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

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет коммуникаций, медиа и дизайна

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

Выпускная квалификационная работа - БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА

по направлению подготовки 42.03.05 «Медиакоммуникации»

Козырева Мария

Введение

Актуальность темы этого исследования обоснована тем, что в связи с активным развитием цифровой среды собирается огромное количество данных разных форматов о медиааудитории, но использование Big Data в медиа для исследования медиааудитории требует более глубокой разработки - на данный момент нет выработанной методологии, отсутствует единый аналитический инструментарий и метрики для оценивания взаимодействия медиааудитории с контентом. Среди ключевых игроков российского рынка существуют опасения насчет потери конкурентного преимущества в случае унификации метрик и обмена данными. Тем не менее, наличие зарубежных проектов и инициатив, таких как «Pangaea Alliance» Pangaea Alliance official page // Сайт pangaeaalliance.com. [электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.pangaeaalliance.com/ (дата обращения 14.04.2020). и New European Media Initiative New European Media Initiative official page // Сайт nem-initiative.org. [электронный ресурс]. Режим доступа: https://nem-initiative.org/ (дата обращения 14.04.2020). (NEM), говорит о том, что некоторые игроки всё же способны получать от этого выгоду и видят своей целью объединение и унификацию данных и метрик. Таким образом, актуальность обоснована возникающим конфликтом фактов и существующих практик: если обмен большими данными и верификация метрик не являются выгодными, зачем представители зарубежных проектов это поддерживают? Восполнение этого пробела ценно, так как может позволить разработать более релевантное предложение на российском рынке для объединения крупных игроков, показать им преимущества зарубежных подходов, или же наоборот, обнаружить подтверждение правильности локальной позиции по этому вопросу. big data медиакомпания

Важно на данном этапе во избежание запутанности детализировать три ключевых блока терминов, входящих в понятийный круг данной работы:

Блок терминов о технологиях. Мы будем использовать понятия «Big Data», «технологии больших данных» и «большие данные» в качестве синонимов. Используя в работе данный термин, мы будем апеллировать к тезисам определения, предложенного Ван Райменом Rijmenam M. van. Why The 3V's Are Not Sufficient To Describe Big Data. Datafloq, 2013., а именно Big Data - наборы информации, которые являются слишком большими или слишком сложными для обработки стандартными методами и обладают характеристиками Volume (объем), velocity (скорость), variety (разнообразие), veracity (достоверность), variability (переменчивость), visualization (визуализация), value (значимость для бизнеса).

Блок терминов о компаниях. Термины «медиакомпания», «компания» и «проект» также будут использоваться в качестве синонимов; под проектом в данном случае подразумевается предприятие, направленное на создание уникального продукта, услуги или результата Руководство к Своду знаний по управлению проектами (Руководство PMBOK). Пятое издание. Project Management Institute, Inc., 2013.. Помимо упомянутых терминов мы будем использовать термины «цифровое медиа» и «цифровой проект», которые, соответственно, в контексте этой работы также будут взяты как синонимы. Под этим мы будем подразумевать согласно определению Носовец С.Г. Носовец С.Г. Новые медиа: к определению понятия // Коммуникативные исследования. 2016. № 4 (10). С. 39-47., мы будем понимать медиа, соответствующие критериям: наличия Интернета как основной среды существования Манович Л. Культурный софт // Сайт CultLook.org. [электронный ресурс]. Режим доступа: http://cultlook.org/lm_cultural_software (дата обращения 14.04.2020)., интерактивности, персонализации, конвергенции Вартанова Е. К чему ведет конвергенция СМИ? // Информационное общество. 1999. № 5. [электронный ресурс]. Режим доступа: http://emag.iis.ru/arc/infosoc/emag.nsf/BPA/b59df6463a 315de4c32568fd0038da32 (дата обращения 14.04.2020)., мультимедийности, доступности контента, мотивации к высказыванию и участию со стороны аудитории Меллер К. Сегодняшние новости социальны // Путеводитель по социальным медиа-2013 под ред. К. Меллера и М. Стоуна. 2013. С. 13-18.. Данная дефиниция прекрасно дополняет то, как Расселом Нейманом определяются Neuman, R. The Future of the Mass Audience. Cambridge University Press, 1991. цифровые медиа, как такие, которые постоянно доступны на цифровых устройствах и подразумевают активное участие пользователей в создании и распространении контента.

Блок терминов о медиааудитории. Под медиааудиторией мы будем понимать в данной работе совокупность людей - адресатов сообщений медиа, «возникающая на основе общности их информационных интересов и потребностей, а также форм, способов и каналов их удовлетворения» Блохин И.Н. Социология журналистики : Учеб. пособие для студентов вузов. М. : Аспект Пресс, 2004..

Для того, чтобы охарактеризовать степень разработанности темы, источники были разделены на три группы:

Исследования аудитории: в данный блок входят академические труды авторов Вартановой Е.Л., Вырковского А.В., Макеенко М.И. и др. Вартанова Е.Л. Вырковский А.В., Макеенко М.И. и др. Индустрия российских медиа: цифровое будущее. М. : МедиаМир, 2017., Шарикова А.В. и Ермолаевой О.Я. Шариков А.В., Ермолаева О. Я. Отечественная социология и медиа: ретроспективный взгляд (1765-2000) // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2016. № 4. С. 99-115., Фомичевой И.Д. Фомичева И.Д. Индустрия рейтингов: Введение в медиаметрию: Учебное пособие для студентов вузов. М.: Аспект Пресс, 2004., Шарикова А.В. См. например: Шариков А.В. Трансформация понятия аудитория СМК в отечественных научных публикациях // МедиаАльманах. 2018. № 2. С. 18-26; Шариков А.В. Основные этапы развития сферы измерения аудитории СМИ // Независимые медиаизмерения. 1998. Май. С. 22-27., Щепилова К. В. Щепилов К. В. Медиаисследования и медиапланирование. М.: РИП-Холдинг, 2007.; также были рассмотрены материалы о глобальной истории развития исследований аудитории (Chang T.K. & Kraus S. Chang T.K., Kraus S. (1990). News for the Other Person: Editors' Processing of Readers' Interest' // Mass Communication and Political Information Processing. 1990. Р. 99-112., Eco U. Eco U. The Role of the Reader: Explorations in the Semiotics of Texts. Bloomington, IN: Indiana University Press, 1979., Lasswell H. Lasswell H. Propaganda technique in the world war. New York, P. Smith, 1927., McQuail D. McQuail D. Mass Communication Theory: An Introduction, 2nd edn. Beverly Hills, CA: Sage, 1987., Zixue T. & Tsan-Kuo C. Zixue T., Tsan-Kuo C. The Global News and the Pictures in Their Heads: a Comparative Analysis of Audience Interest, Editor Perceptions and Newspaper Coverage // Gazette: The International Journal For Communication Studies. Sage Publications London, Thousand Oaks & New Delhi. 2017. Vol 64(3). Р. 251-265 и другие);

