对于媒体行业来说，3 月至 5 月是 "大干快上 "的时期。在横跨媒体领域的众多前期活动中，这些活动不再局限于单个平台和技术，不断扩大的内容市场为广告买卖双方提供了丰富的机会和广阔的信息空间，尤其是在有关大数据衡量的讨论日益增多的情况下。 

对于广告商来说，每年的这个时候数字都至关重要。而随着电视消费的萎缩和数字参与度的提高，这些数字就显得更加重要了。有多重要？ 安培分析公司（Ampere Analysis）的一项研究发现，在流媒体巨头 Netflix 的带动下，2021 年的内容总支出约为 2200 亿美元。广告商了解到美国人去年观看了 将近 1500 万年的流媒体 视频，因此纷纷加码，2021年全球数字广告支出将激增 29% 以上，达到 4910 亿美元。 

更重要的是，消费者并不打算改变流媒体行业的发展轨迹， 93% 的流媒体用户表示，他们计划在明年增加使用量。但这并不意味着传统电视内容将被淘汰。恰恰相反，普通成年人 每天花在直播电视上的时间是联网电视（CTV）内容的 两倍多。

日益丰富的内容为消费者提供了越来越多的选择，但无数的平台、设备和服务也给广告商带来了测量方面的挑战。此外，选择的激增并没有创造出更多的时间来接触内容，也没有创造出更多的人。但大数据，包括来自智能电视（ACR）和有线电视盒（RPD）的数据，却能说明问题。来自有线电视盒和智能电视的数据对流媒体活动的了解也很少：有线电视盒顾名思义提供的是传统电视数据，而当观众使用包括 Netflix 在内的原生应用程序时，ACR 通常会关闭。  

除了从未打算用于测量之外，大数据也不能反映真实的人。RPD 和 ACR 的价值毋庸置疑，因为它们提供了衡量的尺度，但大数据反映的是设备，而不是真实的人。数据本身无法告诉你谁在看，谁没在看，而这正是广告商的基本需求。如果将人从等式中剔除，这些数字就无法相加。

以 ACR 数据为例，它可以识别智能电视屏幕上的图像。这种数据在观众测量中非常有用，但就其本身而言，它只能识别屏幕上的内容。RPD 数据与之类似，但它甚至无法确认电视机是否打开。这就是为什么四分之一的机顶盒印象来自根本没有打开的电视机。

除了不知道谁在使用设备或屏幕外，大数据本身也存在偏差，而这种偏差取决于数据类型。为了让大数据真正代表美国人口，每个电视家庭都需要拥有完全相同的电视机，并通过完全相同的数据流访问节目。这就是为什么所有的大数据集都需要用反映美国人口多样性的基于人的面板进行水平设置--校准。

重要的是，世界广告主联合会、美国国家广告主协会以及其他 30 多个国家的同类组织一致表示，未来的屏幕媒体受众测量系统必须是高质量面板和大数据的结合。

没有面板数据，测量就无法捕捉多样性。我们不仅知道所有电视家庭永远不会在相同的设备上访问相同的内容，我们还知道家庭的构成与电视家庭所在国家的结构一样千差万别。这就是基于大数据的衡量标准严重失误的地方。

例如，拉美裔美国人仅占美国人口的不到 20%，但大数据却严重低估了这部分受众以及其他许多受众。但如果仅以 RPD 为基础进行测量，尼尔森的分析发现，它对西班牙裔家庭的代表不足 30%。为了说明这一点，请看下面这个数据：2020 年美国人口普查确定西班牙裔人口略高于 6200 万。如果其中有一半的人在某一特定时间观看电视，而广告商利用 RPD 数据进行测量，那么广告商接触到的人可能比他们意识到的多 900 万。