Регистрация Вход

Зарегистрирован: 04.08.2005

Медиаисследования - виды медиаисследований и использование медиаисследований, медиа исследования и репрезентативность, выборки - репрезентативная выборка

Исследования медиа бывают двух видов:

1. Исследования популярности медиа (рейтинги, и пр. медиаданные (МД)), собственно и называемые медиаисследованиями (МИ).

2. Исследования рекламы в медиа (мониторинг рекламы, и не только мониторинг).

Медиаисследования базируются, в основном, на социологических исследованиях => их достоверность такая же, как и достоверность любого социологического исследования (зависит от объема выборки, репрезентативности последней, методики исследования, etc.).

Мониторинг - "тупое" фиксирование выходов + измерение объемов + оценка затрат по ОФИЦИАЛЬНЫМ прайс-листам

Мысль вслух.
Многие медиаисследования невозможны без точного мониторинга.
TV - реальное время выхода передачи (особенно в нашей стране ;-), 10 часовых поясов, волюнтаризм местных ретрансляторов, обрезка рекламы) может отличаться на часы. Поэтому опрос "смотрел - не смотрел" должен четко коррелировать с реальным временем выхода передачи (рекламы).
Пресса - региональные варианты центральных изданий заметно отличаются от центральных. Тот же АиФ имеет свои вкладыши почти в каждом регионе.
Радио - сеть, отнюдь не значит полная ретрансляция, даже наоборот, на местах выбирают "коронку" из центрального вещания, а остальное заполняют тем, что нравится местной редакции (и это правильно).

Классификация медиаисследований

По периодичности медиаисследования бывают:

разовые (проводятся один раз и все);
волновые (проводятся периодически "волнами", обычно с равными промежутками времени между волнами, периодичность - обычно не чаще раза в квартал);
непрерывные (проводятся постоянно в течение длительного промежутка времени (годы)).
Исследования любой периодичности имеют свои четкие границы применимости, но об этом дальше.
По способу получения данных:

опросные (респондента опрашивают способом интервью, дневников, анкет. В любом случае в опросе так или иначе принимает участие другой человек);
аппаратные (человек полностью исключен из процесса опроса. Респондент взаимодействует с прибором, который и снимает данные о его поведении). Опросные методы проще и дешевле. Мы сами порой применяем их, даже не догадываясь об этом. Когда Вы спрашиваете знакомых: "Ты смотрел ХХХ?" или "Ты читал вчера YYY?", Вы собственно занимаетесь тем же, что и КОМКОН с Gallup, только они действуют в куда больших масштабах.
Но опросные методы имеют один недостаток - человеческий фактор. Мы ведь тоже после вопроса: "Ты читал вчера YYY?", часто говорим: "А зря, почитай!" А это уже давление на респондента. Кроме того, человеку свойственно работать медленно, ошибаться, быть подверженным смене настроений, иметь различные моральные качества, наконец. Все это не может не влиять на качество получаемых исходных данных.

Аппаратные методы, так называемые "пиплметры", очень дороги. Прибор стоит порядка $К, а то и больше. Прибор надо обслуживать, а главное снимать с него данные.

Проще всего это делать по телефону. Но это тоже проблема. Телефонизация-то у нас не поголовная. Кроме того, респондентов очень трудно контролировать. Включил я телевизор, убрал звук в ноль и ... заснул, а прибор продолжает фиксировать, что я смотрю телевизор, пока он не отключится сам, или я не проснусь. Если я спал часов пять, то математики это отловят, и "сделают мне козу". А вот если прикорнул на часок во время тягучей слезливой мелодрамы - то фигушки.

Все эти недостатки компенсируются одним неоспоримым достоинством - данные получаются очень быстро (хоть в момент просмотра передачи) и с очень высокой точностью (в принципе, можно разложить аудиторию ролика хоть по секундам).

Еще одна важная классификация - по длительности отношений с респондентом медиаисследования бывают:

панельные (респондент опрашивается регулярно, в течение какого то срока);
с переменным составом респондентов (в выборке каждый раз новые люди).
Эта классификация характерна, в основном, для непрерывных (реже волновых) исследований. Характерным примером панельных медиаисследований может служить TV-метрическая панель Galup. Пример исследования с переменным составом респондентов - телевизионные измерения ФОМ (сейчас они не проводятся).

Основным достоинством панельных медиаисследований является дешевизна. Панель существует очень долго, время жизни респондента в ней может быть от нескольких месяцев до нескольких лет. На подбор респондента в панель мы тратимся только один раз, тогда как при полном обновлении выборки мы каждый раз должны тратиться на подбор респондентов. (Почему? Об этом чуть позже.)

Кроме того, в панельных исследованиях респондент обучается выполнять свои обязанности в панели (регистрация в пиплметрии, заполнение дневников, etc.) достаточно быстро. Значит, меньше расходы на контроль. При переменном составе респондентов присутствие интервьюера почти всегда обязательно.

