Dergiler / Intermedia International e-Journal / 2023 / Cilt: 10 Sayı: 18

Netflix'in Makine Öğrenimi, Kişiselleştirme, Kültür Çalışmaları ve Covid-19 Sürecindeki Gelişmeleri

Netflix's Machine Learning, Personalization, Culture Effect and its Evolution in Covid-19

Sayfa
1–14
Yayın Tarihi
2023-06-28
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Literatürde Netflix’le ilgili genel bir çerçeve sunarak farklı yönlerini ele almaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma dijital ortamda diğer rakiplerine göre büyük oranda fark yaratan Netflix’in makine öğrenimi, kişiselleştirmeye önem verdiği ve ülkelere yönelik kültürel açıdan çalışmalara nasıl yön verdiği incelenmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Ayrıca dünya genelinde tüm sektörleri ve işletmeleri ağır bir şekilde etkileyen Covid-19 sürecinde Netflix’in gelişimi, yaptığı çalışmalar ve izlenme sayısındaki artışla ilgili durumlar tartışılıyor.
💡
Sonuç & Katkı:Literatürde Netflix’le ilgili genel bir çerçeve sunarak farklı yönlerini ele almaktadır.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Netflix · Makine Öğrenimi · Kişiselleştirme

Özet

Bu çalışma dijital ortamda diğer rakiplerine göre büyük oranda fark yaratan Netflix’in makine öğrenimi, kişiselleştirmeye önem verdiği ve ülkelere yönelik kültürel açıdan çalışmalara nasıl yön verdiği incelenmektedir. Ayrıca dünya genelinde tüm sektörleri ve işletmeleri ağır bir şekilde etkileyen Covid-19 sürecinde Netflix’in gelişimi, yaptığı çalışmalar ve izlenme sayısındaki artışla ilgili durumlar tartışılıyor. Bu durum çerçevesinde günümüz dünyasında yapay zeka, makine öğrenmesi vb. birçok çalışma yürüten Netflix, izleyicileri ve hedef kitlesi için kişiselleştirme hizmetleri sunmaktadır. Netflix, bu tür faaliyetleri çalışmalarına yön vermek için kullanmakta ve kullanıcılarını elinde tutmak ve yeni üyelere ulaşmak için çalışmalarını sürdürmektedir. Hedef kitlesini tanımaya, takip etmeye ve anlamaya çalışan Netflix, sürekli yenilik arayışı içindedir. Süreci doğru yönetme, krizi fırsata çevirme (Covid-19) ve tüketicilerinin takdirini kazanma yaklaşımıyla hareket eder. Bu çalışmada Netflix’in gelişim ve ilerlemeleri, yaptığı çalışmalar ele alınmaktadır. Netflix’in işlerindeki öngörüsü, kullandığı araçlar, bakış açısı ve yaklaşımları hem rakiplerini hem de diğer sektörlerdeki işletmeleri veya markaları teşvik etmesi ve yönlendirmesi açısından önemlidir.Bu yapılar uygulamaya katkı sağlarken aynı zamanda literatüre de katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Literatürde Netflix’le ilgili genel bir çerçeve sunarak farklı yönlerini ele almaktadır.

Abstract

This study examines how Netflix, which makes a big difference in the digital environment compared to its other competitors, gives importance to machine learning, personalization and gives direction to cultural studies for countries. In addition, the development of Netflix, its work and the increase in the number of views during the Covid-19 process, which heavily affects all sectors and businesses around the world, are discussed. In this context, Netflix, which carries out many studies such as artificial intelligence and machine learning in today’s world, offers personalization services for its audiences and target groups. Netflix uses such activities to guide its work and continues to retain its users and reach new members. Netflix, which tries to know, follow and understand its target audience, is constantly in search of innovation. It acts with the approach of managing the process correctly, turning the crisis into an opportunity (Covid-19) and gaining the appreciation of its consumers. In this study, the development and progress of Netflix and its work are discussed. Netflix’s foresight in its business, the tools it uses, its perspective and approaches are important in promoting and guiding both its competitors and businesses or brands in other industries. While these structures contribute to the practice, it is thought that they will also contribute to the literature. It presents a general framework about Netflix in the literature and discusses its different aspects.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ERDOĞAN, Z. (2023). Netflix'in Makine Öğrenimi, Kişiselleştirme, Kültür Çalışmaları ve Covid-19 Sürecindeki Gelişmeleri. Intermedia International e-Journal, Cilt: 10 Sayı: 18, 1–14. https://ajindex.com/articles/949725

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (7)

  1. Aktan, S. (2020, November 13). Covid-19 salgınında Netflix'e yaklaşık 16 milyon abonelikle rekor artış. Euronews. https://tr.euronews.com/2020/04/22/covid-19-salg-n-nda-netflix-e-yaklas-k-16-milyon-abonelikle-rekor-art-s
  2. Aktaş, A.D.A. (2021). Dijital Platformda Kullanılan Yapay Zeka Teknolojilerinin Kullanıcı Motivasyonları Üzerinden İncelenmesi: Netflix Örneği. (Published Doctoral Thesis) İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul Akıncı, S. & Başer, E.(2020). Reklamdan Kaçınma Bağlamında Geleneksel ve Modern Film İzleme Ortamlarının Genç İzleyiciler Üzerinden Karşılaştırılması: Netflix ve Sinema Salonları Örneği. Erciyes İletişim Dergisi, 7(1). pp. 473-486
  3. Almeroth, K. C. & Ammar, M. H. (1996). The use of multicast delivery to provide a scalable and interactive video-on-demand service. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 14(6), 1110-1122.
  4. Altan, S. (2020, April 22). Netflix, Salgın Sayesinde Yaklaşık 16 Milyon Yeni Abone Kazandı. Pazarlamasyon. https:// pazarlamasyon.com/netflix-salgin-sayesinde-yaklasik-16-milyon-yeni-abone-kazandi/ Amatriain, X. & Basilico, J. (2015). Recommender Systems in Industry: A Netflix Case Study. F. Ricci et al. (Ed.), Recommender Systems Handbook, New York: Springer. DOI 10.1007/978-1-4899-7637-6_11 Aslan, Ö., Sadıç, F., ve Kanbur, Y. (2022). The Boosting Effect Of Covid-19 Breakthrough İn Digital Broadcasting. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (48), 1-14.
  5. Bell, R. M., Koren, Y. & Volinsky, C. (2010) All Together Now: A Perspective on the Netflix Prize, Chance, 23(1), pp. 24-29, DOI: 10.1080/09332480.2010.10739787 Budzinski, O., & Lindstädt, N. (2018). The new media economics of video-on-demand markets: Lessons for competition policy. Ilmenau Economics Discussion Papers, 24(116). Büyükdumlu, Ş. (2021, January 22 ). Netflix’le, 6 Adımda Yabancı Dil Öğrenme Rehberi. Pazarlamasyon. https://pazarlamasyon.com/netflixle-6-adimda-yabanci-dil-ogrenme-rehberi/
  6. Chandrashekar, A., Amat F., Basilico, J. & Jebara, T. (2017, July 11). Artwork Personalization at Netflix. Netflix Technology Blog. https://netflixtechblog.com/artwork-personalization-c589f074ad76
  7. Derksen, J.R. (2016, October 13). Consumers Welcome Personalized Offerings but Businesses Are Struggling to Deliver, Finds Accenture Interactive Personalization Research. Accenture. https://newsroom.accenture.com/news/consumers-welcome-personalized-offerings-but-businesses-are-struggling-to-deliver-finds-accenture-interactive-personaliz