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Pero Michael Veale, un británico de 26 años que investiga leyes de protección de datos en el University College de Londres, tenía dudas. “Mucha gente aseguraba que el experimento era una actividad para extraer datos de usuarios”, cuenta durante una visita a Madrid. “Me interesaba no solo lo que Netflix hacía con todos esos datos, sino con qué base legal”. Eso mismo preguntó a la casa, aprovechando que ahora estas peticiones de información están amparadas por el Reglamento General de Protección de Datos que entró en vigor en Europa el pasado mayo. “Ya que tenemos derecho a investigar y comprender actividades como esta, quería mostrar que el Reglamento puede usarse para usar para preguntar por cuestiones cotidianas”, continúa. Esta semana, Netflix le dio su respuesta. Efectivamente, había apuntado cada decisión tomada por cada espectador. El capítulo de Black Mirror era, para muchos, un triunfo de creatividad televisiva; para otros, un triunfo de la minería de datos.

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También es un ejemplo de hasta qué punto es absurdo separar una cosa de la otra. En una época marcada por el estudio masivo del comportamiento de todo consumidor en cualquier industria, la televisión se ha convertido en un arma potente. Los grandes del negocio lo son hoy fundamentalmente por su forma de explotar los datos que cada espectador va dejando en una pantalla conectada a Internet. Cada segundo de vacile antes de decantarse por un título, cada pausa en la reproducción del programa, cada escena rebobinada. Todo dato suma para conocer al espectador; y cada espectador suma para conocer el mercado entero. Cuanto más banal sea el dato, mejor. Más valioso resultará al cruzarlo con otros millones de variables.

Netflix es la casa más conocida por cómo estudia a sus casi 140 millones de suscriptores por todo el mundo. Pero no es ni de lejos la única. Cuando Amazon se dispuso a lanzar su negocio de televisión de pago (hoy Amazon Prime Video), en 2012, ofreció una serie de capítulos piloto para que el público votase cuál quería ver convertido en serie. De paso, apuntaron qué capítulo veía más según qué personas, qué momentos se rebobinaban más y cuáles sufrían más pausas. Con eso tomaron sus decisiones. Aquellas series no funcionaron.

Era un estilo muy distinto al de Netflix. “Ellos comprenden las limitaciones de analizar datos, y saben cómo superarlas basándose en expertos humanos”, explica Sebastian Wernicke, director de análisis de datos de la consultora alemana One Logic, que ha estudiado el papel del big data en la creación televisiva. “Netflix no decide solamente con datos en la mano, sino que usa los datos para mejorar las decisiones que toma”. En la casa se cuenta una y otra vez que si produjeron House of cards en 2013 era porque sabían que a su público le gustaban los thriller políticos y las películas de David Fincher. Pero llamaron a Fincher. Los datos informan la parte creativa y los creativos dan forma a los datos.

Por eso aún subsiste la la broma recurrente del sector de culpar al algoritmo de Netflix de todas las coincidencias entre las series de las casa: los protagonistas tímidos de pelo negro enamorados de una mujer más despierta que ellos (Sex Education, Élite, End of the F***in World, 13 Reasons Why) o la cantidad de series que interrumpen una temporada a la mitad con un capítulo en un lugar remoto, como un viaje en coche, o un funeral. Debieron gustar mucho al algoritmo. No recibieron ni pausas ni rebobinados.

“No tengo claro cuántos datos más podrían recabar, pero si los encontrasen, refinaría la estrategia”, opina Wernicke. ¿Tal vez de experimentos como el de Black Mirror? Aquí Veale matiza: “¿Deberían preocuparnos los datos recabados en ese caso? Seguramente no. Pero, ¿el hecho de que hayan tomado más información que la permitida por los clientes al suscribirse, sin pedir permiso? Sí, eso sí es preocupante”.