Netflix Gaze
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FR
Avec les données que nous avons recueillies auprès du PcEn (laboratoire de recherche de l'École des médias et du numérique de la Sorbonne), nous souhaitons dépeindre l'évolution de la recommandation de films et de séries dans le temps (Prime Time) et dans l'espace (Prime Space) dans l'interface de la page d'accueil de Netflix. Plus important encore, nous voulons attirer l'attention sur les différentes variables (date de sortie, classement IMDB, s'il s'agit ou non d'une production Netflix ainsi que le type de contenu) prises en considération pour l'algorithme de Netflix. Nous pourrons alors mieux analyser une interface spécifique issue de l'algorithme.
Avec les données que nous avons recueillies auprès du PcEn (laboratoire de recherche de l'École des médias et du numérique de la Sorbonne), nous souhaitons dépeindre l'évolution de la recommandation de films et de séries dans le temps (Prime Time) et dans l'espace (Prime Space) dans l'interface de la page d'accueil de Netflix. Plus important encore, nous voulons attirer l'attention sur les différentes variables (date de sortie, classement IMDB, s'il s'agit ou non d'une production Netflix ainsi que le type de contenu) prises en considération pour l'algorithme de Netflix. Nous pourrons alors mieux analyser une interface spécifique issue de l'algorithme.
ENG
With the data that we collected from the PcEn (laboratory of research from l'École des médias et du numérique de la Sorbonne), we wish to depict the evolution of recommendation of movies and series over time (Prime Time) and space (Prime Space) in the interface of the home page of Netflix. Most importantly, we want to draw attention to the different variables (date of release, IMDB rating, whether or not it is a Netflix production as well as the type of content) took into consideration for the algorithm of Netflix. We can then better analyze a specific interface output from the algorithm..
With the data that we collected from the PcEn (laboratory of research from l'École des médias et du numérique de la Sorbonne), we wish to depict the evolution of recommendation of movies and series over time (Prime Time) and space (Prime Space) in the interface of the home page of Netflix. Most importantly, we want to draw attention to the different variables (date of release, IMDB rating, whether or not it is a Netflix production as well as the type of content) took into consideration for the algorithm of Netflix. We can then better analyze a specific interface output from the algorithm..
DÉTAILS
Année : 2021
Client : Pcen, Sorbonne Universités
Objet : Conception d’une interface interactive axée data
Partenaires : Netflix, Arte, Ministère de la Culture, Primevideo
Format : Site Internet
Membres : Jordan Louis, Marvin Mayard, Thomas Roux, Laura Swietlicki
Projet complet: Netflix Gaze
Année : 2021
Client : Pcen, Sorbonne Universités
Objet : Conception d’une interface interactive axée data
Partenaires : Netflix, Arte, Ministère de la Culture, Primevideo
Format : Site Internet
Membres : Jordan Louis, Marvin Mayard, Thomas Roux, Laura Swietlicki
Projet complet: Netflix Gaze