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美国“跨屏收视率测量”实践

2015-02-26罗佳

西部广播电视 2015年8期
关键词:阿比尼尔森测量仪

随着数字化媒体的兴起,美国尼尔森也开始探索“跨屏收视率测量”,并推出了“A2/M2计划”,共包含了传统电视、网络、便携式的移动媒体三种屏幕。尼尔森还提供了“第四屏幕”,即咖啡馆等公共场所的视听行为测量以及关注度和Twitter收视。阿比壮也提出了自己的测量方案,同样是在抽样的基础上,运用便携式个人测量仪(PPM),测量受众的视听行为。

1 “跨平收视率”测量实践

1.1 尼尔森测量方案

2013 年尼尔森宣布新的软硬件将从23000个美国家庭中获取数据,尼尔森将根据这些数据整理出覆盖上网电脑、电视机的收视率统计。

1.1.1 电视测量

早在2005年尼尔森正式启用了A/ Pmeter,通过植入数字密码以及声音比对的方法测量。对于传统电视收视率的测量,尼尔森沿用了传统的“A/P技术” [1]。近年来通过增加样本户,缩减日记法的测量范围以及推广人员测量仪等,提高调查精度。

随着美国家庭拥有数字录像设备(DVR)不断上升,许多家庭以点播、录制、回放等方式收看。为此,新的收视调查增加了一批使用DVR收看电视的家庭作为数据采集样本。

1.1.2 网络测量

对于网络端收视率测量。尼尔森也是通过加码技术搜集数据。这个技术融合了三方面的数据:加标签的服务器数据,基于人口普查的大样本,还有用户的行为记录。结合年龄、性别等不同的人口统计特征,测量指标包括到达率、频次、总收视点。这样的融合数据将测量电视观看与网页网刊以及流媒体播放的关系。

1.1.3 便携式媒体测量

对手机、ipod等便携式媒体设备的监测,尼尔森主要研发适用所有移动设备的测量仪进行监测,并且自主研发了软件,以便从手机用户的账单上获取有效数据,并运用无线、蓝牙连接,记录并回传数据。

1.1.4 数据融合

要实现数据的融合就需要数据属于配对数据集,用到了同样的人口统计背景信息。连接变量是数据融合的关键。所谓连接变量,在这里是指不同数据测量中相同的人口背景信息。但尼尔森在介绍这种数据融合时,主要是解释媒体接触行为和购买行为之间的融合,由于其“跨屏收视测量”也是在抽取样本的基础上进行的,因此这种融合方法也适合。

1.2 阿比壮测量方案

美国还有一家公司阿比壮主要提供电台收听率调查,也从事地区性电视收视率调查。针对新媒体环境,阿比壮研发出便携式个人测量仪。PPM采用在声音中植入辨识码的技术,因此无论是数字电视、模拟电视还是网络视频都可以准确识别。2010年,阿比壮在PPM基础上研发出新一代受众测量设备——PPM 360。它能够将对受众的测量延伸至无线平台。该技术使多平台上的测量成为可能,意味着它能够提供跨媒体的具有人口统计特征的同源受众数据。

2 尼尔森其他测量

2.1 户外收视测量——“第四屏幕”测量

2010 年,尼尔森对家庭外的场所如零售店、饭店的电视网络进行收视率调查,这被称为在电视、电脑和手机之后的“第四屏幕”。尼尔森研发了“Go Meters”,以采集户外音频收听行为,这种测量仪共两个,一个是放置在手机里,另外一个类似MP3。

2.2 关注度

2010 年冬,广告代理商和电视业的谈判更多围绕一种新的测量方法——关注度。这种方法测量观众对节目的关注程度。公司从样本框中抽取上万名观众,调查每晚他们能记得的节目和广告细节,如果被调查者答对3个问题说明关注度低。

2.3 尼尔森推特收视率

2.3.1 数据准备

(1)确定地区,tweeter的一个功能是定位,利用这个功能可以分析在哪儿看、什么时间看。具体可以通过两种方法,一种是通过文本中的地理名称统计,一种是通过搜索范围。第一种方法相对比较有限;第二种方法,通过递归分割,把区域划分成几个规模相同的小区域,直至每一个区域大于要搜索的最小范围。

(2)如何区分与电视有关的tweet,会加入一些特殊标签,比如“#worldcup#”但并不是所有电视节目都有这样的标签,另外还用到了语义匹配,通过与节目信息和节目特征匹配。

(3)如何寻找电视观众,通过监测系统,发现在twitter上发布有关电视节目信息的人,比如名称,记录他的ID、时间、地点。

(4)对于电视接目录,会用EPG (Electronic Program Guide),记录全国所有频道的电视节目信息,包括地区、所属电视台、开始时间、结束时间,节目名称和类别。

2.3.2 模型

tweet监控系统会不断汇集本地tweet形成数据数据库,分析者确定了时段和地点之后,会从监控系统中获得相应的tweet。从EPG数据库中我们可以得到确定时段内的节目信息。之后,计算两者的相关性。

尼尔森公司以“任何时间任何地点的媒体测量”作为自己的口号。阿比壮也提出了自己的测量方案,同样是在抽样的基础上,运用便携式个人测量仪(PPM),测量受众的视听行为。

但我们看到,迄今为止,还没有出现一个一致的透明的标准指标能够统计衡量受众在不同平台的收视行为。

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