Исследования внедрения технологий больших данных в компаниях: работы Бабаева Э.О. Бабаев Э.О. Понятие «Big data». Показатель готовности перехода компании на новые технологии работы с большим объемом данных // Международный Научно-Исследовательский Журнал. 2014. № 5-1 (24). С. 45-46., Бабурина В.А. и Яненко М.Е. Бабурин В.А., Яненко М.Е. Технологии Big Data в сервисе: новые рынки, возможности и проблемы // Технико-технологические проблемы сервиса. 2014. №1 (27). С. 100-105., Виелки Д. Wielki J. Implementation of the Big Data concept in organizations . possibilities, impediments and challenges // Computer Science and Information Systems (FedCSIS). 2015. Vol 9 (2). Р. 985-989.,

Гореловой А.А. Горелова А.А. Большие данные и направления их использования в маркетинге // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2017. № 4-2. С.11-16., Горшениной Д.А. Горшенина Д.А. Большие Данные как инструмент интегрированных коммуникаций в ритейле и E-commerce // Сайт hse.ru. 2017. [электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.hse.ru/edu/vkr/206751352 (дата обращения 14.04.2020)., Делицына Л.Л. Делицын Л.Л. Одна бета-биномиальная модель хорошо, а две лучше // Интернет-маркетинг. 2011. №1. С. 52-65., Риттера Е. Ritter E. Trusted Customer Data: The Foundation of Modern B2B Marketing // Informatika. Р.1-6.; для развития темы применения технологий больших данных в зарубежных проектах были изучены дополнительные источники - труды McDowell W.S. McDowell W. S. Selling the niche: A qualitative content analysis of cable network business-to-business advertising // International Journal on Media Management. 2004. 6(3-4). Р. 217-225., Wiebke L. & Jan-Hinrik S. Wiebke L., Jan-Hinrik S. (Re-)Discovering the Audience: The relationship between journalism and audience in networked digital media // Information, Communication & Society. 2012. Vol. 15. Issue 6: Transforming tensions: legacy media towards participation and collaboration.);

Работы о науке о данных (Data Science) и о применении Big Data для исследования медиааудитории: академические работы Вартанова С.А. Вартанов С.А. Большие данные в онлайн-СМИ: подходы и стратегии использования // Электронный научный журнал «Медиаскоп». 2017. №4. [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/2375 (дата обращения 14.04.2020)., de Pelsmacker P., Geuens M., van den Bergh J. De Pelsmacker P., Geuens M., van den Bergh J. Marketing communications: A European perspective (4th ed.). Harlow: Financial Times Prentice Hall, 2010., Hale S.A. & Margetts H. Hale S.A., Margetts H. Understanding the mechanics of online collective action using `big data'. 2012. [электронный ресурс]. Режим доступа: http://zunia.org/sites/default/files/media/node-files/ss/323444_ssrnid2041856.pdf (дата обращения 14.04.2020)., Nightingale V. Nightingale, V. The Handbook of Media Audiences. Malden, MA: Wiley Blackwell, 2014., O'Neill B. & Hagen I. O'Neill B., Hagen I. Media literacy. In: Livingstone S, Haddon L, editors. (eds) Kids Online: Opportunities and Risks for Children // Bristol: The Policy Press. 2010. Р. 229-240., Sommer C. Sommer C. Media brands and the advertising market: Exploring the potential of branding in media organizations' b2b relationships // Handbook of media branding. 2015. P. 102-115., Donthu N. & Hershberger E. K. Donthu N., Hershberger E. K. Double jeopardy in internet web site selection // Quarterly Journal of Electronic Commerce. 2001. 2(3), Р. 199-204., Taneja H. Taneja H. Media consumption on the world wide web: Integrating theories of media choice and global media flows to explain global cultural consumption (Dissertation). Northwestern University, Evanston, IL, 2014., Webster J. G. & Ksiazek T. B. Webster J. G., Ksiazek T. B. The dynamics of audience fragmentation: Public attention in an age of digital media // Journal of Communication. 2012. 62(1), Р. 39-56.

Исследовательская проблема заключается в упомянутом выше противоречии между тем, что зарубежные проекты предположительно применяют в своей деятельности анализ данных, унификацию метрик и обмен данными с помощью Big Data, в то время как в российских медиакомпаниях от этого скорее воздерживаются. Данная работа ставит одной из задач получение более целостного понимания причин этого через описание практик иностранных компаний.

Таким образом, объектом настоящего исследования является медиааудитория. Предметом исследования является использование в зарубежных медиакомпаниях Big Data для исследования медиааудитории.

Цель исследования заключается в том, чтобы рассмотреть, как представители зарубежных проектов оценивают возможности, преимущества и недостатки использования Big Data для исследования медиааудитории, обмена знаниями о ней и создания единого измерителя в цифровой среде.

