Большие данные в измерениях аудитории цифровых медиа: новые возможности для исследований и необходимость создания единого измерителя
Аннотация
Целью исследования было определить, как специалисты из медиасферы оценивают возможность создания единого измерителя и формирования альянса для обмена информацией и выработки единых методик измерения и анализа аудитории цифровых медиа при помощи технологий больших данных. В рамках исследования было проведено 10 экспертных полуструктурированных интервью со специалистами, работающими с аудиторными данными или занимающимися их сбором. В частности, в выборку попали представители таких компаний, как Mail.ru, Mediascope, Russia Today, Трансперенси Интернешнл-Р и другие.
Данная работа помогла вскрыть противоречие между интересом к унификации показателей к обмену данными и рядом серьезных внешних факторов, влияющих на невозможность реализации на данном этапе развития рынка. Один из основных барьеров для создания единого измерителя и обмена информацией – финансовая незаинтересованность крупных игроков и опасения по поводу конкурентного преимущества. Отдельным вектором для обсуждения является вопрос этики в отношении сбора данных о пользователях. Ожидания от внедрения технологий двойственно: часть экспертов считает, что внедрение новых методов измерения существенно упростит деятельность компании, когда другие полагают, что данные технологии переоценивают, и они существенно не повлияют на методы измерения аудитории.
Скачивания
Литература
Вартанов С. А. (2014). Big data в измерении телевизионной аудитории: методы очистки и обработки данных цифровых stb. Теория и практика медиарекламных исследований. Выпуск 4. С. 151–167.
Вартанов, С. А. (2017). Большие данные в онлайн-СМИ: подходы и стратегии использования. Медиаскоп, (4). [электронный ресурс]. URL:http://www.mediascope.ru/2375
Вартанов, С. А. (2017). Телевизионные измерения в эпоху Big Data: концепции и примеры. Вестник Московского университета. Серия 10. Журналистика, (3).
Давыдов, С. Г. (2007). Методологические основы измерений аудитории СМИ. ОГТРК "Ямал-Регион" в информационном пространстве ЯНАО. Салехард-Надым: ОГТРК "Ямал-Регион", НИЦ" Горизонт-М", 7.
Еременко К. Работа с данными в любой сфере: Как выйти на новый уровень, используя аналитику. Пер. с англ. — М.: Альпина Паблишер, 2019.
Колесниченко О.Ю., Смородин Г.Н., Ильин И.В. и др. Аналитика big data. Новые возможности для понимания глобальных процессов // Security Analysis Bulletin [электронный ресурс]. URL:http://securityanalysisbulletin.com/api-sociology/10/73/globalistika-2015-analitika-big-data-novye-vozmozhnosti-dlya-pon.htm
Краузова, Е. (2014). Мастера по добыче данных Российский стартап объединяет экспертов датамайнинга. РБК. [электронный ресурс]. URL:https://www.rbc.ru/newspaper/2014/04/21/56bee5189a7947299f72d1fc Официальный сайт компании Mediascope. [электронный ресурс]. URL:https://mediascope.net/services/media/media-audience/internet/information/
Полуэхтова, И. А. (2016). Исследования аудитории и медиапотребления в цифровой среде: методологические и практические проблемы. Медиаскоп, (4). [электронный ресурс]. URL:http://www.mediascope.ru/2199
Bilton, R. (2014, June 23). Can attention replace the pageview? Digiday.
Brauer, J. (2011). People First: A User-Centric Hybrid Online Audience Measurement Model. Nielsen, p.9. URL:https://www.nielsen.com/wp-content/uploads/sites/3/2019/04/nielsen-hybrid-methodology.pdf
Das, R. (2017). Audiences: A decade of transformations – reflections from the CEDAR network on emerging directions in audience analysis. Media, Culture & Society, 39(8), pp. 1257-1267. https://doi.org/10.1177/0163443717717632
Haile, T. (2014). What you think you know about the web is wrong.
