• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Использование технологий Big Data в исследованиях медиааудитории: перспективы и опыт зарубежных проектов

ФИО студента: Козырева Мария -

Руководитель: Шариков Александр Вячеславович

Кампус/факультет: Факультет креативных индустрий

Программа: Медиакоммуникации (Бакалавриат)

Оценка: 10

Год защиты: 2020

На данный момент не существует единой методологии использования технологий больших данных для анализа аудитории цифровых медиа, нет единых метрик для оценки взаимодействия аудитории с контентом различных форматов и нет единых практик создания целостного портрета аудитории. Подобная методологическая неопределенность мешает выстраиванию контентной политики цифровых медиа и, как следствие, влияет на доходы от рекламы. Данное исследование было направлено на всесторонний анализ использования технологий Big Data в измерениях аудитории зарубежных цифровых медиа. В исследовании изложено экспертное мнение о технологиях больших данных, которые используются при анализе аудитории цифровых медиа. Мы разработали тему экономической эффективности таких технологий для цифровых медиа. Мы также определили основные причины, по которым ключевые игроки на зарубежном рынке могут поддерживать идею единой системы измерений для цифровой среды. Следовательно, гипотеза нашего исследования была сформулирована так: мы предполагаем, что зарубежные проекты могут сталкиваться с методологической неопределенностью при исследовании медиааудитории из-за расхождения в метриках, подходах и данных; поэтому, предположительно, зарубежные проекты могут быть склонны к использованию Big Data для исследования медиааудитории, обмена информацией и создания единого измерителя, чтобы преодолеть такую методологическую неопределенность. Исследование привело нас к следующему выводу: некоторые из исследованных иностранных медиа-компаний собирают данные с использованием технологии больших данных (для обработки данных об аудитории, а также для целей создания контента, например, для визуализации и построения журналистского повествования). Большинство экспертов подчеркивали, что большие данные как инструмент часто не позволяют установить четкую причинно-следственную связь, и не всегда можно заранее предсказать, удастся ли получить полезные знания из имеющихся данных. Однако эксперты выделяют несколько ключевых причин, которые препятствуют обмену такими данными об аудитории: 1) Возможная ненадежность такого обмена; в случае утечки репутация компании может быть уничтожена; 2) Отсутствие индустриального диалога; 3) Долгосрочные выгоды выше, если компании хранят свои данные закрытыми для других игроков рынка. Отношение к теме единой системы измерений также оставалось неоднозначным. Мнения экспертов можно разделить на три категории: 1) Единая система измерения принесет прогресс и пользу рекламодателям и создателям контента. Унифицированные метрики необходимы и полезны, но кажется невозможным разработать один инструментарий; 2) Из-за отсутствия конкуренции единая система измерений будет обеспечивать более низкое качество результатов измерений; 3) Границы между различными типами мультимедиа размываются в цифровой среде, и это является причиной того, что феномен единой системы измерений скоро потеряет свою актуальность - нет способа создать единые метрики для конвергентных сред. Измерения медиа будут повышаться до уровня каждого конкретного контакта с аудиторией (измеряется с использованием технологий больших данных). Еще одной проблемой является создание глобальной системы показателей для оценки аудитории цифровых медиа. Чтобы справиться с отсутствием единой методологии, необходимо подумать о единых «валютах» для цифровых проектов. В рамках этого исследования много усилий было направлено на получение объективной картины по теме. Однако определенные ограничения были неизбежны. Исследование было сконцентрировано на представителях этого списка областей: «поисковые системы», «традиционные медиа», «поставщики технологических решений», «рекламные агентства», «издатели», «образовательные проекты». Для дальнейшего исследования могут быть проанализированы другие сферы. Данные, собранные в ходе глубокого интервью, могут быть не совсем объективными, поскольку они связаны с личным опытом эксперта. Результаты не могут быть экстраполированы на всю отрасль, потому что они основаны на опыте конкретной компании.

Текст работы (работа добавлена 12 мая 2020 г.)

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