¿Cómo pueden los big data subvertir la industria de la televisión tradicional?

En la industria de los medios, el big data es principalmente popular en el floreciente campo de los nuevos medios representado por las redes sociales. Los medios tradicionales no se quedan atrás. Numerosos casos de éxito en 2013 muestran que los big data se han convertido en un importante motor para la modernización de los formatos de medios tradicionales.

El "New York Times", "The Guardian" y otros periódicos establecidos utilizan tecnología de extracción de big data para promover el desarrollo de noticias en "nichos" y "en profundidad". En la era actual de las redes sociales, frente a la grave situación de noticias cada vez más fragmentadas y planas, los medios tradicionales pueden continuar manteniendo su posición de liderazgo en calidad y profesionalismo de las noticias con la ayuda de la tecnología de big data.

En comparación con la industria de los periódicos, el uso de big data por parte de la industria de la televisión es relativamente lento y cauteloso.

Sin embargo, incluso una sola chispa puede provocar un incendio en la pradera. A medida que la televisión pasa de un medio de transmisión tradicional "uno a muchos" a una plataforma de todos los medios "muchos a muchos" con el móvil, Internet y las pantallas múltiples como su principal competitividad, las cadenas industriales como los operadores de redes, la radio y los operadores de televisión y los proveedores de servicios tienen entidades que pueden utilizar diversos tipos de datos como apalancamiento.

En concreto, la aplicación generalizada de la tecnología big data ha tenido un impacto disruptivo en diversos aspectos como la medición de la audiencia, la planificación y mejora de programas, la interacción y participación de la audiencia y la publicidad precisa, y ha impulsado la industria de la televisión. transformación y reconstrucción integral. Este artículo tiene como objetivo discutir la disrupción y transformación de la tecnología de big data desde varios aspectos clave del funcionamiento de la industria de la televisión para referencia de los profesionales chinos.

Reforma de la medición de la visualización: del “muestreo” al “muestreo completo”

El impacto más directo y efectivo de la tecnología de big data en la industria de la televisión se refleja en la reforma de la medición de la visualización. La idea central del big data es cambiar el status quo con un aumento dramático en la escala.

¿Como Víctor? ¿Meyer Schoenberg, Kenneth? Cukier señaló que la característica más importante de la era de los big data es que los "datos completos" o las "muestras completas" se han convertido en la base de las estadísticas, en lugar de depender del muestreo aleatorio tradicional.

El análisis de muestreo es un producto de la era de los datos analógicos, donde la información es relativamente escasa y la circulación es limitada. Su confiabilidad y validez dependen de la aleatoriedad absoluta del muestreo, lo cual es casi imposible de lograr en la práctica. Además, el muestreo aleatorio no es adecuado para investigar subcategorías, por lo que no se puede utilizar cuando se quiere comprender las condiciones en subáreas más profundas.

En otras palabras, el patrón de muestreo aleatorio se basa en un patrón de datos "plano".

En el modo de muestra completa, la tecnología de procesamiento de datos ha sufrido cambios disruptivos. Las organizaciones profesionales pueden recopilar y procesar todos los datos relacionados con una variable específica y la muestra puede igualar a la población.

Para la industria de la televisión, este cambio se refleja directamente en las encuestas de rating. Para los medios de televisión, se espera que las encuestas de rating basadas en muestreos aleatorios sean reemplazadas por mediciones de rating basadas en muestras masivas o incluso muestras completas, proporcionando así un soporte de datos más preciso para la producción de contenidos en la industria de la televisión.

A lo largo de la historia de la medición de audiencias, ha experimentado el desarrollo de la encuesta telefónica de primera generación, la medición de grupos de muestra fija con tarjeta diaria de segunda generación, el registro de instrumentos de medición de tercera generación y la cuarta generación. Tecnología de medición de TV digital de última generación.

