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La valeur des panels dans la modélisation des données massives (Big Data)

1 minute de lecture | Paul Donato, Chief Research Officer, Nielsen
Nielsen Journal of Measurement, Vol 1, Issue 1 | July 2016

Il ne se passe pas un jour sans qu'un rapport de l'industrie ne parle de la fragmentation de l'audience. Bien sûr, le phénomène n'est pas nouveau. Avec l'essor du câble dans les années 80, de la diffusion numérique par satellite dans les années 90, de la vidéo sur Internet dans les années 2000 et, plus récemment, des options "over-the-top", les téléspectateurs ont bénéficié d'un flux constant de nouveaux choix de programmes, année après année : Plus de réseaux, plus de programmes de niche et plus de moyens de les regarder.

Pour la communauté des chercheurs, cette diversité accrue a toutefois un prix, et le rythme accéléré des changements au cours des dernières années met à rude épreuve les capacités de mesure par panel sur lesquelles l'industrie s'est toujours appuyée pour surveiller l'activité des téléspectateurs. Il est tout simplement devenu difficile de réunir des panels suffisamment importants pour fournir des mesures stables pour les programmes à faible audience.

Les données sur les trajectoires de retour (RPD) représentent une opportunité de surmonter ce problème, mais seulement si les limites et les biais de ces données peuvent être corrigés et validés. Ce document décrit comment les panels peuvent corriger efficacement ces limitations et aider à valider les évaluations dérivées des ensembles de données RPD.

Les panels et le RPD représentent une combinaison gagnante pour une mesure précise et stable de l'audience de la vidéo.

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