अभी स्ट्रीमिंग पर देखने के लिए सबसे अच्छी फ़िल्में: समीक्षक की सूची एल्गोरिद्म के ख़िलाफ़ एक शांत बग़ावत है

हर हफ़्ते एक आलोचक बैठता है और कुछ ऐसा करता है जो कुछ हद तक वीरतापूर्ण है: चुनाव करता है। मुट्ठी भर फिल्में, जो आपकी शाम के लायक हैं, नामित और समर्थित। यह इशारा साधारण सेवा पत्रकारिता जैसा लगता है — एक दोस्ताना हाथ जो अव्यवस्था को पार करके इशारा करता है — लेकिन देखिए कि यह किसके खिलाफ खड़ा है। यह एक ऐसी मशीन के खिलाफ खड़ा है जिसने पहले ही आपकी ओर से तय कर लिया है कि आप क्या चाहना चाहते हैं, और इसकी पुष्टि के लिए एक पूरी दुकान के सामने का हिस्सा सजा दिया है। सूची छोटी है। जिसका वह विरोध कर रही है, वह छोटा नहीं है।

स्ट्रीमिंग की बड़ी चाल शब्दार्थ की थी। इसने फिल्मों का वितरण करना बंद कर दिया और ‘कंटेंट’ परोसना शुरू कर दिया, और यह शब्द मायने रखता है, क्योंकि सॉफ्टवेयर बिल्कुल इसी तरह देखता है। एक फिल्म सिस्टम में किसी निर्देशक की कृति के रूप में प्रवेश नहीं करती, जिसके पीछे काम का एक शरीर हो, बल्कि गुणों के एक बंडल के रूप में करती है: एक शैली, एक रनटाइम, एक मुख्य अभिनेता प्रकार, एक सिनेमैटोग्राफिक-शैली टैग। ऑट्यूर को मेटाडेटा में घोल दिया जाता है। एक बार जब फिल्म केवल अपने गुण होती है, तो समान गुणों वाली कोई भी फिल्म चल जाएगी, और प्लेटफॉर्म का काम किसी विशेष फिल्म को दिखाना नहीं बल्कि आँख को पंक्ति में नीचे चलाते रहना हो जाता है।

और आँख चलती भी है। प्लेटफॉर्म के एक न्यू अमेरिका अध्ययन के अनुसार, लोग नेटफ्लिक्स पर जितने घंटे बिताते हैं, उनमें से लगभग चार-पाँचवाँ हिस्सा इसकी सिफारिश प्रणाली से आता है न कि किसी ऐसी चीज़ से जिसे वे खोज रहे थे; खोज — किसी विशेष चीज़ को चाहने का कार्य — अल्पसंख्यक व्यवहार है। यह वह अंकगणित है जिसे आलोचक की सूची चुपचाप चुनौती दे रही है। यह देखने के उस अंश के लिए लड़ रही है जो अभी भी एक विकल्प है।

गहरी समस्या यह है कि इंजन संकुचित होता है। जैसा कि XroadMedia के विश्लेषकों ने कहा, सिस्टम आपके बारे में जितना अधिक सीखता है, वह उतना ही अधिक उस ओर झुकता है जो वह पहले से जानता है, जब तक कि एक अच्छी तरह से प्रशिक्षित प्रोफ़ाइल एक दर्पण न बन जाए — वही स्वाद घटते प्रतिफल के साथ वापस परावर्तित होते हैं। सरेंडिपिटी, जो कैटलॉग को जीवित महसूस कराता है, ठीक वही है जिसे वैयक्तिकरण समाप्त करने के लिए बनाया गया है। यह जिस चीज़ को अनुकूलित करता है, वह है आपके प्ले दबाने की संभावना, न कि किसी ऐसी चीज़ से मिलने की संभावना जिसकी आप भविष्यवाणी नहीं कर सकते थे। इसकी कोई राय नहीं है कि कोई फिल्म अच्छी है या नहीं; इसकी बहुत सटीक राय है कि क्या आप इसे पूरा करेंगे।

यहीं पर सिनेफिल रिफ्लेक्स और एल्गोरिदम हमेशा के लिए अलग हो जाते हैं। माध्यम का इतिहास अप्रत्याशित का इतिहास है — एक निर्देशक का अपने पैटर्न को तोड़ना, एक ऐसे रूप का जो कुछ ऐसा तर्क करता है जिसे कोई सारांश नहीं समेट सकता। उसी भूभाग का सर्वेक्षण करते हुए, ग्लोबल टाइम्स ने कहा कि सिफारिश यह मानती है कि ‘भविष्य अतीत को दर्शाएगा,’ जो रसद के लिए एक अच्छा सिद्धांत है और कला के लिए घातक। एक मशीन जो केवल आपके अतीत को जानती है, वह आपको वह फिल्म कभी नहीं दे सकती जो उसे बदल दे।

यहाँ तक कि वह वादा जो अक्सर सिस्टम के बचाव में इस्तेमाल किया जाता है — कि वैयक्तिकरण एक व्यापक, अधिक विविध दर्शकों की सेवा करता है — एक चेतावनी भरा इतिहास रखता है। जब प्लेटफॉर्म ने स्वयं थंबनेल छवियों को तैयार करना शुरू किया, तो वैयक्तिकरण ने प्रतिनिधित्व को जिस एक दृश्य क्षण में छुआ, वह चापलूसी वाला नहीं था: कुछ अश्वेत दर्शकों को ऐसी कलाकृति दिखाई गई जिसमें फिल्म के वास्तविक मुख्य कलाकारों पर एक छोटे अश्वेत कलाकार को अग्रभूमि में रखा गया। उस प्रकरण में, प्रतिनिधित्व सिस्टम का कोई मूल्य नहीं था, बल्कि एक लीवर था जिसे उसने खींचा। छवि को क्लिक सुरक्षित करने के लिए चुना गया था, और कास्टिंग को कोई मायने नहीं दिया गया।

पैमाना ही दांव को तेज करता है। नेटफ्लिक्स की होम स्क्रीन में लगभग चालीस पंक्तियाँ होती हैं, जिनमें से प्रत्येक में 75 तक शीर्षक होते हैं, हर स्थान आपके लिए रैंक किया जाता है, और कंपनी के अपने शोध ने पाया कि अकेली कलाकृति ही दर्शक को तय करने वाले अधिकांश हिस्से के लिए जिम्मेदार होती है — यही कारण है कि इसने एक ही शीर्षक के लिए नौ अलग-अलग छवियाँ तक दिखाई हैं। यह लाइब्रेरी नहीं है। यह एक स्लॉट मशीन है जो उसके वेश में है, और एक आलोचक की छोटी सूची वह दुर्लभ रुकावट है जो आपसे जानबूझकर एक ही चीज़ चाहने के लिए कहती है।

तो साप्ताहिक सूची पढ़ें — इसलिए नहीं कि मुट्ठी भर फिल्में ही देखने लायक हैं, बल्कि इसलिए कि यह मशीन के अंदर आखिरी जगह है जहाँ एक इंसान अभी भी कहता है यह वाली, और उसका मतलब होता है। एल्गोरिदम सुबह तक नुकसान की भरपाई कर लेगा। उसकी सिफारिश हमेशा अगले क्लिक के बारे में थी; एक आलोचक की सिफारिश उस अगली फिल्म के बारे में है जिसे आप याद रखेंगे।

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