Fragmentacja widowni

Fragmentacja odbiorców opisuje zakres, w jakim odbiorcy są rozmieszczeni w różnych ofertach medialnych. Tradycyjne placówki, takie jak sieci nadawcze , od dawna obawiają się, że zmiany technologiczne i regulacyjne zwiększą konkurencję i zmniejszą liczbę odbiorców. Socjolodzy byli zaniepokojeni utratą wspólnego forum kulturowego i rozwojem ekstremistycznych mediów. Dlatego wiele przedstawień fragmentacji skupiało się na mediach jako jednostce analizy i informowało o statusie ich odbiorców. Ale fragmentację można również konceptualizować na poziomie jednostek i odbiorców, ujawniając różne cechy zjawiska. Webster i Książek twierdzą, że istnieją trzy rodzaje fragmentacji: skupiona na mediach, zorientowana na użytkownika i skoncentrowana na odbiorcach.

Fragmentacja skoncentrowana na mediach

Rozproszenie odbiorców między różnymi punktami sprzedaży było najbardziej widoczne w mediach elektronicznych . Początkowo uwaga opinii publicznej była zdominowana przez ograniczoną liczbę kanałów nadawczych , zarówno w systemach komercyjnych, jak i państwowych . Ale gdy telewizja kablowa i media internetowe stały się bardziej rozpowszechnione, każdy nowy przybysz pochłaniał część widowni. Powszechna dostępność na żądanie jeszcze bardziej podzieliła odbiorców.

Reprezentacje mediacentryczne wykorzystują odrębne oferty medialne (np. filmy, kanały, strony internetowe itp.) jako jednostki analizy i wiążą każdą z nich z pewną miarą wielkości widowni . Dane te są zwykle przedstawiane jako szeregi czasowe lub rozkłady z długim ogonem .

Szeregi czasowe mogą pokazać, jak zmieniała się grupa odbiorców dla punktu sprzedaży lub kategorii punktów sprzedaży w czasie. Na przykład w 1985 r. trzy główne amerykańskie stacje telewizyjne (tj. ABC , CBS i NBC ) odpowiadały za prawie 70% wszystkich programów telewizyjnych oglądanych w czasie największej oglądalności . Na początku XX wieku ich łączny udział w widowni spadł poniżej 30%. Takie szeregi czasowe są zwykle wykonywane przez uporządkowanie dyskretnych danych przekrojowych w porządku chronologicznym.

Reprezentacja długiego ogona pobiera dane z określonego punktu w czasie (np. miesiąca, sezonu lub roku) i porządkuje oferty według wielkości odbiorców od największej do najmniejszej. Na przykład witryny internetowe można uporządkować według ich miesięcznych unikalnych użytkowników. Rozkłady długiego ogona są podobne do prawa potęgowego i rozkładu Pareto . Te reprezentacje graficzne można sprowadzić do statystyk, takich jak współczynniki Giniego i wskaźniki Herfindahla-Hirschmana . Wszystkie formy konsumpcji mediów niezmiennie pokazują, że nawet przy bogatym wyborze stosunkowo niewielka liczba ofert dominuje wśród odbiorców, co wskazuje, że fragmentacja odbiorców nie wzrasta wprost proporcjonalnie do konkurencji. Trwałą koncentrację widowni można przypisać strukturalnym dysproporcjom w systemach dystrybucji, preferencyjnym przywiązaniom , systemom rekomendacji , atrakcyjności społecznej i jakości.

Chociaż mediacentryczne badania fragmentacji są powszechne, mają dwa ograniczenia. Pierwsze badania są zazwyczaj ograniczone do jednego medium. Po drugie, nie możemy zobaczyć, jak ludzie przechodzą między ofertami w ramach jednego medium lub z jednego medium do drugiego. Dlatego nie możemy stwierdzić, czy odbiorcy niepopularnej strony internetowej składają się z kilku lojalistów, którzy ograniczają się do tej niszy, czy też korzystają z popularnych, mainstreamowych sklepów.

Fragmentacja skoncentrowana na użytkowniku

Inne spojrzenie na fragmentaryzację wyłania się, gdy jednostką analizy są indywidualni użytkownicy mediów. Zamiast pytać, w jaki sposób odbiorcy są rozmieszczeni w różnych ofertach, to podejście pyta, w jaki sposób korzystanie z mediów przez każdą osobę rozkłada się na dostępne opcje. Jest to fragmentacja konceptualizowana na poziomie mikro , a zachowania mogą obejmować zarówno osoby konsumujące szeroką gamę ofert, jak i osoby, których korzystanie z mediów koncentruje się na niewielkiej liczbie punktów sprzedaży.

