemos visto en qué consiste el Big Data y cómo podemos utlizarlo en nuestros guiones. Y si os ha gustado, agradecería comentarios y valoraciones en Itunes, Ivoox o Youtube. Estaremos juntos los martes y jueves con nuevas técnicas, estrategias y análisis para que aprendamos entre todos a ser mejores guionistas.


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