Hashem I. A. T. et al. (2015). The rise of “big data” on cloud computing: Review and open research issues. Information Systems, 47. pp. 98-115. https://doi.org/10.1016/j.is.2014.07.006
Hallinan, B., & Striphas, T. (2016). Recommended for you: the Netflix Prize and the production of algorithmic culture. New Media & Society, 18(1), pp. 117–137. https://doi.org/10.1177/1461444814538646
Huang, S.F., Su, C.J., & Saballos, M.B.V. (2018). Social Media Big Data Analysis for Global Sourcing Realization. In: Bhatia S., Mishra K., Tiwari S., Singh V. (eds) Advances in Computer and Computational Sciences. Advances in Intelligent Systems and Computing, 554, pp. 251-256. https://doi.org/10.1007/978-981-10-3773-3_24
Ingram, M. (2014). Chartbeat gets certified to measure attention, tries to move advertising away from clicks and pageviews.
Kosterich, A. & Napoli, P. (2015). Reconfiguring the Audience Commodity: The Institutionalization of Social TV Analytics as Market Information Regime. Rutgers University, New Brunswick, NJ, USA. 17(3), pp. 254-271. https://doi.org/10.1177/1527476415597480
Lippell, H. (2016). Big Data in the Media and Entertainment Sectors. In: Cavanillas J., Curry E., Wahlster W. (eds) New Horizons for a Data-Driven Economy. Springer, Cham, 2016. https://doi.org/10.1007/978-3-319-21569-3_14
Lowenstein, F. (2014). Why you should pay attention to upworthy measuring engagement in “attention minutes”. Columbian Journalism Review.
Manyika, J., Chui, M., Brown, B., et al. (2011) Big Data The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity. McKinsey Global Institute.
Manovich L. (2016). Instagram and contemporary image. 2016.
Marks, R. (2013). The Big Opportunity: Audience Research Meets Big Data. Report for the IPA, 2013.
McAfee A. et al. Big data: the management revolution //Harvard business review. 2012. Т. 90. №. 10. P. 60-68.
Nelson, J. & Webster, J. (2016) Audience Currencies in the Age of Big Data, International Journal on Media Management, 18:1, 9-24.
Napoli, P. (2011). Audience Evolution: New Technologies and the Transformation of Media Audiences. New York: Columbia University Press.
Napoli, P. (2012). Audience Evolution and the Future of Audience Research. International Journal on Media Management 14(2): Audience Research and Media Management. https://doi.org/10.1080/14241277.2012.675753
Nelson, J. L. (2019). The next media regime: The pursuit of ‘audience engagement’ in journalism. Journalism. https://doi.org/10.1177/1464884919862375
Official page of Emertiq. Über emetriq. URL:https://www.emetriq.com/
Official page of Pangaea Alliance URL:https://www.pangaeaalliance.com/
Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data science and its relationship to big data and data-driven decision making. Big data, 1(1), pp. 51-59. https://doi.org/10.1089/big.2013.1508
Webster, J. G., & Nelson, J. L. (2015). Accounting for attention minutes. Digital Content Next. URL:https://digitalcontentnext.org/blog/2015/05/11/accounting-for-attention-minutes-as-a-currency/
Woodward, A. & Carter, P. (2015). Analyze the future. Big Data. Innovation in. EMEA in 2015. An IDC White Paper sponsored by SAP and Intel. Business Evolution.
Villars R. L., Olofson C. W., Eastwood M. (2011). Big data: What it is and why you should care. White Paper, IDC. 2011.
Zillner, S., Neurerer, S., Munne´, R., Lippell, H., Vilela, L., Prieto, E., Hussain K., & Rusitschka S. (2014). D2.4.2 Final version of sectors roadmap. Public deliverable of the EU-Project BIG (318062; ICT-2011.4.4)
Snijders, C., Matzat, U., & Reips, U. (2012). Big Data: big gaps of knowledge in the field of internet science. International Journal of Internet Science 7(1), pp. 1–5.
Stone, M. (2014). Big Data for Media. Report of Reuters Institute For The Study Of Journalism, University of Oxford, 2014.
