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

Блок вопросов

Вопрос

Личное восприятие ситуации

Как Вы понимаете термин «технологии Big Data»?

Поддерживаете ли Вы тенденцию популяризации технологии Big Data в медиа?

Восприятие ситуации на уровне компании

Как применяют Big Data в Вашей компании? Для каких задач и в каких подразделениях?

С какими проблемами сталкивается компания при работе с данными технологиями?

Как Вы оцениваете, cost-эффективны ли эти технологии?

Как Вы относитесь к законодательным инициативам в сфере больших данных?

Восприятие ситуации на рынке

Какие ожидания от этого комплекса технологий в Вашей сфере деятельности?

Как Вы думаете, возможно ли выработать единый инструментарий обработки таких данных, единые метрики для всех?

Что Вам нравится, а что нет в инструментарии, который использует Ваша компания сейчас?

Как Вы думаете, какую политику в отношении данных стоит поддерживать медиакомпаниям (более закрытую политику и не обмениваться данными или наоборот)?

Как Вы считаете, необходимо ли создание единого измерителя для цифровой среды? Почему?

Как Вы считаете, выгодно ли создание альянсов в медиа-среде для обмена данными о пользователях между разными компаниями (пример - Pangaea Alliance, Emertique)

В чем, на Ваш взгляд, заключается специфика измерений аудитории в Вашей стране? И в чем специфика больших данных (разобрались ли с данным комплексом технологий, применяют ли их достаточно эффективно и так далее)?

Как Вы оцениваете, достаточно ли данных, которые предоставляют технологии Big Data? Или нужно дополнительно использовать опросы и другие методы получения данных?

Как Вы воспринимаете, необходима ли анонимность при сборе данных пользователей медиасервисов?

Как на Ваш взгляд обстоят дела с этическим аспектом сбора данных?

Как Вы оцениваете отношение общества к сбору данных? Что изменилось за последние годы, а что осталось прежним?

К кому Вы можете посоветовать обратиться по теме исследования?

№

ФИО

Компания и должность

Стаж работы

1.

Елена Г.

Руководитель факультета аналитики и data science Нетологии

Более 5 лет

2.

Александр А.

Руководитель практики эффективности маркетинга Nielsen

Более 10 лет

3.

Дмитрий З.

Business Development Manager в Gemius

Более 3 лет

4.

Регина Ю.

Заместитель генерального директора в Национальной ассоциации телерадиовещателей

Более 10 лет

5.

Маргарита С.

Research Manager в Ipsos Comcon

Более 5 лет

6.

Ник Н.

Leads the Audiences team at the BBC

Более 10 лет

7.

Татьяна С.

Директор по маркетингу HBR Россия

Более 5 лет

8.

Юлия П.

Senior Project Manager, Technology Development в Mediascope

Более 5 лет

9.

Константин С.

2008 - Google, UX исследователь. С 2016 основал UX-Study.com

Более 10 лет

10.

Лилита Б.

Executive digital lead IPG Mediabrands

Более 3 лет

Блок вопросов

Вопрос

Личное восприятие ситуации

Как Вы относитесь к законодательным инициативам в сфере больших данных?

Конечно, GDPR как инициатива хороша, с учетом того, сколько вскрылось проблемных точек. В принципе, конечно, способ привлечения внимания к проблеме - это хорошо. Другой вопрос что ни один регулятор не способен обеспечить безопасное хранение данных, всё равно будут делать по-разному, поэтому единой системы еще нет. Важно понимать, с каким подходом данные собирают, передают. Всем известно, как обращаются мобильные операторы с нашими данными, с нашей геолокацией, почему стало возможно отслеживать местоположение и размещать банкоматы или магазины на пути прохода людей на основании тепловых карт. Мобильные операторы продают эти данные, никого не спрашивая, и этот рынок растет, кажется, на 250 млн в год.

Правильно ли я понимаю, что проблема именно в том, что пользователя не спросили? Даже ради релевантности?