Firma Nielsen od wielu lat informuje, że wraz ze wzrostem liczby kanałów telewizyjnych dostępnych w gospodarstwach domowych liczba kanałów oglądanych przez każdego dorosłego zwykle utrzymuje się na stałym poziomie około 20. ComScore, firma zajmująca się pomiarami internetu, donosi, że w Stanach Zjednoczonych aplikacji mobilnych koncentruje się w pierwszej dziesiątce, a wszystkie z wyjątkiem dwóch należą do Google i Facebooka . Takie dane sugerują, że nawet przy zasadniczo nieskończonym wyborze, ludzie korzystają na co dzień z niewielkiej liczby punktów sprzedaży.

Badania akademickie tego rodzaju są ogólnie określane jako badania nad „repertuarami”. Najwcześniejsze prace koncentrowały się na repertuarach kanałów telewizyjnych i raportowaniu wyników zgodnych z usługami pomiarowymi. Nowsze prace obejmują różne media i opisują repertuary medialne ludzi. Badania te sugerują, że użytkownicy radzą sobie z obfitością, ograniczając swoją konsumpcję do stosunkowo niewielkiej liczby preferowanych punktów sprzedaży. Treść oferowana przez te sklepy jest coraz częściej wybierana przez redaktorów , sieci społecznościowe i algorytmy .

Badania skoncentrowane na użytkowniku mogą pomóc nam zrozumieć, w jaki sposób poszczególne osoby korzystają z wielu ofert medialnych, ale nie można ich łatwo rozszerzyć, aby odpowiedzieć na szersze pytania dotyczące tego, w jaki sposób ogół społeczeństwa przydziela swoją uwagę.

Fragmentacja skoncentrowana na odbiorcach

Badania zorientowane na odbiorców znajdują się gdzieś pomiędzy badaniami zorientowanymi na media i użytkownika. Odbiorcy danego punktu sprzedaży charakteryzują się stopniem, w jakim korzystają z innego punktu sprzedaży. Na przykład, w jakim stopniu użytkownicy witryny A odwiedzają również witrynę B. Poziom odwiedzin krzyżowych mierzony jest przez „dublowanie odbiorców”. W związku z tym jednostkami analizy stają się pary punktów sprzedaży, a wielkość widowni mierzona jest poziomem powielania. Parowanie może odbywać się w obrębie medium (np. strona internetowa z witryną internetową) lub może przebiegać między mediami (np. witryna internetowa z kanałem telewizyjnym).

Regresja wielokrotna została wykorzystana do wyjaśnienia duplikacji widowni jako funkcji cech par. Na przykład przepływ widzów między programami jest usprawniony poprzez zaplanowanie dwóch programów jednego typu w sekwencji. Skoncentrowane na odbiorcach podejścia do badania fragmentacji nadają się do wskaźników sieci społecznościowych i zostały określone jako „sieci odbiorców”.

Badania skoncentrowane na odbiorcach wykazały, że popularne punkty sprzedaży cieszą się wysokim poziomem powielania z wieloma mniejszymi punktami sprzedaży, a odbiorcy małych punktów sprzedaży nie składają się z lojalistów, którzy spędzają cały swój czas w tej niszy, ale raczej swobodnie przemieszczają się między punktami sprzedaży.

Konsekwencje fragmentacji

Fragmentacja odbiorców ma wiele potencjalnych konsekwencji. Wydaje się, że rozprzestrzenianie się wyboru stworzyło „ ekonomię uwagi ”, w której ograniczona podaż ludzkiej uwagi staje się stosunkowo rzadkim i cennym towarem. Z pewnością rozwój oferty medialnej spowodował, że widownia jest bardziej rozpowszechniona niż kiedykolwiek wcześniej. Wysokiego poziomu frekwencji w starszych, dominujących mediach nie można już uważać za pewnik. Niektórzy analitycy spodziewają się, że ludzie odejdą od kultury masowej i będą spędzać czas zamknięci w lepiej dostosowanych enklawach medialnych, co spowoduje zakłócenia w biznesie, kulturze i polityce. Jednak skutki fragmentacji nie zawsze są tak oczywiste.

Chris Anderson spopularyzował pogląd, że fragmentacja zmniejszy rozpowszechnienie hitów, ponieważ konsumpcja kultury migrowała długim ogonem w kierunku bardziej wyspecjalizowanych ofert. Konsekwencją tego oczekiwania było to, że firmy uznają za opłacalne sprzedawanie „mniej więcej”. Empiryczne badania korzystania z mediów sugerują jednak, że konsumpcja pozostaje silnie skoncentrowana na trafieniach, pomimo dostępności alternatyw. W rzeczywistości strategia „ przeboju ” pozostaje filarem przemysłu kulturalnego.

