讓觀點更全面!Netflix 將投入 1 億美元,提升影視作品的人才多樣性

Netflix 發表多樣性研究:雖已經有所提升,但在拉丁裔、LGBTQ +、殘疾人士的領域中仍有進步空間。
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串流影音龍頭 Netflix 在週五(26 日)發表研究,分析 Netflix 英語作品中主創團隊、製片人、編劇、導演的組織與構成。在報告中提到,雖然 Netflix 的人才多樣性與往年已經有所提升,但仍有進步的空間,公司必須致力於提供人才的多樣性與兼容性。

Netflix 聯合首席執行長 Ted Sarandos 表示,這意味著公司需要去關注「誰的聲音被排除在外」。Netflix 更趁次宣布成立 Netflix 創意資產基金(Netflix Fund for Creative Equity),預計在未來五年挹注 1 億美元的金額,來幫助資源較不足的在地社區培訓電視電影相關人才,並協助他們找到影視產業的工作。除此之外,Netflix 也承諾大眾將在投入計畫的五年後,也就是 2026 年之後,每兩年都會發布並更新一次關於組織的新研究進展。

報告:性別多樣性有過關

Netflix 作品組織多樣性研究由博士 Stacy Smith 主導,她擁有傳播與人類發展博士學位,也是南加州大學「安納伯格共融倡議」(USC Annenberg Inclusion Initiative)的創辦人兼董事。「安納伯格共融倡議」提倡影視產業須定期發布電視電影的多樣性報告,給大眾知悉。

這次,Smith 博士的團隊被 Netflix 委託研究 2018 年 1 月至 2019 年 12 月美國開發的所有電影與影集作品,在 22 個多樣性指標(包含種族、LGBTQ +、身體殘疾等)中,有 19 個指標在兩年內獲得改善,代表 Netflix 比以往更重視作品中人才的多元,讓作品展現出的議題、立場、觀點都更加全面。

在這樣指標性數據中,報告中提到 Netflix 做得很優異的部分就是性別與女性。研究發現,Netflix 影視作品中的主角性別男女比例是均衡的,並且在雇用女性與有色人種擔任導演一職的數量也是超越業界。在黑人擔綱主要演員的比例上,Netflix 也擁有超越業界的比例。

拉丁裔、LGBTQ +、殘疾人士代表性皆不足

當然,Netflix 也有不足之處。根據美國人口的種族比例而言,Netflix 戲中戲外的種族代表性仍不足。例如拉丁裔佔美國總人口的 12%,但在作品中採用拉丁裔角色的比例卻只有 3%,並且在主創團隊中只有 3% 的工作人員是拉丁裔。

除了拉丁裔外,LGBTQ +、殘疾人士的角色也在比例上較少。Netflix 電影中只有 4% 的主角是 LGBTQ +,而影集更少只有 1%。另外,Netflix 影集中只有不到 1% 的主角是殘疾人士,主要演員群只有 5%,但美國人口中明明有 27% 人口被認定身上有或大或小的殘疾,卻沒有反應在影視作品中,實屬可惜。

為多元化目標繼續努力

「做得更好、更全面,意味著能給多元族群提供更多的機會,來表達自己的聲音。並且可針對性地以在地培訓計畫來彌補他們能力與技術上的差距。」

Sarandos 在官方部落格中如此表示。

除了關注作品與製作團隊的人才多元性,今年 1 月 Netflix 也發表關於內部員工收入排名的研究報告,並且表示在 6 月將投入 1 億美元來支持黑人在地社區,投入 2% 庫存現金服務中低收入黑人社區的金融機構。

個人方面也是不遺餘力。Netflix 創辦人兼聯合首席執行官 Reed Hastings 也對多元化做出了個人的努力。去年 6 月,Hastings 與其妻子向歷史悠久的黑人高等教育機構捐贈了 1.2 億美元,以彰顯對種族多元化的貢獻。

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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