Пользователя можно вообще не спрашивать, надеясь, что на этом можно заработать. Самое смешное, что там никакой GDPR никого не останавливает. Все игровые приложения, компьютерные, на платформах, могут анализировать данные людей и трансформировать маркетинговый подход. Игра прослушивает разговоры и размещает нативную рекламу. Реклама уличная идет к этому, нужно Out of home делать адаптивным, это то, к чему всё идет. Поэтому тут всегда пользователь не выбирает видеть рекламу или нет. Он выбирает релевантную или не очень, и это тоже факт насилия.

По поводу обмена данными ради моделирования лучше открытая позиция медиа или закрытая?

Я думаю, что для пользователя нет лучшего или худшего. Всё равно не он решает, а медиа-альянсы, и здесь нужно ставить про этичность сбора данных вопрос.

Достаточно ли этично то, что у нас есть сейчас?

Вопрос цифровой этики большой и дискуссионный.

Нужна ли абсолютная анонимность при сборе данных медиа-сервисами и изменилось ли отношение общества, пользователей к данным?

Я не вижу, чтобы пользователи стали более бережными. Я не бенчмарк в этом вопросе. Просто пользователи вышли в свободные плавания, которые никогда не задумывались про этично или неэтично собирать данные, и при этом эти пользователи активны экономически. Данные в том числе не анонимизированные чаще попадают в открытый доступ. Пользователи вроде как привыкли, что это может произойти. Поэтому вопрос возникает только в тот момент, когда это уже касается sensitive данных, и сами пользователи говорят, что их данные надо зачистить. Тут возникает вопрос что пользователь не может отследить, где его данные действительно есть. С точки зрения моделирования и рекомендаций, релевантности, лучше, чтобы данные были анонимизированные. Это уменьшает предвзятость и количество выбросов, потому что за каждым алгоритмом стоит человек, и предвзятость у нас в крови. Это вопрос того же порядка, что и алгоритмы по найму людей на работу, за которыми тоже стоят люди. Или как Faceapp который отбеливает кожу. То есть, алгоритм может быть и сексистом, и расистом, но это на самом деле не алгоритм, а то, какие люди участвуют в создании алгоритма, и необходимо ли тестировать или определять склонности этих людей, которые создают алгоритмы использующие данные. Что плохого, что алгоритм будет собирать данные и показывать якобы релевантную рекламу? Но нет, не так просто. С одной стороны, пользователь останется id на экране, и возможно это хорошо, но в то же время это настолько же некорректно, что и приложения, отбеливающие темнокожих людей.

Как вам кажется, в какой плоскости лежат основные ожидания от этих технологий?

Как минимум, было бы здорово, если бы участники медиа-рынка вместо того, чтобы выкидывать данные пользователей в какой-либо доступ как минимум применяли data driven подход, чтобы они шли не от персон, а от данных. Чтобы при создании таргетинговых моделей они видели чуть больше чем просто id и понимали, что одно дело - просто сделать датасет и дать опцию его использовать, а другое - подвергать людей риску слежки. Тут всегда замечательно, если компания идет от заботы о пользователе. Но забота стоит дорого. У меня нет иллюзии, что медиакомпании как-то об этом заморачиваются.

Было бы здорово, чтобы технологии были нейромаркетинговыми, не просто базовые параметры пользователя, а принимались во внимание его механики внимания, переходов, чтобы сами медиа отслеживали действия пользователя, и здесь анонимизация несет большую роль. Мы больше не смотрим, какой профиль был на входе, а смотрим на действия и пользовательский путь. Возможно, мы привнесем так больше пользы в рекламу и журналистские материалы. Также есть механизмы анонимизации пользователей, анонимные браузеры, VPN, Тоr, и люди которые идут на это не потому что это очевидное добро, потому что никто не может подтвердить что анонимизаторы не собирают данные, а потому, что у пользователей нет другого выбора. Как виртуозно мы собираем данные, также виртуозно пользователи защищаются. Если мы даем выбор собирать или не собирать данные, и всё рано собираются действия. Даже если идет отказ, сами действия собираются. Но это так же неэтично, как и собирать сами данные. Тут нет грани, когда сбор данных перестает быть неэтичным.

