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面板在大数据建模中的价值

1 分钟阅读 | 尼尔森首席研究官 Paul Donato
《尼尔森测量期刊》第 1 卷第 1 期 | 2016 年 7 月

几乎每天都有关于受众碎片化的行业报告。当然,这并不是什么新现象。随着 80 年代有线电视的兴起、90 年代数字广播卫星的兴起、2000 年代互联网视频的兴起,以及最近超顶选项的兴起,电视观众年复一年地享受着源源不断的新节目选择:更多的电视网、更多的小众节目以及更多的观看方式。

然而,对于研究界来说,多样性的增加是有代价的,近年来不断加快的变化步伐正在使业界历来依赖的基于面板的测量能力捉襟见肘,而这种能力正是用来监测收视活动的。如何组建规模足够大的小组,为受众人数较少的节目提供稳定的测量数据,已经成为一项挑战。

返回路径数据 (RPD) 为克服这一问题提供了机会,但前提是这些数据的局限性和偏差能够得到纠正和验证。本文介绍了面板如何有效纠正这些局限性,并帮助验证从 RPD 数据集得出的评级。

面板和 RPD 是准确、稳定测量视频受众的最佳组合。

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