Las tres primeras generaciones de métodos de medición se basan todas en encuestas por muestreo, que tienen deficiencias como un tamaño de muestra limitado, grandes errores de medición y un alto grado de cooperación entre los hogares de la muestra. Con el desarrollo de la televisión digital, el número de canales ha aumentado considerablemente y la demanda del mercado objetivo de realizar encuestas precisas sobre la audiencia se ha vuelto cada vez más urgente. Aumentar el tamaño de la muestra de los instrumentos de medición de audiencia de tercera generación puede satisfacer esta necesidad hasta cierto punto, pero el aumento del tamaño de la muestra estará inevitablemente limitado por el control de costos.

La cuarta generación de medición de audiencia basada en big data ha subvertido el método anterior de encuesta por muestreo. Al actualizar el decodificador, los comportamientos operativos de los espectadores, como cambiar de decodificador, cambiar de canal y utilizar servicios de valor agregado, se pueden registrar con precisión en el segundo. Esto no solo maximiza la seguridad de la recopilación y transmisión de datos, sino que también. También permite la medición de "muestra completa".

Nielsen, la empresa de encuestas de calificaciones más influyente del mundo, utiliza tecnología de extracción de big data para aumentar el número de muestras para medir las calificaciones a diez veces o más que en el pasado, e incluso puede proporcionar la muestra completa de la encuesta. datos de índices de audiencia del día anterior.

El impacto de las redes sociales en las audiencias televisivas siempre ha sido una preocupación para la industria. Investigaciones recientes muestran que la atención en las redes sociales es tan importante como las calificaciones tradicionales, es decir, "recomiendo, entonces miro".

Por tanto, la atención en las redes sociales se ha convertido en un nuevo criterio eficaz para medir la influencia de los programas de televisión. Más importante aún, big data puede proporcionarnos un análisis de datos eficiente, dinámico y en tiempo real. En comparación con el análisis de calificaciones estático anterior, este es un salto cualitativo. A finales de 2012, Nielsen adquirió Social Guide, una nueva organización de investigación cuyo negocio principal es analizar datos sociales en contenidos televisivos. Posteriormente cooperó con el gigante de las redes sociales Twitter para lanzar un informe de ratings televisivos basado en contenidos de Weibo.

Las estadísticas muestran que durante el horario de máxima audiencia de la noche, el 40% de las publicaciones que circulan en Weibo están relacionadas con programas de televisión. A través de una encuesta de 140 empresas de televisión por cable e inalámbrica, Nielsen confirmó que los informes de ratings de televisión basados ​​en el contenido de Weibo son un buen complemento a la medición de ratings tradicional.

Reforma de la producción de contenidos: de la "separación de producción y emisión" a la "sincronización de producción y emisión"

Si la aplicación directa del big data en la industria televisiva se refleja en la medición de calificaciones, entonces los cambios más significativos se reflejan en la reconstrucción de los modelos y procesos de producción de programas.

En el pasado, el marco de contenido de los programas de televisión generalmente se determinaba antes de su transmisión, y los ajustes y cambios durante el proceso de transmisión eran poco comunes. En la era del big data, a medida que los datos de visualización en tiempo real, especialmente la retroalimentación en tiempo real sobre el contenido de los programas, es cada vez más fácil de obtener y analizar, se han producido nuevos cambios en el proceso de producción de programas.

El modelo tradicional de "separación de producción y transmisión" ha sido completamente subvertido y la producción de contenidos se ha transformado de "estática" a "dinámica". Durante el proceso de transmisión, el director puede tomar decisiones sobre "afinar" o incluso "transferir" el contenido del programa en cualquier momento basándose en informes de análisis de datos. El modelo de "sincronización de producción y transmisión" que integra producción, ajuste, transmisión y retroalimentación de contenido se convertirá en la norma para la producción de contenido televisivo en la era del big data.

Al respecto, algunos medios extranjeros han realizado algunas exploraciones activas.

La British Broadcasting Corporation (BBC) ha seguido durante mucho tiempo la tendencia de desarrollo de la tecnología de big data y ha aplicado análisis de datos en tiempo real y basados ​​en la audiencia a todos los aspectos de las operaciones televisivas, incluida la producción de contenidos, la gestión financiera y el marketing. .