Как вам кажется, достаточно ли использовать аналитические алгоритмы или их надо комбинировать с ФГ или чем-то еще?

Фокус-группы… Наверное всем известно, что они не работают, потому что механизм внимания человека это совершенно разное, что при модераторе или нет. С точки зрения поведения интересно комбинировать разные механики, но обосновывать ту или иную эффективность наличием или отсутствием фокус-групп нет смысла.

Каждому исследованию своя метрика, подход, методы и интеграция в последующее взаимодействие с интерфейсом или продуктами. Но в цифровой экономике продукт меняется быстрее, чем делают исследования. Поэтому действовать вслепую стало вполне ок. И это тоже проблема.

Понятно, что любые вопросы этики или данных меняются также быстро как пользовательское поведение, доступ к информации и решение ее принять или отвергнуть. Мы не знаем, поможет ли пользователям знать полную правду, поможет ли это отстаивать права. Любой интернет-маркетинг быстро устаревает, чтобы перезапустить цикл его развития нужно внедрять большие данные, машинные данные, искусственный интеллект, и это приводит к началу пути, где мы ставим вопрос этично ли это. У любой инициативы две стороны, тут нет очевидного знания или решения.

Что могло бы помочь решить проблемы?

Как минимум, есть подход образовательный, исследовательский. И если мы делаем знание публичным и его продвигаем, здесь всегда есть эффект. С другой стороны, есть фактор того, что исследование неправильно трактуют. Трактовка знаний может сильно отличаться и в этот момент можно сказать мол это не целевая группа, а с другой стороны, всё что стало публичным нельзя стереть. Если мы говорим о развитии технологий будет замечательно если уровень понимания того, что технологии могут ускорить переход от интуитивного принятия решений к принятию решений на данных это классно. Не стоит ожидать что все тут же станут супер-этичными или использующими данные. Просветительская деятельность - это круто, но у всего этого есть обратная сторона. Может возникнуть ситуация, когда это знание будет неправильно понято. 

Как Вы понимаете понятие «технологии Big Data»? Как Вы относитесь к Big Data?

Все технологии переживают разные этапы. Большими данными раньше называли потоки больше 100 Гб в день, а потом всё опять приходит к тому что большие данные для большинства компаний это то, что не влезает в Excel, и это тоже приемлемо, потому что для обработки такого массива данных больше 200 Мб начинают использовать PySpark. Он интегрируется в облачные ноутбуки и можно развернуть GoogleCollab, не разворачивая Майкрософтовский сервер, и обработать в пару кликов эти 200 Мб. Сейчас бесполезно давать единую дефиницию и пытаться привести всех к единому языку, потому что само понимание технологии и ее применимость очень разнится. Большинство компаний пережили разочарование в больших данных в прошедшие 3-5 лет, потому что недостаточно просто данные собирать, недостаточно хранить, потому что это дорого. В процессе накопления становится понятно, что не все данные одинаково полезны, что их нужно определенным образом было собирать и хранить, и структуру поддерживать, а еще обогащать внешними данными. Поэтому пресловутые большие данные Медиаартели оказываются просто пшиком, потому что они не умеют ее размечать и принимать на ее основании решения. Данные не имеют смысла, пока мы не извлекаем из них пользу.

Восприятие ситуации на уровне компании

Как Вы оцениваете, cost-эффективны ли эти технологии?

Об эффективности сложно говорить, потому что большая часть данных медиа зашифрованы, и достать свободный датасет даже для обогащения почти невозможно. Только в последние годы появились датасеты New York Times, они целенаправленно занимаются анализом контента и пользовательского поведения. Но о чем можно говорить, если New York Times это одно из немногих больших изданий, которые это развивают? Проблема не в том, что в России это не нужно - это тоже нужно, просто нет основы, на которой надо надстроить. Там люди копили годами, а наши хотят скипнуть ошибки и перейти к результату, и это фундаментальная проблема.