Задачи исследования напрямую связаны с целью данной работы и могут быть сформулированы в таком порядке:

Изучить теоретическую литературу об исследованиях медиааудитории и привести историческую справку по данной теме с фокусом на зарубежные практики;

Сделать обзор теоретической литературы и практических публикаций об использовании Big Data в зарубежных проектах;

Привести определение понятия «Big Data» на основании изученной литературы;

Разработать гайдлайн, содержащий вопросы по трем ключевым блокам:

Личное восприятие и отношение к Big Data;

Использование таких технологий внутри компании;

Использование Big Data и степень развитости Big Data на рынке, где работает компания.

Провести 10 глубинных интервью с экспертами зарубежных компаний, чтобы сопоставить теоретическую информацию и практики, сложившиеся в индустрии на текущий момент.

Описать, как представители зарубежных проектов оценивают возможность изучения медиааудитории с использованием Big Data.

Привести оценки и отношение представителей зарубежных проектов к возможности обмена знаниями о медиааудитории с использованием Big Data.

На основе экспертных интервью привести основные преимущества и недостатки обмена знаниями о медиааудитории с использованием Big Data.

Выяснить и описать отношение экспертов к созданию единого измерителя в цифровой среде с использованием Big Data.

Сформулировать общие тенденции по итогам исследования.

Основные теоретические методы, которые будут использоваться в ходе исследования:

Анализ литературы;

Сравнительный анализ способов применения Big Data;

Синтез полученных данных о теме для выведения существующего тренда.

Ключевые эмпирические методы исследования:

Экспертное интервью;

Описание и разбор кейса.

Таким образом, основным ограничением выбранных эмпирических методов является невозможность экстраполировать результаты на абсолютно все сферы медиа. Результаты интервью можно будет расценивать как описание практик, сложившихся в той или иной конкретной компании. Однако, даже при наличии такого ограничения, благодаря критериям отбора экспертов их позицию и оценки можно будет воспринимать как максимально релевантные. Ключевыми критериями отбора экспертов стали:

Опыт работы не менее 3 лет;

Работа с технологиями Big Data по данному профилю;

Географический фокус смещен в сторону представителей европейских медиа.

Дополнительным фактором было наличие у эксперта публикаций на данную тему. Основным методом поиска экспертов был «Снежный ком».

Исследовательские вопросы данного блока исследования обозначены таким образом:

Какие методы получения информации и исследования медиааудитории используют в зарубежных проектах?

Используются ли в исследованиях сочетания количественных и качественных методов?

Как используют Big Data в зарубежных проектах? Применяют ли эти технологии для исследования медиааудитории?

В чем особенности обмена данными о медиааудитории между иностранными проектами?

Заинтересованы ли зарубежные проекты в создании единого измерителя в цифровой среде?

Какие мотивации, выгоды и недостатки рассматриваются представителями зарубежных проектов при продвижении инициатив по созданию единых метрик и обмену информацией о медиааудитории?

Изменилось ли отношение медиааудитории к сбору данных?

Повлияло ли законодательство на операции с данными в медиакомпаниях?

Гипотеза данной работы 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.

Теоретическая база исследования зиждется на двух ключевых для исследования направлениях:

Теории медиааудитории: в дополнение к уже упомянутым работам Вартановой Е.Л., Вырковского А.В., Макеенко М.И. и др. Вартанова Е.Л., Вырковский А.В., Макеенко М.И. и др. Индустрия российских медиа: цифровое будущее. М. : МедиаМир, 2017., Гоуайзер Ш. и Уитт Э. Гоуайзер Ш., Уитт Э. Путеводитель журналиста по опросам общественного мнения. М. : Вагриус, 1997., Григорьевой В.А. и Живодерова В.Е. Григорьева В.А., Живодеров В.Е. Изучаем нашу аудиторию. М. : Государственный комитет Совета министров СССР по телевидению и радиовещанию, 1971., Матвеевой Л.В. и Шкопорова Н.Б. Матвеева Л.В., Шкопоров Н.Б. Связь с аудиторией в телекоммуникации : в 2-х ч. М. : Институт повышения квалификации работников радио и телевидения, 1990-- 1991., Шарикова А.В. и Ермолаевой О.Я. См. например: Шариков А.В. Трансформация понятия аудитория СМК в отечественных научных публикациях // МедиаАльманах. 2018. № 2. С. 18-26; Шариков А.В. Законы телеаудитории : опыт эмпирических исследований // Наука телевидения. 2012. № 9. С. 33-50. [электронный ресурс]. Режим доступа: http://cyberleninka.ru/article/n/zakony-teleauditorii-opyt-empiricheskih-issledovaniy (дата обращения 14.04.2020); Шариков А.В. Основные этапы развития сферы измерения аудитории СМИ // Независимые медиаизмерения. 1998. Май. С. 22-27; Шариков А.В., Ермолаева О. Я. Отечественная социология и медиа: ретроспективный взгляд (1765-2000) // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2016. № 4. С. 99-115., Фомичевой И.Д. Фомичева И.Д. Индустрия рейтингов: Введение в медиаметрию: Учебное пособие для студентов вузов. М.: Аспект Пресс, 2004., Щепилова К.В. Щепилов К. В. Медиаисследования и медиапланирование. М.: РИП-Холдинг, 2007., Anderson C.W. Anderson C. W. Between Creative and Quantified Audiences: Web Metrics and Changing Patterns of Newswork in Local US Newsrooms // Journalism. 2011. 12 (5). Р. 550-566., Ettema J. & Whitney D.C. Ettema J., Whitney D.C. The Money Arrow: An Introduction to Audiencemaking. In Audiencemaking: How the Media Create the Audience // New York: Sage. 1994. Р. 1-18. , Ksiazek T.B., Peer L., Lessard K. Ksiazek T.B., Peer L., Lessard K. User Engagement with Online News: Conceptualizing Interactivity and Exploring the Relationship between Online News Videos and User Comments. // New Media & Society. 2016. 18 (3). P. 502-520., Lee E.J. & Tandoc E. Lee E., Tandoc E. When News Meets the Audience: How Audience Feedback Online Affects News Production and Consumption. // Human Communication Research. 2017. 43 (4). P436-449., Napoli P. Napoli, P. Audience Evolution: New Technologies and the Transformation of Media Audiences. New York: Columbia University Press, 2011.