La tecnología big data ha sido muy utilizada en algunos "reality shows" y entrevistas en vivo. La BBC analiza los datos obtenidos de las redes sociales en tiempo real y decide el siguiente paso en función de los comentarios de los espectadores en las redes sociales durante la transmisión en vivo. Si a la audiencia le gusta ver una determinada parte del programa, como una entrevista o discusión sobre un tema específico, extienda el tiempo de transmisión de esta parte, en cambio, si a la audiencia no le gusta, haga los ajustes correspondientes;

Además de categorías altamente orientadas al mercado, como los programas de entretenimiento, la tecnología big data también ha entrado en el proceso de producción de programas de noticias.

En India, la primera temporada de "Satyamev Jayate", un programa de entrevistas que pretende revelar la verdad sobre cuestiones sociales, atrajo a 400 millones de espectadores locales a través de sitios web de vídeos, Facebook, Twitter, YouTube y dispositivos móviles. La audiencia global vista por terminales superó los 654,38+0,2 mil millones, lo que lo convirtió en uno de los programas de televisión más llamativos del mundo en 2065.438+03.

Analizando las razones del éxito de este programa, además de la gran atención al tema tratado y el efecto estrella del anfitrión, resulta imprescindible el papel que juega la tecnología big data.

"La verdad lo vence todo" es el lema grabado en el emblema nacional de la India. A diferencia del estilo de baile de Bollywood con el que la India está más familiarizada, el propósito de este programa de entrevistas de noticias es "prestar atención a la sociedad, acercarse a la gente y exponer los problemas sociales en profundidad".

Trece episodios en la primera temporada de 2013, los temas son: aborto forzado e infanticidio femenino, abuso sexual infantil, dote enorme, relación médico-paciente, personas discapacitadas, violencia doméstica, abuso de pesticidas, alcoholismo, casta sistema, derechos de las personas mayores, conservación del agua, el sueño indio y más.

¿El presentador del programa es la superestrella del cine de Bollywood, Aamir? A través de una gran cantidad de entrevistas de campo, Aamir Khan cuenta las historias reales de indios de diferentes ámbitos de la vida, expone audazmente varios males de la sociedad india e intenta utilizar la "verdad cruel" para despertar al público, desencadenar el debate público y promover la sociedad. cambiar.

Cabe mencionar que este programa utiliza big data para planificar temas, promover el proceso del programa e incluso influir en la formulación o revisión de políticas y leyes nacionales.

El director recopiló y analizó millones de temas candentes y publicaciones de debate a través de sitios de redes sociales y realizó una extracción de big data. No sólo planifican programas basados ​​en estos datos, sino que también los utilizan activamente para promover el cambio político.

El público participó activamente en la interacción del programa y expresó sus puntos de vista sobre temas importantes. Durante la transmisión del programa, los productores brindan a la audiencia información oportuna sobre los pensamientos y acciones de funcionarios gubernamentales, parlamentarios y líderes de opinión de todos los niveles, formando así una interacción efectiva entre el gobierno, los medios de comunicación y el público y promoviendo el ajuste y mejora de las políticas públicas.

Un ejemplo típico es que una vez el Parlamento indio aprobó un proyecto de ley de protección infantil después de que se transmitiera un programa sobre abuso sexual infantil, y el presentador Amir también fue invitado al parlamento para participar en la audiencia.

Reconstrucción de las funciones de los medios: de ver la televisión al uso de la televisión

Con la creciente interactividad de la televisión, la participación de la audiencia ha aumentado considerablemente. Los adictos a la televisión que solían mirar pasivamente comenzaron a usar más el cerebro, la boca y las manos, y utilizaron deliberadamente videos de televisión o en línea, gráficos de información visual, etc. Mientras que "ver televisión" pasa gradualmente a la etapa de "usar televisión", la función de la televisión y su "racionalidad instrumental" se han explorado y ampliado más a fondo.