Как Вы думаете, возможно ли выработать единый инструментарий обработки таких данных, единые метрики для всех?

Всегда есть вопрос того, что невозможно сделать единую инфраструктуру, универсальный конструктов, какая бы технология ни была, к ней есть обвес дополнительных технологий, которые использует то или иное издание. Для разных компаний разный governance. Это будет такая же история, как в IT, когда для машинного обучения есть много мемов про Docker и хранение данных. Невозможно сделать такую среду, которой все будут довольны одинаково. Это уже путь к госрегулированию, а тут очень большой соблазн делать не так, как всех хорошо, а скорее небезопасно, скажем так. Поэтому с точки зрения регулятора большие данные - тема очень соблазнительная, совершенно нерегулируемая сейчас.

Блок вопросов

Вопрос

Личное восприятие ситуации

Как Вы понимаете термин «технологии Big Data»?

У меня есть лаконичный ответ. Это любая технология, основанная на данных уровня события, не агрегированных, а уровня события. Транзакция ли это, некий атом мира измерений. Не исследования на агрегированных данных, а на уровне события.

Технология больших данных - любая технология, основанная не на агрегированных данных и закономерностях внутри них, а основанная на элементах уровня события. Того, что идет до агрегации. Не среднее значение изменения, а каждый раз, в частности. Сперва это позволила машинная составляющая обрабатывать, не так давно не было в доступе компьютеров, и целая индустрия работала на то, чтобы можно было пользоваться результатами анализа. А сейчас появились возможности аппаратные работать, и пришли возможности измерять данные уровня события.

Если условно магазин засекал в месяц или в неделю продажи по группе товаров, то сейчас каждая транзакция может храниться и обрабатываться отдельно. В рекламе можно работать с каждым контактом с медианосителем.

В медиа есть два направления. Первое - когда присутствует некое заявление о больших данных. Понятно, что под технологией каждый волен понимать, что хочет. Это просто технологии, где много данных, и считают, что это нормальный термин для позиционирования таких продуктов. Медиа как массовая коммуникация сейчас только начинают использовать эти технологии, но более и более успешно. Технически это использование возможно в каждом медианосителе, начиная от performance-каналов цифровой коммуникации, где все алгоритмы построены на больших данных, и заканчивая самыми традиционными носителями как наружная реклама, где можно успешно отслеживать контакты и понимать, с кем контакты произошли.

А есть ли кейсы с измерениями цифровых медиа через большие данные?

Nielsen как компания присутствует на многих рынках, в США мы наиболее представлены, нет натуральных законодательных и иных барьеров для этого. Там стерты границы между традиционными и цифровыми медиа. Работа идет на уровне события по профилю каждого контакта, по факту самого контакта. Вот, был контакт с человеком такого профиля. Естественно, с соблюдением всех законодательных требований. Имя человека знать не нужно, чтобы эффективно с ним коммуницировать.

А как это устроено?

В штатах это панель панелистов, достаточно репрезентативная. Панелисты дают свое согласие на замер медиапотребления. Плюс есть возможность привязать это к потреблению в рознице. Таким образом, получается обучающая выборка, чтобы научить системы контактировать с людьми понятным профилем. Огромное количество характеристик есть. Есть события, выборка факторов и фактов, при чем они могут меняться местами. Это не живет в виде линии жизни конкретного потребителя в части про товары повседневного спроса, это циклы, в рамках которых у человека есть потребление в выражении контактов с теми или иными носителями или теми или иными продуктами. Этого достаточно, чтобы найти аудиторию, которая интересна.