Работы о применении Big Data для исследования медиааудитории: академические работы Вартанова С.А. Вартанов С.А. Большие данные в онлайн-СМИ: подходы и стратегии использования // Электронный научный журнал «Медиаскоп». 2017. №4. [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/2375 (дата обращения 14.04.2020)., Тана В., Блейка Б. и Имана Салеха И. Тан В., Блейк Б., Иман Салех И. Аналитика Больших Данных и социальные сети // Открытые системы. СУБД. 2013. № 8. С. 37-41. , Шилиной М. Г. и Левченко В. Ю. Шилина М. Г., Левченко В. Ю. Big data, open data, linked data, метаданные в pr: актуальные модели трансформации теории и практики // Медиаскоп (электронный журнал). 2014. № 1. [электронный ресурс]. Режим доступа: www.mediascope.ru/big-data-open-data-linked-data-метаданные-в-pr-актуальные-модели-трансформации-теории-и-практики (дата обращения 14.04.2020).,

Шенбергера М. и Кукьера К. Шенбергер М., Кеннет Кукьер К. Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живём, работаем и мыслим. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014. , Athique A. Athique A. The dynamics and potentials of big data for audience research // Media, Culture & Society. 2018. Vol. 40(1). Р. 59-74. , Alberts B. Alberts B. The end of `small science'? // Science. 2012. 337(6102): 1583., Bale P. Bale P. Big Data at work in news. Harnessing the power of Big Data for Media 2014. Reuters Institute for the Study of Journalism, University of Oxford, 2014. [электронный ресурс]. Режим доступа: https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/sites/default/files/2017- 04/Big%20Data%20For%20Media_0.pdf (дата обращения 14.04.2020)., Betts T. Betts T. Data: meet reader - bringing customers to life with data. Harnessing the power of Big Data for Media 2014. Reuters Institute for the Study of Journalism, University of Oxford, November 2014. [электронный ресурс]. Режим доступа: https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/sites/default/files/2017- 04/Big%20Data%20For%20Media_0.pdf (дата обращения 14.04.2020)., Chandler D. Chandler D. A world without causation: big data and the coming of age of posthumanism // Millennium: Journal of International Studies. 2015. 43(3): Р. 833-851., Davenport T. Davenport T. Big Data @ Work. Boston, MA: Harvard Business Review Press, 2014., Das R. Das R.  Audiences: A decade of transformations-Reflections from the CEDAR network on emerging directions in audience analysis // Media, Culture & Society. 2017., Hallinan B. & Striphas T. Hallinan B., Striphas T. Recommended for you: the Netflix Prize and the production of algorithmic culture // New Media & Society. 2016. 18 (1). Р. 117-137., Huang S.F., Su C.J., Saballos M.B.V. Huang S.F., Su C.J., Saballos M.B.V. 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. 2018. Vol. 554., Lippell H. Lippell H. 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., Meyer E.T. Meyer E.T. Moving from small science to big science: social and organizational impediments to large scale data sharing. In: Jankowski, N (ed.) // E-research: Transformations in Scholarly Practice. New York: Routledge. 2009. Р. 147-159., Neef D. Neef D. Digital Exhaust: What Everyone Should Know about Big Data, Digitization and Digitally Driven Innovation. Upper Saddle River, NJ: Pearson FT Press, 2014.., Snijders C., Matzat U., Reips U. Snijders C., Matzat U., Reips U. Big data: big gaps of knowledge in the field of internet science // International Journal of Internet Science. 2012. 7(1). Р. 1-5., Zillner, S. Zillner S., Neurerer S., Munneґ R., Lippell H., Vilela L., Prieto E., Hussain K., Rusitschka S. D2.4.2 Final version of sectors roadmap. Public deliverable of the EU-Project BIG. 2014 (318062; ICT-2011.4.4). et al.

Таким образом, достаточно полно удалось охватить темы, связанные с приоритетами и формированием стратегии внутри медиакомпаний.

В качестве эмпирической базы исследования используются:

Данные экспертных интервью;

Отраслевые материалы: экспертные оценки исследовательских компаний GfK Waesche N. Developing programmatic strategies: the American and European approach. // Сайт blog.gfk.com [электронный ресурс]. Режим доступа: https://blog.gfk.com/2016/05/developing-programmatic-strategies-the-american-and-european-approach/ (дата обращения 14.04.2020), The Winterberry Group The State of Data 2018 A Winterberry Group Report | December 2018 // Сайт iab.com [электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.iab.com/wp-content/uploads/2018/12/IAB_The-State-of-Data-2018_2018-12-05_Final.pdf (дата обращения 14.04.2020), Roy Morgan's Media Readership Trend Reports (Multiple) // Сайт roymorgan.com [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.roymorgan.com/industries/media (дата обращения 14.04.2020), Nielsen TOTAL CONSUMER REPORT 2019 // Сайт nielsen.com [электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.nielsen.com/us/en/insights/report/2019/total-consumer-report-2019/ (дата обращения 14.04.2020), Accenture The Future of Advertising // Сайт accenture.com [электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.accenture.com/_acnmedia/accenture/next-gen/pulse-of-media/pdf/accenture-future-of-advertising-pov.pdf (дата обращения 14.04.2020);