En el proceso de realizar la transformación de "ver televisión" a "usar televisión", el emergente "periodismo de datos" juega un papel crucial.

En resumen, el periodismo de datos consiste en profundizar en los datos mediante rastreo, filtrado y reorganización repetidos, centrarse en información temática para filtrar los datos, presentar los datos visualmente y utilizar herramientas poderosas para sintetizar noticias. y software de aplicación (como APP).

Entre las organizaciones de televisión, la British Broadcasting Corporation (BBC) es líder en el desarrollo del periodismo de datos. El equipo de datos de BBC News está formado por más de 20 periodistas, diseñadores y personal de I+D. Además de la producción de elementos visuales y de datos, el equipo también es responsable de diseñar todas las infografías en el sitio web de noticias, desarrollar funciones multimedia interactivas y aplicaciones móviles (APP), lo que constituye un ejemplo para que la industria de la televisión se expanda en el campo de los datos. periodismo.

"Roads of Death: Every Death on Every Road in Britain, 1999-2013", publicado por BBC News, es un caso exitoso.

En términos de personalización de la información, los usuarios pueden ingresar el código postal para consultar el número y los casos de muertes por accidentes automovilísticos en cada vía de su zona de residencia en los últimos diez años.

En términos multimedia, el editor visualizó, dinamizó y humanizó los hechos y datos relevantes proporcionados por la policía. Al mismo tiempo, cooperó con la Asociación de Ambulancias de Londres y las sucursales de la BBC en todo el Reino Unido para rastrear cada accidente automovilístico en las principales ciudades y áreas circundantes en tiempo real y transmitirlo en vivo en línea. También publicó informes relevantes a través de Twitter con la etiqueta "#cash24" y marcó la ubicación específica del accidente en un mapa.

El uso generalizado del periodismo de datos ha convertido "ver televisión" en "usar televisión". Aún más útil a este respecto es el lanzamiento de la página Calculadora de presupuesto y su aplicación en el sitio web de la BBC.

Con la ayuda de esta herramienta, los usuarios pueden predecir el impacto positivo o negativo que puede tener en sus vidas personales una vez que el presupuesto nacional entre en vigor y pueden compartir los cálculos en las plataformas de redes sociales.

La BBC ha establecido una relación de cooperación con KPMG, una de las cuatro firmas contables más grandes del mundo. KPMG extrae big data basándose en el presupuesto anual anunciado por el gobierno británico. La BBC es responsable de crear una interfaz que atraiga a los espectadores y promueva su uso y participación.

Otra interesante "herramienta de periodismo de datos" es la función "Un mundo de 7 mil millones: ¿En qué mundo naciste?" Su fecha de lanzamiento coincide con la fecha oficial de la población mundial de 7 mil millones. fecha de nacimiento, calcule instantáneamente el número de nacimientos en el mundo y comparta su clasificación de nacimientos en el mundo a través de Twitter y Facebook

Este tema utiliza datos proporcionados por el Fondo de Desarrollo de la Población de las Naciones Unidas. Los datos son muy populares y. se convirtió en el enlace para compartir más popular en Facebook en el Reino Unido en 2011.

Reconstrucción del modelo de comunicación: de la mecanización a la inteligencia

En la era del big data, la producción de contenidos y los avances en La tecnología de extracción de información de la audiencia ha transformado los métodos de comunicación de los medios de "mecanizados" a "inteligentes", y la industria de la televisión no es una excepción.

"Mecanización" significa que las estaciones de televisión actúan como una "cinta transportadora" de programas y. contenidos y "proveedores" para los espectadores, y "inteligente" se refiere a la transformación de las estaciones de televisión en "proveedores de servicios" para los espectadores

A medida que la difusión de los programas de televisión avanza hacia la "multipantalla" y la "multipantalla". -plataforma", inteligencia. Los televisores, tabletas y teléfonos móviles registrarán con mayor precisión los comportamientos y preferencias de visualización de los espectadores, y los extraerán y analizarán con la ayuda de la tecnología de big data, lo que permitirá a las estaciones de televisión difundir los medios más apropiados en la pantalla más adecuada. o plataforma en el momento más adecuado y ofrecer a los usuarios servicios de mayor calidad.

