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O valor dos painéis na modelagem de Big Data

1 minuto de leitura | Paul Donato, diretor de pesquisa da Nielsen
Nielsen Journal of Measurement, Vol 1, Issue 1 | Julho de 2016

Dificilmente passa um dia sem que haja um relatório do setor sobre a fragmentação do público. É claro que não se trata de um fenômeno novo. Com o surgimento da TV a cabo nos anos 80, da transmissão digital via satélite nos anos 90, do vídeo na Internet nos anos 2000 e, mais recentemente, das opções over-the-top, o público de televisão tem desfrutado de um fluxo constante de novas opções de programação ano após ano: Mais redes, mais programas de nicho e mais maneiras de assisti-los.

Para a comunidade de pesquisa, no entanto, essa maior diversidade teve um preço, e o ritmo acelerado das mudanças nos últimos anos está sobrecarregando os recursos de medição baseados em painéis com os quais o setor tem contado historicamente para monitorar a atividade de exibição. Simplesmente se tornou um desafio montar painéis grandes o suficiente para fornecer medições estáveis para programas com audiências pequenas.

O Return Path Data (RPD) representa uma oportunidade de superar esse problema, mas somente se as limitações e os vieses desses dados puderem ser corrigidos e validados. Este documento descreve como os painéis podem efetivamente corrigir essas limitações e ajudar a validar as classificações derivadas dos conjuntos de dados de RPD.

Os painéis e o RPD juntos representam uma combinação vencedora para a medição precisa e estável da audiência de vídeo.

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