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Einblicke > Innovation

Der Wert von Panels bei der Modellierung von Big Data

1 Minute lesen | Paul Donato, Chief Research Officer, Nielsen
Nielsen Journal of Measurement, Band 1, Ausgabe 1 | Juli 2016

Es vergeht kaum ein Tag, an dem nicht über die Fragmentierung des Publikums berichtet wird. Natürlich ist das kein neues Phänomen. Mit dem Aufkommen des Kabelfernsehens in den 80er Jahren, des digitalen Satellitenfernsehens in den 90er Jahren, des Internetfernsehens in den 2000er Jahren und in jüngster Zeit der Over-the-Top-Optionen haben die Fernsehzuschauer Jahr für Jahr einen stetigen Strom neuer Programmangebote genießen können: Mehr Sender, mehr Nischenprogramme und mehr Möglichkeiten, sie zu sehen.

Für die Forschungsgemeinschaft hat diese zunehmende Vielfalt jedoch ihren Preis, und das sich in den letzten Jahren beschleunigende Tempo des Wandels belastet die Panel-basierten Messkapazitäten, auf die sich die Branche in der Vergangenheit zur Überwachung der Zuschaueraktivitäten verlassen hat. Es ist einfach zu einer Herausforderung geworden, Panels zusammenzustellen, die groß genug sind, um stabile Messungen für Programme mit kleinen Zuschauerzahlen zu liefern.

Return Path Data (RPD) stellen eine Möglichkeit dar, dieses Problem zu überwinden, allerdings nur, wenn die Einschränkungen und Verzerrungen in diesen Daten korrigiert und validiert werden können. In diesem Papier wird beschrieben, wie Panels diese Einschränkungen effektiv korrigieren und zur Validierung der aus RPD-Datensätzen abgeleiteten Ratings beitragen können.

Panels und RPD bilden zusammen eine erfolgreiche Kombination für eine genaue und stabile Messung der Videozuschauerzahlen.