Rosnący poziom fragmentacji widowni jest często traktowany jako oznaka rosnącej polaryzacji społecznej . Jednak, jak zauważono powyżej, najbardziej powszechne reprezentacje skoncentrowane na mediach nie dostarczają odpowiedniej dokumentacji komór echa . Istnieją dowody na to, że zwiększona dostępność rozrywki zmniejszyła widownię nadawanych wiadomości i mogła zwiększyć polaryzację wiedzy o sprawach publicznych. Powszechnie oczekiwano polaryzacji ideologicznej w konsumpcji wiadomości, ponieważ ludzie są w stanie lepiej selektywnie wystawiać się na akceptowalne punkty widzenia. Dowody na takie różnice w konsumpcji „media czerwone – media niebieskie” są mniej przekonujące. Wydaje się raczej, że użytkownicy ideologicznie skrajnych mediów są również użytkownikami wiadomości głównego nurtu. Perspektywa, że ​​systemy rekomendujące mogą podzielić odbiorców na „ bańki filtrujące ” bez ich wiedzy, pozostaje możliwa.

  1. ^   Katz, Elihu (1996). „I wybaw nas od segmentacji” . Roczniki Amerykańskiej Akademii Nauk Politycznych i Społecznych . 546 : 22–33. doi : 10.1177/0002716296546001003 . S2CID 154350430 .
  2. ^ abc Webster , James G.; Książek, Thomas B. (2012). „Dynamika fragmentacji widowni: uwaga opinii publicznej w dobie mediów cyfrowych” . Dziennik komunikacji . 62 : 39–56. doi : 10.1111/j.1460-2466.2011.01616.x .
  3. ^ Turów, Józef (1997). Rozbijanie Ameryki: reklamodawcy i świat nowych mediów . Wydawnictwo Uniwersytetu Chicagowskiego.
  4. ^   Tewksbury, David (2005). „Ziarna fragmentacji odbiorców: Specjalizacja w korzystaniu z internetowych serwisów informacyjnych” . Journal of Broadcasting & Electronic Media . 49 (3): 332–348. doi : 10.1207/s15506878jobem4903_5 . S2CID 144777675 .
  5. ^ Webster, James G. (2005). „Pod powłoką fragmentacji: polaryzacja widowni telewizyjnej w świecie wielokanałowym” . Dziennik komunikacji . 55 (2): 366–382. doi : 10.1111/j.1460-2466.2005.tb02677.x .
  6. ^   Yim, Jungsu (2003). „Koncentracja odbiorców w mediach: porównania między mediami i wprowadzenie miary niepewności” . Monografie komunikacji . 70 (2): 114–128. doi : 10.1080/0363775032000133773 . S2CID 143257615 .
  7. ^    Salganik, Mark J.; Dodds, PS; Watts, DJ (2006). „Eksperymentalne badanie nierówności i nieprzewidywalności na sztucznym rynku kulturowym” . nauka . 311 (5762): 854–856. doi : 10.1126/science.1121066 . PMID 16469928 . S2CID 7310490 .
  8. ^ ab Webster, James G. (2014). Rynek uwagi: Uwaga publiczna w epoce cyfrowej . Cambridge, MA: MIT Press.
  9. ^ Raport Nielsena o łącznej liczbie odbiorców w drugim kwartale 2016 r . Nowy Jork: The Nielsen Company. 2016.
  10. ^ Raport dotyczący aplikacji mobilnych w USA z 2017 r . Nowy Jork: ComScore. 2017.
  11. ^ Ferguson, Douglas A.; Perse, Ellizabeth M. (1993). „Wpływ mediów i publiczności na repertuar kanałów” . Journal of Broadcasting & Electronic Media . 37 : 31–47. doi : 10.1080/08838159309364202 .
  12. ^   Yuan, Elaine J.; Webster, James G. (2006). „Repertuary kanałów: korzystanie z danych licznika osób w Pekinie” . Journal of Broadcasting & Electronic Media . 50 (3): 524–536. doi : 10.1207/s15506878jobem5003_10 . S2CID 27650845 .
  13. ^   Taneja, surowy; Webster, James G.; Warzelnia, Edward C.; Książek, Thomas B. (2012). „Konsumpcja mediów na różnych platformach: identyfikacja repertuarów zdefiniowanych przez użytkownika” . Nowe media i społeczeństwo . 14 (6): 951–968. doi : 10.1177/1461444811436146 . S2CID 42495290 .