И что, коммуницировать со всеми, кто покупает? Есть классическая концепция, которой не меньше 50 лет, а может и больше. Это «Конверсия-целевая аудитория». Принцип один и тот же. Ты находишь, где сконцентрирована твоя аудитория, и отправляешь туда сообщение, а потом ждешь конверсию от этого сообщения. Это то, то давали технологии до появления больших данных, и offline и онлайн. Дальше это стало перекладываться в разрез… В digital это отправилось в CTR, в last-click conversion. Самая классика, то, что до сих пор используется, главное - не забывать о природе этих данных. В планировании традиционных медиа отправляется сообщение в канал, например ТВ, и дальше из этого охвата должна быть конверсия в бизнес. Это могло работать даже сейчас, это так или иначе работает, это принцип. Есть целевая, некий агрегат, там концентрация выше, отправляешь сообщение, бренд общается с потребителем, и это конвертируется в покупателя.

В чем проблема концепции, о которой я говорю - ты можешь работать с 20%, а 80% рассеяны, и ты как бренд никогда не найдёшь эффективного способа с ними пообщаться. Что есть реклама? Когда продавец говорит с покупателем. В чем интерес бренда? Донести сообщение до покупателя так, чтобы товар понравился ему больше и в момент принятия решения он выбрал продвигаемый товар.

Про метрики

CTR - наследие парадигмы, основанной на «охват-конверсия-потребление» и переложенный на то, что ты видишь как бы каждый клик. Другая парадигма, которая уже созрела с точки зрения технологии и видения - новая система представляет не коммуникацию с большим охватом и ожидание конверсии, а персональная коммуникация с потребителем, и конверсия ожидается от персоны, и случается она или нет - процесс управляемый. Это звучит, будто мы управляем потреблением. Это не совсем так, это скорее попытка общаться с потребителем максимально эффективно, и критерием эффективности является позитивная реакция потребителя. Проявил интерес или нет, потребил или нет. И персональная коммуникация технологически возможна во всех медиаканалах, но в силу высоких рисков в системах управления медиа это происходит постепенно, шаг за шагом, но это явный тренд среди рекламодателей здесь и сейчас. Часть решения по медиа уже принимаются на основе именно персональной коммуникации.

Сейчас при трансформации на уровень события, что становится новой метрикой и кто их измеряет?

А что есть большие данные, как не измерения именно контакта не с группой, а с конкретным потребителем?

А как тогда быть с измерителем?

Если вопрос про медиаизмерения и есть ли сейчас некое единое медиаизмерение между всеми каналами, единое и нерушимое - я уверен, что нет. Рынок должен быть конкурентным, должен быть представлен независимыми измерителями, хотя наибольших успехов на имплементации больших данных продвинулись как раз компании профиль которых не в измерениях, то есть Google, Mail.ru, Яндекс, ключевые паблишеры, крупные медиаагентства, которые так или иначе настроили свою рамку измерений. Независимых измерений, которые бы это закрывали, пока нет. Рынок пока формируется, индустрия формируется, нормально, что в ней несколько игроков. Что меньшее кол-во доживает до зрелости. Поэтому единый измеритель, если он будет выбран единым голосованием или как-то иначе, это будет тормоз индустрии, которая, конкурируя друг с другом становится сильнее, и развивается тот, у которого есть конкурентное преимущество.

Нужно ли обмениваться данными компаниям как Яндекс и Google? Или лучше закрытая позиция?

Как им стоит - они знают лучше меня, я тут комментировать не берусь. Очень сложно выстраивать взаимодействия, где есть прямой конфликт интересов. Даже если все договорятся что конфликта нет, возможность этого есть. Большинство ограничений связано не с тем, что какая-то компания возьмет и разовьется лучше других, а с тем, что пока есть минимальный риск утраты, потери контроля над персональной информацией пользователя, данные будут внутри закрытых экосистем. Даже если есть теоретическая возможность этого. Как ситуация с Facebook. Какой-то фактической катастрофы не случилось. Другое дело, что тот, кто не должен был получить доступ к персональной информации, его получил, и сам факт нанес огромный ущерб репутационный и возможно финансовый.