Законодательная база по теме: Так как работа сфокусирована на практиках зарубежных компаний, в большей степени представленных в странах Европейского Союза, основной массив законодательных текстов был представлен такими документами: официальный документ о General Data Protection Regulation Official PDF of the Regulation (EU) 2016/679 (General Data Protection Regulation ) in the current version // Сайт gdpr-info.eu . [электронный ресурс]. Режим доступа: https://gdpr-info.eu/ (дата обращения 14.04.2020); the Data Protection Act 2018 Data Protection Act 2018 // Сайт legislation.gov.uk [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.legislation.gov.uk/ukpga/2018/12/contents/enacted (дата обращения 14.04.2020); Law No. 2018-493 of June 20, 2018 on the protection of personal data Law No. 2018-493 of June 20, 2018 on the protection of personal data // Сайт [электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.cnil.fr/sites/default/files/typo/document/Act78-17VA.pdf (дата обращения 14.04.2020); the new German Federal Data Protection Act (Bundesdatenschutzgesetz - `BDSG') The new German Federal Data Protection Act (Bundesdatenschutzgesetz - `BDSG') // Сайт gesetze-im-internet.de [электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.gesetze-im-internet.de/englisch_bdsg/ (дата обращения 14.04.2020); California Consumer Privacy Act of 2018 (CCPA) California Consumer Privacy Act of 2018 (CCPA) // Сайт oag.ca.gov [электронный ресурс]. Режим доступа: https://oag.ca.gov/privacy/ccpa (дата обращения 14.04.2020); US Internet of Things (IoT) legislation US Internet of Things (IoT) legislation // Сайт congress.gov [электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.congress.gov/bill/116th-congress/senate-bill/734/text?q=%7B%22search%22%3A%5B%22Internet+of+Things+%28IoT%29+Cybersecurity+Improvement+Act+of+2019%22%5D%7D&r=1&s=1 (дата обращения 14.04.2020); Washington Privacy Act Washington Privacy Act // Сайт app.leg.wa.gov [электронный ресурс]. Режим доступа: https://app.leg.wa.gov/billsummary?BillNumber=5376&Year=2019&Initiative=false (дата обращения 14.04.2020) и другие.

Индустриальные отчеты и аналитика: отчеты в рамках проекта «Big Data Trends» Gartner. Big Data Trends // Сайт gartner.com. [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.gartner.com/newsroom/id/2593815 (дата обращения 14.04.2020), аналитика автора Свифтена-Грина Д. Swinfen-Green J. Data is the new oil // Сайт business-reporter.co.uk. [электронный ресурс]. Режим доступа: https://business-reporter.co.uk/2018/02/27/data-is-th.. (дата обращения 14.04.2020), Hallinan and Striphas Hallinan B., Striphas T. Recommended for you: the Netflix Prize and the production of algorithmic culture // New Media & Society. 2016. 18(1). P. 117-137, Deloitte Deloitte. (2014). Technology, media and telecommunications predictions 2014. // Сайт deloitte.co.uk [электронный ресурс]. Режим доступа:  http://www.deloitte.co.uk/tmtpredictions/assets/downloads/Deloitte-TMT-Predictions-2014.pdf (дата обращения 14.04.2020), PWC PWC. (2014). Global entertainment and media outlook 2014-2018 - key industry themes. // Сайт pwc.com [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.pwc.com/gx/en/global-entertainment-media-outlook/insights-and-analysis.jhtml (дата обращения 14.04.2020), Ipsos Ipsos. (2008). Media planning is about quality not quantity: Lessons learned in the ecolution of successful marketing. // Сайт ipsos.com [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.ipsos.com/asi/sites/ipsos. com.asi/files/pdf/Ipsos_LL14_MediaPlanning.pdf (дата обращения 14.04.2020) и другие материалы.

Теоретическая значимость исследования и научная новизна заключаются в том, что тема применения Big Data в зарубежных медиа исследована в большей степени, нежели в российских. Однако, в ряде упомянутых выше источников остаются без ответа вопросы о создании единого альянса для обмена данными между ключевыми игроками, а также о проработке унифицированных метрик и подходов в этой сфере. Данная работа в том числе ставит перед собой задачу выяснить отношение экспертов к данному блоку вопросов.

Практическая значимость исследования заключается в вероятной адаптации зарубежных моделей обмена данными и метрик под российские практики. Как минимум, это позволит получить ориентир, представленный уже существующими подходами иностранных медиакомпаний.

Рассмотрим ниже этапы исследования. Данная работа является вторым этапом двухэтапного исследования, которое было запущено в 2018 году и посвящено использованию технологий больших данных в исследованиях медиааудитории. Первая часть исследования изложена в рамках курсовой работы 2018-2019 академического года и была сфокусирована на истории развития исследований аудитории в Российской Федерации, роли Big Data в данном направлении, а также на существующих проблемах и перспективах использования этих технологий в российской практике. Гипотеза первого этапа исследования заключалась в том, что российские медиакомпании собирают данные о своей аудитории, применяя технологии Big Data, но расхождение в инструментарии, метриках и подходах к аналитике не позволяет им выстроить единую картину потребления контента аудиторией; предположительно, это могло привести к интересу в создании единого измерителя и формированию альянса (по типу зарубежного опыта проекта «Pangaea Alliance» Pangaea Alliance official page // Сайт pangaeaalliance.com. [электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.pangaeaalliance.com/ (дата обращения 14.04.2020)) для обмена информацией и выработки единых методик и метрик для анализа аудитории при помощи технологий больших данных. Однако, гипотеза подтвердилась только частично: не все игроки на российском рынке отмечали создание альянса и обмен данными как целесообразную и самоокупающуюся стратегию. Не все разделяли позицию иностранных коллег по обмену информацией между паблишерами с целью обеспечить независимость от крупных корпораций и обогатить собственные данные об аудитории. Не все понимали необходимость глубокого изучения портрета аудитории в принципе и связь этого с медиапланированием и привлечением рекламных бюджетов. Тем не менее, в ряде интервью был обнаружен интерес ключевых игроков к созданию единого измерителя, формированию альянса и выработке единых методик для анализа аудитории при помощи технологий больших данных. Также в ходе работы были выделены основные нюансы, объясняющие причины того, почему на данный момент реализация такого решения отсутствует. Необходимость и интерес в проведении второго этапа исследования обоснованы тем, что, как мы выяснили в ходе первого этапа, одна из причин отказа от использования технологий больших данных и обмена информацией для российских игроков на рынке медиа - наличие опасений насчет потери конкурентного преимущества. Компании осознанно воздерживаются от обмена информацией и могут не поддерживать инициативу по созданию единого измерителя с целью поддержания своих позиций на рынке. Тем не менее, наличие зарубежных проектов и инициатив, таких как «Pangaea Alliance» Там же. и New European Media Initiative New European Media Initiative official page // Сайт nem-initiative.org. [электронный ресурс]. Режим доступа: https://nem-initiative.org/ (дата обращения 14.04.2020) (NEM), говорит о том, что некоторые игроки всё же способны получать от этого выгоду и видят своей целью объединение и унификацию данных и метрик. Таким образом, востребованность проведения второго этапа исследования обоснована возникающим конфликтом фактов и существующих практик: если обмен большими данными и верификация метрик не являются выгодными, зачем представители зарубежных медиа это поддерживают? Восполнение этого пробела ценно, так как может позволить разработать более релевантное предложение на российском рынке для объединения крупных игроков, показать им преимущества зарубежных подходов, или же наоборот, обнаружить подтверждение правильности локальной позиции по этому вопросу. Таким образом, второй этап работы сфокусирован на использовании технологий Big Data для анализа медиааудитории зарубежными медиакомпаниями.

