Television and the development of the data economy: Data analysis, power and the public interest

Abstract

Data analysis is steadily becoming more central to management decision-making in media organizations across the globe. The reliance of subscription video on demand (SVoD) services, such as Netflix, on data analytics to underpin decisions about new content investment is well-established. However, what are the key opportunities and challenges facing the rest of the television industry? This article examines how data analysis is facilitating improved methods of personalization and more effective intelligence about the relative appeal of content for differing audience segments. But growing reliance on big data also raises a number of critical public interest questions. This article highlights how data is now a key source of competitive advantage in the television industry and a resource that can be monopolized. It argues that media policy-making needs to pay more attention to the emergence and implications of asymmetries of power in relation to ownership and use of data in managerial decision-making.

3 Approaches from strategic management: Resource-based view, knowledge-based view, and dynamic capability view

“…According to Chan-Olmsted (2006, p. 178), RBV approaches including also the KBV "provide a fertile foundation through which to empirically investigate the behavior and performance of media firms". A number of studies have applied the RBV to media issues to analyze, inter alia, knowledge-based and property-based resources in Hollywood (Miller & Shamsie, 1996), the rise of network TV (Eilein Landers & Chan-Olmsted, 2004), media reputation (Deephouse, 2000), partnerships between traditional TV and the internet (Liu & Chan-Olmsted, 2003), newspapers' adoption of a multiplatform strategy (Doyle, 2013), and data economy analyzing how data can be a source of competitive advantage (Doyle, 2018).…”

Television device ecologies, prominence and datafication: the neglected importance of the set-top box

“…As Evens and Berte (2014) put it, STBs 'function as people meters and register all user actions, including linear and interactive viewing behaviour such as timeshifted viewing, on-demand video consumption and other kinds of interactive applications ' (p. 242-243). It was via the STB, not via Internet or smartphone use, that datafication in its contemporary sense -the 'transformation of social action into online quantified data, thus allowing for real-time tracking and predictive analysis' (van Dijck, 2014: 198, citing Mayer-Schoenberger andCukier, 2013) -entered into the media industries, although its ramifications are still rather poorly understood (Arsenault, 2017;Doyle, 2018). The transmission of data back to cable and satellite operators and consumer electronics firms had significant implications for the audience research industry (Buzzard, 2012: 129-149;Napoli, 2011: 75), but it also led to early concerns over user privacy, as discussed by Carlson (2006) in his prescient article.…”

Keys to streaming success

“…La ausencia de acceso a esta información es una amenaza para la libre competencia y puede fomentar abusos de posición dominante. Además, conocer los parámetros de éxito es vital para la industria, ya que la opacidad sobre el desempeño de las producciones crea desequilibrios de poder en la producción, distribución y consumo (Doyle, 2018;Kelly, 2019). Esta falta de transparencia también permite a las plataformas manipular el discurso del éxito, confeccionarlo a medida y protegerse frente a industria e inversores, pudiendo maquillar resultados y redefinir parámetros de evaluación sin ser cuestionadas por instancias independientes (Wayne, 2021;Wayne y Uribe Sandoval, 2021).…”

“…La investigación que aquí se presenta da cuenta de la abundante literatura académica que aborda las implicaciones de un objeto de estudio en constante evolución (Kelly, 2019;Turner, 2019a;Karuza Podgorelec, 2020;Cao-Fernández et al, 2022;Bengesser et al, 2022), así como de las limitaciones que comporta la poca transparencia de las compañías a la hora de proporcionar información (Hernández-Pérez y Rodríguez-Mateos, 2016; Kelly, 2019;Roel-Vecino, 2019; Cortés-Quesada y Barceló-Ugarte, 2019;Cristófol et al, 2020;González-Neira et al, 2020;Quintas-Froufe y González-Neira, 2021;Bengesser et al, 2022). La investigación también revisa el fenómeno de la resonancia en redes sociales como indicador de éxito (Raya-Bravo y Cobo-Durán, 2020; Ruiz del Olmo y Bustos-Díaz, 2020;Martinez et al, 2021;Higueras-Ruiz y Alberich-Pascual, 2021;Fernández-Torres y Villena-Alarcón, 2021;Benavides-Almarza y García-Béjar, 2021;Syahriyani et al, 2022) y el uso de los Big Data y algoritmos de recomendación (Hill, 2014;Morris, 2015;Fernández-Manzano et al, 2016;Atique, 2018;Murschetz y Schlütz, 2018;Herrero-Subías et al, 2018;Doyle, 2018;Dudoignon et al, 2019;Herranz Donnan, 2019;Montardo y Valiati, 2021;Ríos, 2022;Eklund, 2022;Schaffner et al 2023), destacando aspectos como la fabricación de audiencias a partir de procesos computacionales, la influencia de los algoritmos y de los sistemas de recomendación en las elecciones de los usuarios y el papel de estas compañías como nuevos intermediarios culturales o infomediarios (Morris, 2015;C Lawrence, 2015;Doyle, 2018;…”

“…La investigación también revisa el fenómeno de la resonancia en redes sociales como indicador de éxito (Raya-Bravo y Cobo-Durán, 2020; Ruiz del Olmo y Bustos-Díaz, 2020;Martinez et al, 2021;Higueras-Ruiz y Alberich-Pascual, 2021;Fernández-Torres y Villena-Alarcón, 2021;Benavides-Almarza y García-Béjar, 2021;Syahriyani et al, 2022) y el uso de los Big Data y algoritmos de recomendación (Hill, 2014;Morris, 2015;Fernández-Manzano et al, 2016;Atique, 2018;Murschetz y Schlütz, 2018;Herrero-Subías et al, 2018;Doyle, 2018;Dudoignon et al, 2019;Herranz Donnan, 2019;Montardo y Valiati, 2021;Ríos, 2022;Eklund, 2022;Schaffner et al 2023), destacando aspectos como la fabricación de audiencias a partir de procesos computacionales, la influencia de los algoritmos y de los sistemas de recomendación en las elecciones de los usuarios y el papel de estas compañías como nuevos intermediarios culturales o infomediarios (Morris, 2015;C Lawrence, 2015;Doyle, 2018;Braghini y Montaño, 2019;Lamkhede y Kofler, 2021;Labarta-Postigo, 2022). Asimismo, esta investigación aborda el fenómeno del éxito en el marco de la transnacionalización de los flujos televisivos y la globalización de la audiencia impulsada por las plataformas de streaming (Taneja y Webster, 2015;Doyle, 2016;Doyle, 2018;Turner, 2019a;Limov, 2020;Wayne y Castro, 2020;Lotz, 2021;Meimaridis et al, 2021;Navarro y Monclús, 2021;Sánchez-Mompeán, 2021;Bengesser et al, 2022;Kus...…”