Агрегированные данные не могут быть персональными, они содержат инфу про группу объектов. Большие данные всегда персональные, возможно, там только не хватает идентификатора человека. На больших данных теоретически можно выйти на конечного пользователя, а на агрегированных - нет. Пока данные есть у одного паблишера в его экосистеме, они надежно защищены, и только от него зависит, выйдут они наружу или нет. Обмен - возникает возможность того, что они выйдут наружу, и поскольку сама возможность влияет на репутацию, это естественный барьер в обмене данными.

Про закон:

GDPR они нацелены на одно - когда технология станет применяться повсеместно, данные конкретных пользователей должны быть защищены, хотя бы с точки зрения инфраструктуры. Потом законы допишут. Они в первую очередь нацелены на то, чтобы настроить инфраструктуру и базовые правила работы с данными так, чтобы это не травмировало конечного пользователя. Единый измеритель в данном контексте это просто нечто, что будет их использовать, и да, в мире медиа это будет более заметной историей, но, наверное, даже не маркетинга. Потому что не вся… Грани между носителями стираются, и если даже лет 7-10 назад медианосителей было какое-то кол-во штук, то сейчас только внутри digital подтипов коммуникации, Которые полноценные и самостоятельные, много, десятки. Даже внутри онлайн-видео десятки разных каналов, тех каналов, по которым принимаются решения. Когда индустрия переходит к большим данным, от коммуникации с группами к персональной коммуникации, эта грань меняется, надо уже считать не штуками, а подходами. Это про цепочки контактов, которые приводят или нет. Вот такая цепочка контактов человеку с таким профилем более понятна или нет. Сейчас множится число сообщений рекламных, и очень важно это ограничить, для ограничения есть натуральная потребность - информационная перегрузка, чтобы не увеличивать усталость потребителя, а чтобы каждая коммуникации была релевантная. Чтобы это не было использованием персональных данных, был замечательный пример: звонит компания, называет меня по имени, но из всего многообразия данных которые могли им пригодиться было использовано мое имя, номер Они использовали персональный канал для того, чтобы нести общее сообщение, которое можно было транслировать чуть ли не через радио. Сейчас это вполне себе в хоне внимания правового регулирования и вероятно в ближайшее время будет регулирование на этой территории. Это на уровне больших данных выстроенная коммуникация, в которой ценность времени потребителя не очень высока. Что хуже всего, это была компания, к которой я стал персонально относиться хуже, потому что они решили, что нормально вторгнуться в мое личное пространство и пробежаться по скрипту и делать это раз в месяц. Это мышление в парадигме охват-конверсия. Н никоим образом не используется знание о том, что мне могло бы быть интересно. Коммуникация - сообщение и медианоситель. В данном случае медианоситель - телефон. Окей, можно использовать телефон для коммуникации со мной. Сообщение - надо добавить имя и предложить услугу. Нужна она или нет, сколько раз я отклонял это предложение - не учитывается. Это как отапливать деньгами помещение. От этого идет тепло, но явно технология в своей реализации не использует парадигму, в которой была сделана. Когда используются данные уровня события, ее можно сделать более эффективной.

Блок вопросов

Вопрос

Личное восприятие ситуации

Как Вы понимаете понятие «технологии Big Data»?

Как технологии сбора, хранения и обработки данных большом количестве (скажем, от 100 000 событий, но чёткой границы нет)

Как Вы относитесь к Big Data?

Работаю в компании, которая имеет дело с big data.

Поддерживаете ли Вы тенденцию популяризации технологии Big Data в медиа?

Нейтрально отношусь.

Восприятие ситуации на уровне компании

Как применяют Big Data в Вашей компании?

Gemius собирает большие объёмы данных о поведении пользователей в интернете, потреблении других медиа, о рекламных кампаниях.

Для каких задач и в каких подразделениях?

Для расчёта статистики медиапротребления, веб-аналитики, аудита рекламных кампаний в разных странах .

С какими проблемами сталкивается компания?

Структурирование больших данных, отсутствие единых стандартов/технологий сайтов, открутки рекламы, динамичность развития web-технологий, стремеление площадок к закрытости.