Апробация результатов исследования проходила в несколько фаз. Результаты первого этапа исследования были презентованы 28 ноября 2019 года на факультете журналистики МГУ имени М. В. Ломоносова в рамках Третьей международной научно-практической конференции аспирантов и студентов «СМИ и журналистика: слово молодым» в секции «Медиасистема» Третья международная научно-практическая конференция аспирантов и студентов «СМИ и журналистика: слово молодым» на факультете журналистики МГУ имени М. В. Ломоносова. Программа конференции. // Официальный сайт конференции на факультете журналистики МГУ имени М. В. Ломоносова. [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.journ.msu.ru/downloads/2019/%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%84.%20%D0%A1%D0%9C%D0%98%20%D0%B8%20%D0%B6%D1%83%D1%80%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0.pdf (дата обращения 14.04.2020).

Далее первый этап исследования был представлен 20 марта на VI Межвузовской научно-практической конференции бакалавров, магистрантов и аспирантов «Исследования медиа и коммуникаций: теории, практики, исследовательские перспективы» VI Межвузовская научно-практическая конференция бакалавров, магистрантов и аспирантов «Исследования медиа и коммуникаций: теории, практики, исследовательские перспективы». Запись с доклада на конференции, которая прошла в сети Интернет по причине пандемии коронавирусной инфекции COVID-19 в РФ. // Официальная страница конференции на YouTube. [электронный ресурс]. Режим доступа:https://www.youtube.com/watch?v=ZYM8AbiZeog&list=PLddc1RE37hPz9BgjOXbzTKqKK1lDktadx (дата обращения 14.04.2020).

Также первый этап исследования был положен в основу научной статьи «Большие данные в измерениях аудитории цифровых медиа: новые возможности для исследований и необходимость создания единого измерителя» в журнале «Коммуникации. Медиа. Дизайн.», написанной в соавторстве с Сапрыкиной Д.И. Сапрыкина Д. И., Козырева М. Большие данные в измерениях аудитории цифровых медиа: новые возможности для исследований и необходимость создания единого измерителя // Коммуникации. Медиа. Дизайн. 2020. 5(1). С. 70-89. [электронный ресурс]. Режим доступа: https://cmd-journal.hse.ru/article/view/10740 (дата обращения 17.04.2020)

Тезисы второго этапа исследования, изложенного в данной работе, утверждены и будут представлены на Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2020», которая пройдет в Москве осенью 2020 года и на момент защиты данной работы перенесена по причине пандемии коронавирусной инфекции COVID-19 в РФ Международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2020». Подтверждение того, что тезисы были приняты на конференцию. // Официальная страница конференции «Ломоносов-2020». [электронный ресурс]. Режим доступа: https://pastenow.ru/8ND7R (дата обращения 14.04.2020).

Глава 1. Исследования аудитории и технологии больших данных: глобальная история развития

В настоящей главе мы обратимся к теме истории формирования международных практик аудиторного анализа, предоставим общий контекст и обозначим ключевые методы, а также рассмотрим роль Big Data в развитии данного направления. Так как данная тема тесно связана с технологическими особенностями, будут обозначены основные принятые в индустрии дефиниции, ограничения и возможности данного комплекса технологий.

Необходимость такого ретроспективного взгляда также обоснована тем, что это позволит наиболее ярко можно будет проследить влияние появления новых технологий на индустрию измерений. Мы обратимся к понятию технологий больших данных в зарубежных практиках анализа аудитории, изучим существующие дефиниции и подходы, прежде чем погрузиться непосредственно в вопрос роли технологий больших данных для анализа аудитории зарубежных СМИ.

1.1 Международный опыт аудиторных исследований

В этой главе мы рассмотрим аудиторный и маркетинговый аспекты медиаисследований, а также что такое медиаметрия, каковы её основные методы и задачи. Далее, мы обратимся к зарубежной истории измерения аудитории в традиционных медиа. В большей степени фокус внимания данной работы будет смещен на регионы США и Европы, для которых мы также приведем справку о ключевых компаниях и тенденциях в исследованиях аудитории. Затем мы рассмотрим историю и основные метрики аудиторных исследований новых цифровых медиа. Под новыми цифровыми медиа, согласно определению Носовец С.Г. Носовец С.Г. Новые медиа: к определению понятия // Коммуникативные исследования. 2016. № 4 (10). С. 39-47., мы будем понимать медиа, соответствующие критериям: наличия Интернета как основной среды существования Манович Л. Культурный софт // Сайт CultLook. [электронный ресурс]. Режим доступа: http://cultlook.org/lm_cultural_software (дата обращения 14.04.2020), интерактивности, персонализации, конвергенции Вартанова Е. К чему ведет конвергенция СМИ? // Информационное общество. 1999. № 5. [электронный ресурс]. Режим доступа: http://emag.iis.ru/arc/infosoc/emag.nsf/BPA/b59df6463a 315de4c32568fd0038da32 (дата обращения 14.04.2020), мультимедийности, доступности контента, мотивации к высказыванию и участию со стороны аудитории Меллер К. Сегодняшние новости социальны // Путеводитель по социальным медиа-2013 под ред. К. Меллера и М. Стоуна. 2013. С. 13-18.. Данная дефиниция прекрасно дополняет то, как Расселом Нейманом определяются Neuman R. The Future of the Mass Audience. Cambridge University Press, 1991. цифровые медиа, как такие, которые постоянно доступны на цифровых устройствах и подразумевают активное участие пользователей в создании и распространении контента.

