There’s been a lot of energy and excitement in media circles of late about the future of measurement and the promise of big data. At Nielsen, we’ve long understood the value of big data, in fact just last month we announced additional details around how we are adding it to our national TV measurement service.
また、ここ数カ月で明らかになったように、完璧なパネルなど存在しないことも承知している。
しかし、私たちのデータサイエンティストチームが、ニールセンについて 、ビッグデータがその日を救い、業界で認識されているすべての課題を解決してくれるという大まかな主張を耳にすると、懐疑的にならないわけにはいかない。
That’s because, for all it’s value and amazing potential, the big data sets that the industry currently has access to have very real limitations.
関連する最近の例
ニールセンのポータブル・ピープル・メーターへのアクセスを失ったコムスコアは、今後はエクスペリアンのコンシューマービューのデータセットを利用して、測定目的のために個々の視聴者の特定に役立てると報告した。結局のところ、ビッグデータが未来であるならば、その方向へのシフトは良いことに違いない。
顧客や消費者にとっては残念なことだが、そうではない。
個人を特定できる情報に基づいてデータセットを照合し、直接収集およびモデル化された人口統計学的特性を提供する能力を提供するサードパーティの ID ベンダーは一握りである。
ニールセンでは、このデータを定期的にチェックしています。ニールセンの堅牢なパネルからの情報を直接測定することで、これらのデータセットが、1）世帯に正しくマッチしていること、2）人口統計や特徴を正確に報告していること、を検証しています。
私たちが一般的に発見することは、広告主に一考を促すものである。
今日のデータセットの大半は、請求情報やオンライン行動の収集を中心に構築されており、人口統計学的プロフィールではない。これらのデータセットには、ニールセンについて 、年齢、収入、人種、民族に至るまで、リスト上の人々がどのような人々であるかを正確に把握するための豊富な詳細情報はありません。このようなデータセットは、マシン・ツー・マシンの転送によって作成されるため、無駄や不正の可能性も高くなる。
そのため、ある世帯に実際に誰が住んでいるのかについて、彼らが提供できる確実性のレベルは限られている。また、特定の家庭の誰が特定の時間に特定の番組を見ているかということを言う能力もない。
そのデータを他のソースと三角測量しても、推定値に大きなギャップや誤差が生じることはほぼ確実です。しかし、このデータだけでは、計測に必要な正確性、客観性、透明性は得られません。
なぜそれが重要なのか
では、現実的にはどうなのか？いくつか意味がある。
コムスコアがパーソナル・ピープル・メーターから移行した場合、実際に10万人の実在の検証済みの人々にマイクを装着し、彼らが見ているものを正確に追跡する、
課金データを使って、ある時間帯にその住居の誰がその番組を見ているのかを推測するモデルでは、誰が何を見ているのかを正確に読み取ることはできない。
しかし、おそらくより大きな意味合いは、このシフトがこの国の真の姿を捉えることから業界を遠ざけるということだ。
このようなデータセットの多くは、そこに住む人々が自分の家を持ち、長い間そこに住んでいる場合、世帯に関するデータを提供する上でより良い仕事をすることがわかっている。それは当然である。問題は、長く持ち家を所有している人は、国民全体よりも白人が多く、裕福で、かなり高齢である傾向があるということだ。このようなデータセットでは、黒人や褐色人種、低所得者層、若年層が過小評価されている。
セットトップボックスのデータから構築されたデータセットも同様で、ケーブル・パッケージに高いお金を払う富裕層の消費者を過大にカウントする傾向があり、多くのマーケティング担当者にとって重要なターゲットである低所得層の消費者が不釣り合いに除外される。
メディア業界は、当然のことながら、黒人や褐色人種のコミュニティを正確に表現することを最優先課題としてきました。ニールセンの実績は数十年前から完璧なものではありませんでしたが、今日、私たちは最も正確で先進的な、ありのままの国の姿を映し出しています。
代表的で、検証され、監査されたパネルに裏打ちされていないビッグデータ由来の測定ツールは、そのような主張をすることはできません。ニールセンのパネルは、国勢調査の多くのデモグラフィックを1％のばらつきでターゲットにすることができますが、世の中にあるビッグデータに焦点を当てたオプションは、それにすら及びません。業界は、ニールセンについて 、ビッグデータが代表性に関してもたらす課題について、オープンで正直である必要がある。
より広範な問題
はっきり言って、これはコムスコアだけの問題ではない。これは現在存在するすべてのビッグデータセットの問題である。
In August of 2020 the ANA, in partnership with the MRC and Sequent Partners, used Nielsen data as a benchmark in a study designed to understand the degree to which the multicultural audiences were being accurately represented in media targeting. The study looked at an aggregated collection of high-quality marketing and media data and sought to understand how accurately it was targeting Black, Brown and Asian audiences. The findings were troubling, but not at all surprising to us.
この調査では、業界が頼りにしているビッグデータセットが、こうした重要なコミュニティを正確にターゲティングするタスクに対応していないことが判明した。データセットが、堅牢なパネルのように、消費者の真の姿を豊富なデータ（ニールセンについて ）で捉えるように設計されていなかったこともあり、データには誤認や過小表示が横行していた。
Now contrast that with Nielsen’s robust panels, which provide a wealth of directly collected information from real-life people, representative of the entire U.S. population. Who lives in the home? How old are they? What race and ethnicity do they identify as? Who is watching the television at a given point in time? Nielsen’s panel answers these questions.
繰り返しになるが、パネルだけでは完璧ではないが、他の業界、つまり製薬業界が医薬品の承認にパネルに似たアプローチを用いるのには理由がある。それは、利害関係が大きい場合、実際に検証された人間に代わるものはないからだ。
ニールセンについて 多くの業界関係者がビッグデータの将来性に興奮していることは承知している。しかし、業界として私たちは、ビッグデータが何を解決でき、何を解決できないのか、ニールセンについて 正直になる必要があります。そして、メディア測定の未来は、ビッグデータのリーチと堅牢なパネルによる検証済みの個人データを組み合わせたアプローチであることも理解しています。
This article originally appeared on Next TV.