  14. ^   Kim Su Jung (2016). „Repertuarowe podejście do zachowań związanych z korzystaniem z multimediów na różnych platformach” . Nowe media i społeczeństwo . 18 (3): 353–372. doi : 10.1177/1461444814543162 . S2CID 1266754 .
  15. Bibliografia   _ Hepp, Andreas (2017). „Jak badać praktyki cross-media? Badanie repertuarów medialnych i zespołów medialnych” . Konwergencja . 23 (4): 362–377. doi : 10.1177/1354856517700384 . S2CID 149356656 .
  16. Bibliografia _ Wells, Chris (2016). „Wyselekcjonowane przepływy: ramy mapowania ekspozycji mediów w erze cyfrowej” . Teoria komunikacji . 26 (3): 309–328. doi : 10.1111/comt.12087 .
  17. ^   Neapol, Philip M. (2019). Media społecznościowe a interes publiczny: Regulacja mediów w dobie dezinformacji . Nowy Jork: Columbia University Press. ISBN 978-0231184540 .
  18. Bibliografia   _ Phalen, Patricia F.; Lichty, Lawrence W. (2014). Analiza ocen: pomiar i analiza oglądalności . Nowy Jork: Routledge. ISBN 978-0415526524 .
  19. ^   Webster, James G. (2006). „Widzowie przepływają w przeszłości i teraźniejszości: ponowne rozważenie efektów dziedziczenia telewizji” . Journal of Broadcasting & Electronic Media . 50 (2): 232–337. doi : 10.1207/s15506878jobem5002_9 . S2CID 34348169 .
  20. ^   Książek, Thomas B. (2011). „Analityczne podejście do sieci w celu zrozumienia zachowań odbiorców na różnych platformach” . Dziennik ekonomii mediów . 24 (4): 237–251. doi : 10.1080/08997764.2011.626985 . S2CID 154246849 .
  21. Bibliografia _ Taneja, surowy (2018). „Budowanie i interpretacja sieci odbiorców: odpowiedź na Mukerjee, Majo-Vazquez i Gonzalez-Bailon” . Dziennik komunikacji . 68 (3): E11 – E14. doi : 10.1093/joc/jqy024 .
  22. ^ Szymon, Herbert A. (1971). Greenberger, M. (red.). Komputery, komunikacja i interes publiczny . Baltimore: Johns Hopkins Press. s. 40–41.
  23. ^ Williams, Bruce A.; Delli Carpini, Michael X. (2011). Wiadomości poemisyjne: Reżimy medialne, demokracja i nowe środowisko informacyjne . Cambridge, Wielka Brytania: Cambridge University Press.
  24. ^ Anderson, Chris (2006). Długi ogon: dlaczego przyszłość biznesu polega na sprzedawaniu mniej lub więcej . Nowy Jork: Hyperion.
  25. ^ Elberse, Anita (2008). „Czy warto inwestować w długi ogon?”. Harvard Business Review . 86 : 88–96.
  26. ^ Elberse, Anita (2013). Hity kinowe: tworzenie hitów, podejmowanie ryzyka i biznes rozrywkowy . Nowy Jork: Holt.
  27. ^ Przeor, Markus (2007). Demokracja po emisji: jak wybór mediów zwiększa nierówności w zaangażowaniu politycznym i polaryzuje wybory . Nowy Jork: Cambridge University Press.
  28. Bibliografia _ Hahn, Kyu S. (2009). „Czerwone media, niebieskie media: dowody na ideologiczną selektywność w korzystaniu z mediów” . Dziennik komunikacji . 59 : 19–39. doi : 10.1111/j.1460-2466.2008.01402.x .
  29. ^ Stroud, Natalie J. (2011). Wiadomości niszowe: polityka wyboru wiadomości . Oksford: Oxford University Press.
  30. ^ Hindman, Mateusz (2009). Mit cyfrowej demokracji . Princeton, NJ: Princeton University Press.
  31. ^ Gentzkow, Mateusz; Shapiro, Jesse M. (2011). „Ideologiczna segregacja online i offline” . Kwartalnik Ekonomii . 126 (4): 1799–1839. doi : 10.1093/qje/qjr044 .
  32. ^   Nelson, Jakub L.; Webster, James G. (2017). „Mit partyzanckiej selektywnej ekspozycji: portret odbiorców internetowych wiadomości politycznych” . Media społecznościowe + społeczeństwo . 3 (3). doi : 10.1177/2056305117729314 . S2CID 158754073 .
  33. ^ Paryżer, Eli (2011). Bańka filtra: co ukrywa przed tobą internet . Nowy Jork: The Penguin Press.