Как Вы оцениваете, cost-эффективны ли эти технологии?

Не совсем понятно, о каких технологиях вопрос. Если о технологиях сбора и обработки больших данных, то такие технологии очень разные и какие-то эффективны, какие-то, вероятно, нет.

Как Вы относитесь к законодательным инициативам в сфере больших данных?

Думаю, законы должны регулировать операции с персональными данными, чтобы защитить частную жизнь граждан. Размер данных (большие или небольшие) тут ни при чём.

Восприятие ситуации на рынке

Какие ожидания от этого комплекса технологий?

Завышенные. Не всегда обилие данных может дать результаты, которые не были бы понятны и без больших данных.

Какие перспективы Вы видите у этой сферы?

Хорошие перспективы. Благодаря возможности собирать, систематизировать данные в сферах, где это раньше не делалось или делалось выборочно, можно выявить закономерности, которые раньше не были известны. Например, в медицине.

Как Вы думаете, возможно ли выработать единый инструментарий обработки таких данных, единые метрики для всех?

Нет, и вряд ли в этом есть реальная необходимость. Может быть только в рамках каких-то узких вертикалей и/или задач.

Что Вам нравится, а что нет в инструментарии, который использует Ваша компания сейчас?

Нравится, что он есть и работает.

Не нравится, что он мог бы быть более гибким, быстрым.

Как Вы думаете, какую политику в отношении данных стоит поддерживать медиакомпаниям (более закрытую политику и не обмениваться данными или наоборот)?

Сложно сказать. Зависит, с чьей позиции. С позиции рынка в целом, вероятно, открытость делает рынок более прозрачным и более конкурентным, т.е. лучше для людей. С этой позиции более открытая политика была бы предпочтительнее. Однако, пользователь не должен от этого страдать.

Как Вы считаете, необходимо ли создание единого измерителя для цифровой среды? Почему?

Нет, поскольку единый измеритель - это монополия, которая, как правило, не заинтересована в качестве ввиду отсутствия альтернативы.

Как Вы считаете, выгодно ли создание альянсов в медиа-среде для обмена данными о пользователях между разными компаниями (пример - Pangaea Alliance, Emertique)

Вероятно, выгодно для создателей таких альянсов.

В чем, на Ваш взгляд, заключается специфика измерений аудитории в Вашей стране?

В РФ специфика измерений аудитории - это политический контекст и монополия, сильные местные медиа (Mail, Yandex).

И в чем специфика больших данных?

Законодательная неопределённость с персональными данными создаёт риски работы с большими данными. Рынок и потребитель проигрывают от этого.

Как Вы оцениваете, достаточно ли данных, которые предоставляют технологии Big Data? Или нужно дополнительно использовать опросы и другие методы получения данных?

Сильно зависит от задач. Большие данные, если рассматривать их как пассивно собранные, не всегда смогут дать информацию о мнениях, мотивах. Другие методы исследований имеют право быть.

Насколько этично на Ваш взгляд в принципе собирать пользовательские данные?

Какие-то - этично, какие-то нет. Важно также, что с ними потом делается.

Как Вы воспринимаете, необходима ли анонимность при сборе данных пользователей медиасервисов?

Да.

Как на Ваш взгляд обстоят дела с этическим аспектом сбора данных?

По-разному, но в целом я не сталкивался с масштабными злоупотреблениями персональными данными крупными медиакомпаниями - им некогда и незачем этим заниматься.

Как Вы оцениваете отношение общества к сбору данных? Что изменилось за последние годы, а что осталось прежним?

Общество больше закрывается, т.к. много случаев утечек персональных данных.

К кому Вы можете посоветовать обратиться по теме исследования?

Mediascope, Mediahills, Яндекс, Mail.ru, рекламные агентства.

Блок вопросов

Вопрос

Личное восприятие ситуации

Как Вы понимаете термин «технологии Big Data»?

Это в отличие от обычной социологии большие массивы, технологии, которые анализируют весь массив.

...