Television by the numbers: The challenges of audience measurement in the age of Big Data

Abstract

This article examines recent innovations in how television audiences are measured, paying particular attention to the industry's growing efforts to utilize the large bodies of data generated through social media platforms – a paradigm of research known as Big Data. Although Big Data is considered by many in the television industry as a more veracious model of audience research, this essay uses Boyd and Crawford's (2011) `Six Provocations of Big Data' to problematize and interrogate this prevailing industrial consensus. In doing so, this article explores both the affordances and the limitations of this emerging research paradigm – the latter having largely been ignored by those in the industry – and considers the consequences of these developments for the production culture of television more broadly. Although the full impact of the television industry's adoption of Big Data remains unclear, this article traces some preliminary connections between the introduction of these new measurement practices and the production culture of contemporary television. First, I demonstrate how the design of Big Data privileges real-time analysis, which, in turn, encourages increased investment in ‘live’ and/or ‘event’ television. Second, I argue that despite its potential to produce real-time insights, the scale of Big Data actually limits its utility in the context of the creative industries. Third, building on this discussion of the debatable value and applicability of Big Data, I describe how the introduction of social media metrics is further contributing to a ‘data divide’ in which access to these new information data sets is highly uneven, generally favouring institutions over individuals. Taken together, these three different but overlapping developments provide evidence that the introduction of Big Data is already having a notable effect on the television industry in a number of interesting and unexpected ways.

Büyük Veriye İletişimsel Yaklaşımlar: Web of Science Yayınlarının Sistematik Bir Analizi

“…Bu bağlamda üçüncü bulgu, makalelerin büyük veriden araştırmalar yoluyla elde edilecek çıktıların niteliğini bireyselden toplumsala geniş bir yelpaze içerisinde yarar ve zarar karşıtlığı ekseninde tartışıyor olmalarıdır. Söz konusu tartışma çerçevesinde kimi yazarların (Arsenault, 2017;Fairfield, & Shtein 2014;Kelly, 2019;Kshetri, 2014;Zimmer, 2018) birey/ grup/kamu/toplum ayrımı yapmadan, yararı en çoklaştırmak için zararı en aza indirgeme kaygısıyla hareket ettikleri, kimi yazarların ise (Athique, 2018;Couldry & Turow, 2014;Halavais, 2015;Light, Mitchell, & Wikström, 2018;Willson, & Leaver, 2015) bu kategoriler arasında belli önceliklerin belirlenmesi gerektiğine vurgu yaparak bunların evrensel nitelikte ilkelere dönüştürülmesinde ısrarcı oldukları görülmüştür. Yazarların bu ısrarlarının gerisinde iki önceliğin yattığı belirlenmiştir: İlki, yeni yeni deneyimlenen büyük veri olgusuna ilişkin olarak örneğin reklam-pazarlama-halkla ilişkiler (Arsenault, 2017;Chen, & Zhou, 2018;Couldry, & Turow, 2014) ya da gazetecilik (Broussard, 2016;Guo, Vargo, Pan, Ding, & Ishwar, 2016;Hammond, 2017;Lewis et al, 2013;Parasie, 2015;Sandoval-Martin & La-Rosa, 2018;Yang, 2016) gibi mesleki pratikler ekseninde etik ilkelerin belirlenmesinde araştırmayı uygulayanlar yanında araştırmaya konu olan bireylerin de söz hakkı olması (bilgilendirmeye dayalı rıza gibi) gerektiğidir (Baruh, & Popescu, 2017;Couldry, & Turow, 2014;Fairfield, & Shtein 2014;Light, Mitchell, & Wikström, 2018;Zimmer, 2018).…”

“…(Hammond, 2017), 'nicel veri analizi toplumu bütünlüklü olarak anlamamıza gerçekten yardımcı olabilecek mi? (Kelly, 2019;Leckner, & Severson, 2019), 'araştırmacılar olarak bize sunulan veriler aslında verisi toplanabilecek türden kurgusal ilişkiler mi?' (Couldry, & Mejias, 2019), 'insan davranışları elektronik izler üzerinden modellenebilir mi?'…”

“…Bu duruma koşut olarak büyük verinin ne anlama geldiği araştırmacılar arasında önemli bir tartışma konusu olmuştur. Bazı araştırmacılar (örneğin Kelly, 2019), büyük veriyi büyüklük ('volume'), hız ('velocity') ve çeşitlilik ('variety') başlıkları altında 3V olarak formülleştirerek tanımlamaktadır. Bu formülasyonda büyüklük, ancak bilgisayarlar yoluyla işlenebilecek büyüklükte nicel veri çokluğuna işaret ederken, hız bu nicel çokluğun üretilme ve elde edilme hızına/ süresine denk gelmekte, çeşitlilik ise verinin doğasındaki heterojenliğe, yani farklı türden içeriklere gönderme yapmaktadır.…”

“…(Hammond, 2017), 'Can quantitative data analysis really help us to understand the society as a whole?' (Kelly, 2019;Leckner, & Severson, 2019), 'Can human behavior be modeled adopting electronic tracks?' (Fuchs, 2017b), 'Does the fact that we are analyzing data using advanced computer-algorithms mean that we will reach accurate and precise findings about the society?'…”

Fandomization of online video or television in China

“…The findings of previous studies (e.g. Kelly, 2017) on audience measurement led to the conclusion that the audience's use of social media or big data on digital platforms could serve as powerful real-time analytics for TV use. Moreover, the popularity of 'television' live-streaming in the form of subscription video on-demand services (SVOD) services, such as Netflix, Hulu, and Amazon Prime Video has opened a new area in television studies.…”