Algunos operadores de televisión de pago en Estados Unidos han comenzado a utilizar datos relacionados con los clientes y los servicios para tomar decisiones rápidas que mejoren la calidad de los usuarios. experiencia de visualización en todos los aspectos, incluida la calidad de las imágenes, los sonidos y el contenido.

Las grandes empresas de TI como IBM y Hewlett-Packard tienen grandes centros de datos y una acumulación a largo plazo de productos de análisis de datos. Los operadores de televisión que han estado trabajando con cargas útiles tradicionales como Mariner, IneoQuest y Agama Technologies han estado en contacto frecuente para prepararse para la cooperación.

Vale la pena señalar que la aplicación de la tecnología de big data ha pasado de ser un "nicho".

Un acontecimiento histórico en la industria de los medios en 2013 es que después de que Twitter, la red social más grande del mundo, cotizara en la Bolsa de Valores de Nueva York, decidió establecer una relación de cooperación. con Comcast, el mayor operador de televisión por cable de Estados Unidos.

Esto indica que la tecnología big data también se convertirá en el punto de "competencia" profunda entre los medios tradicionales y los nuevos medios. Sobre esta base, también veremos la cooperación más directa entre los dos. Una cooperación más amplia y profunda entre la industria de la televisión y las redes sociales en la producción de contenidos, la participación de los usuarios, etc.

Los datos también pueden desempeñar un papel clave. en la selección estratégica y el despliegue específico de mercados objetivo.

En 2013, Associated Press publicó dos informes sobre el consumo de noticias en vídeo en línea, uno para el mercado europeo y otro para el mercado asiático, utilizados en línea y sobre el terreno. encuestas para comprender la demanda de la audiencia de contenido de noticias en video y determinar los recursos de video. Centrarse en áreas clave para garantizar el crecimiento de los servicios de video en estas áreas.

Por ejemplo, una encuesta de Associated Press sobre los mercados asiáticos muestra que entre los consumidores chinos que acceden a noticias en línea, más del 65.438% acceden a videoclips de noticias todos los días, y el 70% acceden a videoclips de noticias al menos una vez por semana Ver en línea vídeos de noticias una vez; los consumidores de entre 25 y 44 años son más propensos a ver vídeos con frecuencia, y más del 60% los ve al menos 2 o 3 veces por semana; los usuarios de tabletas tienen más probabilidades de acceder a vídeos de noticias en línea. Entre aquellos que usan tabletas para acceder a noticias en línea, el 75% ve noticias en video al menos 2 o 3 veces por semana, en comparación con el 60% de los usuarios de teléfonos inteligentes y el 57% de los usuarios de computadoras de escritorio.

Estos datos ayudarán a Associated Press a formular estrategias de promoción de marketing para los mercados de vídeo objetivo, logrando así una comunicación más precisa.

La aplicación de la tecnología big data en la industria de la televisión acaba de comenzar.

Además de algunos de los casos exitosos de periodismo de datos mencionados anteriormente, así como el drama personalizado en línea "House of Cards" ampliamente visto en China, la práctica y la exploración relacionadas aún deben profundizarse más.

Sin embargo, cada vez más casos de éxito han demostrado y seguirán demostrando que, en el contexto de las organizaciones de televisión tradicionales que exploran activamente la actualización industrial y la transformación de formatos, la aplicación generalizada de la tecnología de big data sin duda abrirá el futuro. de la industria televisiva Una "llave de oro".

Lo anterior es el contenido compartido por el editor sobre cómo los big data pueden subvertir la industria de la televisión tradicional. Para obtener más información, puede seguir a Global Ivy para compartir más información detallada.