Согласно Лассуэллу Г. Lasswell H. Propaganda technique in the world war. New York, P. Smith, 1927., можно выделить два основных типа восприятия медиа аудитории: аудитория как пассивный потребитель и как интерпретатор. В последующих исследованиях Эко У. Eco U. The Role of the Reader: Explorations in the Semiotics of Texts. Bloomington, IN: Indiana University Press, 1979. и Либесу Т. и Кацу Е. Liebes T., Katz E. The Export of Meaning: Cross-Cultural Readings of Dallas. New York: Oxford University Press, 1990. большее значение придается процессу, когда аудитория превращается в интерпретатора, и реакция потребителя информации становится важной для редакторов и рекламодателей.

Чанг Т. и Краус С. Chang T.K., Kraus S. News for the Other Person: Editors' Processing of Readers' Interest'. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum, 1990. утверждают, что современные редакторы СМИ поддерживают интуитивный подход и опыт, когда дело доходит до оценки предпочтений аудитории в контенте. Макуэйл Д. McQuail D. Mass Communication Theory: An Introduction, 2nd edn. Beverly Hills, CA: Sage, 1987. упоминает, что, руководствуясь восприятием редакторов, реальный опыт аудитории трансформируется и остается скорее косвенным, чем прямым. Потребитель информации не полностью влияет на контент, который он или она может желать потреблять. Содержание, как правило, является результатом личного суждения редакторов, которые «пытаются найти наилучшее соответствие между новостями и интересами своей аудитории» (Zixue & Tsan-Kuo Zixue T., Tsan-Kuo C. The Global News and the Pictures in Their Heads: a Comparative Analysis of Audience Interest, Editor Perceptions and Newspaper Coverage. // Gazette: The International Journal For Communication Studies. 2017. 64(3). Р. 251-265.).

На этом этапе основные теоретические траектории, разработанные различными исследователями, можно разделить на три основных блока:

Маркетинговый. СМИ анализируют свою аудиторию в основном с целью получения финансовой поддержки от рекламы;

Медиапланирование является одной из областей рекламы Pasadeos Y., Barban A., Yi H., Kim B.H. A 30-year assessment of the media planning literature // Journal of Current Issues & Research in Advertising. 1997. 19(1), Р. 23-36.. Sissors J. & Baron R. Sissors J. Z., Baron R. B. Advertising media planning (7th ed.). New York: McGraw Hill, 2010. развивают идею о том, что цель медиапланирования - предоставление решений о наилучшем сочетании медийных каналов для доставки рекламы. Следовательно, целевая аудитория описывается на основе данных качественного Pelsmacker P., Geuens M., & van den Bergh J. Marketing communications: A European perspective (4th ed.). Harlow: Financial Times Prentice Hall, 2010. и количественного исследования медиа аудитории Sommer C. Media brands and the advertising market: Exploring the potential of branding in media organizations' b2b relationships // Handbook of media branding. 2015. Р. 102-115.), чтобы выбрать наиболее подходящий тип носителя для рекламы Danaher P. J., Lawrie J. M. Behavioral measures of television audience appreciation // Journal of Advertising Research. 1998. 38(1). Р. 54.. Cheong Y. & Kim K. Cheong Y., Kim K. The state of media planning research: A 16-year assessment, 1992-2007 // Journal of Current Issues & Research in Advertising. 2012. 33(2). Р. 227-247. в своих исследованиях по медиапланированию описывают доминирующую идею в отрасли, которая утверждает, что выбор наиболее эффективных медийных каналов всегда был сложнее, чем просто сравнение медийных каналов по цене за тысячу просмотров. Это утверждение подтверждается исследованием Ipsos Lessons Learned: Advertising Creative and Your Brand. Ipsos. 2008. [электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.ipsos.com/en-us/lessons-learned-advertising-creative-and-your-brand (дата обращения 14.04.2020) «Медиапланирование -- это качество, а не количество: уроки, извлеченные из успешного маркетинга». Степень вовлеченности и контекст были расценены как наиболее важные особенности для медиапланировщиков, чтобы сделать окончательный выбор канала.

Аудиторный. СМИ трансформируют свой контент на основе исследования аудитории;

Успех эффективности контента среди аудитории можно измерить с целью повышения его качества. Вибке Лоосен и Ян-Хинрик Шмидт Wiebke L., Jan-Hinrik S. (Re-)Discovering the Audience: The relationship between journalism and audience in networked digital media // Information, Communication & Society. 2012. Vol. 15, 2012 - Issue 6: Transforming tensions: legacy media towards participation and collaboration. утверждают, что «информация об аудитории возвращается в редакции, потому что журналистика должна учитывать информацию о своей аудитории, чтобы создавать новости, которые будут замечены»; Исследователи дополнительно подчеркивают, что традиционные СМИ долгое время поддерживали расстояние между коммуникатором и получателем, не желая учитывать реальное мнение потребителя. Так, согласно De Werth-Pallmeyer De Werth-Pallmeyer D. The Audience in the News. Routledge, NJ, 1997., имидж аудитории активно формирует редакционную политику с точки зрения производства контента.

Смешанный подход.

Согласно Смайту Д. Smythe D. Communications: Blindspot of Western Marxism. Canadian Journal of Political and Social Theory. 1997. 1(3). P. 1-27. и МакДауэллу В. McDowell W. S. Issues in marketing and branding. In A. B. Albarran, S. M. Chan-Olmsted, & M. O. Wirth (Eds.) // Handbook of media management and economics. 2006. P. 229-250., специфика медиа включает в себя функцию «сдвоенного рынка»: она охватывает оба рынка рекламодателей и аудитории. Следовательно, некоторые исследователи утверждают, что руководству редакции следует сосредоточиться как на содержательных интересах получателя контента, так и на функциях, связанных с брендом, которые важны для рекламодателей для управления процессом продаж Knuth I., Kouki M., Strube, M. Is it all about the price? Decision drivers affecting ad placement of media planners in magazines // Journal of Media Business Studies. 2013. 10(3). Р. 65-85..

Сфокусируемся на основном разделении медиаисследований на аудиторные и маркетинговые. Аудиторные исследования ставят перед собой задачу оценки результативности привлечения аудитории и являются скорее социологически ориентированными Ильмухин В.Н. Социологический анализ практик медиапотребления: виды и методы исследования // Вестник РУДН. Серия: Социология. 2016. С.270-284.. Маркетинговые исследования направлены на изучение рекламы в контексте медиа и анализа эффективности медиапланирования. Таким образом, медиаисследования могут быть как количественными (оценка доли, рейтинга, охвата, частоты и других показателей), так и качественными (изучение предпочтений аудитории, её удовлетворенности, социально-демографической и психографической структуры и так далее). Сбором информации об аудитории медиа через комплекс количественных и качественных методов называют медиаметрию, начало развития которой связывают с расширением сети радиостанций в США в период 1920-х Щепилова Г.Г., Щепилов К.В. Основы рекламы: учебник для бакалавров. М.: Издательство Юрайт, 2012.. Рассмотрим основные методы изучения аудитории для традиционных медиа - радио, телевидения, прессы. В радиовещании первые оценки делались с помощью подсчета количества проданных радиостанций, но этого было недостаточно для описания аудитории, поэтому стали проводить регулярные синдикативные аудиторные исследования (то есть исследования, которые проводятся по запросу многих компаний и результаты которых открыты им в равной степени). Именно исследования аудитории радио в 1920-1930 годах заложили базовые методы, которые в дальнейшем стали применять для исследования других медиа. Среди этих методов для радио можно выделить:

Дневниковый метод

Опрос по телефону

Опрос за вчерашний день

В 1930 в Массачусетском технологическом институте также возникает первый инструмент для технологического сбора данных о контакте с контентом (в современных исследованиях эту технологию использует Швейцария (компания «Radiocontroll», а также «Nielsen Audio» Агамян Е.Ю. Взаимодействие с аудиторией посредством интерактивных программ на социальные темы как один из способов повышения эффективности программирования радиостанции // Вестник НГУ. 2009. Серия: Социально-экономические науки. Том 9, выпуск 4. С. 90-98.). В 1936 этот инструмент приобрел Артур Нильсен, и к 1942 году начал использовать его для изучения аудитории радио. Позже, в 1950 годах компания Nielsen модифицирует эту технологию для изучения ТВ.

С развитием телевидения в 1950-1960-х гг. более активно стали проводить рейтинговые исследования и изучать структуру аудитории, что было важно для демонстрации конкурентоспособности медиа перед теми или иными рекламодателями, заинтересованными в конкретной целевой аудитории. На данный момент для телевидения сформировались такие основные подходы в измерении аудитории:

Опрос за вчерашний день

Дневниковый метод

Измерение пиплметрами в рамках электронной системы регистрации (через нажатие отдельной кнопки на пульте каждым членом домохозяйства)

Панель с пассивными пиплметрами (когда устройство, регистрирующее телесмотрение, крепится непосредственно на респонденте, что позволяет наблюдать потребление контента вне дома и не привязывает респондента к нажатию на пульт)

Первыми измеряемыми показателями были охват, частота и продолжительность контакта с контентом. При этом, практика создания единого измерителя для традиционных медиа (ТВ, радио и прессы) объясняется важностью унифицированных, качественно собранных данных об аудитории, которые становятся общей валютой как для редакции (при оценивании успешности контента, к примеру), так и для рекламодателей. В контексте вопроса важности достоверной информации об аудиторных показателях авторы Ермолаева О. Я. и Палванова А.К. справедливо отмечают Ермолаева О.Я., Палванова А.К. О становлении системы контроля за измерениями телевизионной аудитории в России // Коммуникации. Медиа. Дизайн. 2017. Т.2. №3. С.120-137., что «предоставляемые телеизмерителем постоянно и непрерывно данные о телевизионной аудитории отражают текущую ситуацию на рынке и помогают скорректировать достаточно оперативно поведение субъектов рынка для повышения результативности функционирования рынка».

Упоминая анализ аудитории прессы, долгое время в мировой практике использовались показатели тиража (при этом, изначально считался не реально проданный, а напечатанный тираж). Тем не менее, тираж не равен действительно читающей аудитории, поэтому в индустрии для анализа аудитории прессы перешли к новым методам оценки:

Личный или телефонный опрос

Анкетирование

Дневниковый метод

С возникновением и развитием Интернета, официальным годом создания которого считается 1984 (речь идет о сети NSFNET, которая объединяла сперва университеты, а к 1992 году расширилась до 7500 более мелких сетей), появилась и потребность в новых метриках и способах измерения аудитории в цифровой среде. Дублирования уже сложившихся методов измерения аудитории СМИ для цифровых проектов в Интернете оказалось недостаточно, даже путем измерения количества пользователей. Формируется новый набор методов для анализа аудитории в онлайн-среде:

Опросы о поведении в Интернете (как онлайн, так и с использованием Интернета). Стоит оговориться, что в опросах становится крайне важна формулировка. К примеру, с приходом технологии Smart TV, интегрирующей Интернет в телевизор, появляется новая категория, и при формулировке вопроса респонденту стоит конкретизировать, что имеется ввиду под «Как часто Вы смотрите телевизор?», так как интерпретация Smart TV может быть разной, и формально человек смотрит не телевизор, а контент в сети.