Как водится, недостатки - продолжение достоинств. "Старый" респондент частенько начинает "халявить" (например, заполняет дневник раз в два-три дня, или за всех членов домохозяйства дневники заполняет один человек). С этим приходится бороться. Кроме того, панель, несколько сложнее поддерживать с точки зрения репрезентативности.

Тут необходимо небольшое лирическое отступление.
Репрезентативность. Что это за штука и чем ее едят? Если Вы хотите, чтобы Ваши медиаданные действительно отражали медиапредпочтения ВСЕГО населения, то совсем недостаточно опросить просто домохозяек или старушек у подъездов. Логично предположить, что старушки и их юные внуки смотрят несколько разные телепередачи, или читают не одни и те же газеты. Значит, нужно выяснить мнение всех социально-демографических групп населения.

Старая восточная мудрость гласит: "Чтобы узнать вкус дыни, не обязательно есть ее целиком", совершенно справедливо и для социологии. Но ... при этом надо знать, как отрезать кусочек. На примере с дыней. Если мы отрежем кусочек вдоль "экватора" дыни, то мы ничего не сможем узнать о вкусе возле "полюсов". А вот если мы вырежем ломтик в меридиональном направлении, то весь спектр вкуса будет к нашим услугам. Осталось только не спеша попробовать и написать отчет. Социолог скажет, что такой ломтик был репрезентативен относительно "мередионального распределения вкуса дыни", т.е. в ломтике представлены все пояса вкуса в той же пропорции, что и в самой дыне.

Точно также и в социологии. Нам нужна выборка, в которой все группы населения представлены пропорционально их распределению в генеральной совокупности (в нашем случае, ГС - это все те, кого мы хотим исследовать).

ВАЖНО!
Генеральная совокупность обязательно должна описываться в заголовке любого исследования в явном виде. Например, "все население региона старше 13 лет" или "городское население региона старше 10 лет". Если этого нет, мы не знаем границ применимости полученных цифр.

Т.е., если у нас в генеральной совокупности 12% неработающих женщин, то и в выборке обязано быть 12%, если в генеральной совокупности водителей автобусов 0.8%, то и в выборке должно быть столько же.

Отсюда следует интересный вывод: "Ни одна выборка не является абсолютно репрезентативной!" Не думаю, что где-нибудь существует выборка, репрезентативная по цвету глаз респондентов или по форме ушей. Это просто никому не нужно. А вот репрезентативность по наличию домашних животных не помешала бы. Поэтому, всегда указывают, относительно каких параметров репрезентативна выборка.

ВАЖНО!
В описании выборки любого исследования обязательно должна присутствовать фраза: "... выборка, репрезентативная по (набор социально-демографических. параметров)".

Ну вот, с репрезентативностью разобрались. Теперь о том, как ее добиться.

Есть два основных способа: aбсолютно случайная выборка и квотная выборка.

Представьте себе ведро, в котором равномерно перемешаны шарики трех разных цветов, и самых разных размеров. Нам нужно узнать средний размер шариков каждого цвета. Мы зачерпываем горсть шариков (это и будет случайная выборка). Сортируем по цвету, измеряем размер каждого и вычисляем средние по цветам. Но это только в том случае если шарики очень хорошо перемешаны. Если нет - возможны проблемы.

Та же история, но мы знаем процентное содержание шариков каждого цвета (квоту) в ведре. Мы можем наугад отобрать по N1,N2, N3 (пропорционально их квотам) шариков каждого цвета (это и есть квотная выборка), измерить и получить среднее по цветам. Так, конечно, надежнее, нет нужды думать о степени перемешанности по цвету. Но нужно знать квоту каждого цвета.

Но это все теория. Дело в том, что в реальной жизни очень трудно добиться абсолютной случайности. Поток пешеходов на улицах имеет довольно строгую закономерность, в зависимости от времени суток, конкретной точки, погодных условий, и еще кучи факторов. Расселение жильцов по квартирам тоже довольно закономерно. Случайную выборку получить крайне трудно. Приходится сильно исхитряться.

Наиболее применяем на практике комбинированный метод - случайная, квотная выборка. Это когда сначала делают случайную выборку, потом проверяют в ней квотность, а потом компенсируют нарушения квотности тем или иным способом. Об этих способах придется говорить отдельно, поскольку это страшно тонкое место, а главное сильно влияющее на результаты исследований.

Итак, описание выборки мы теперь можем представить так: случайная, квотная выборка, репрезентативная по :(набор социально-демографических параметров).

О социально-демографических параметрах мы поговорим в следующий раз. А пока, в заключение, небольшое замечание относительно экономики.

Уже сейчас ясно, что только для построения сколь-нибудь обширной выборки, необходимо приложить достаточно много усилий. Если же говорить о построении панели, то усилий еще больше (поддержание, контроль, компенсация естественной убыли). А по электронным СМИ можно проводить только панельные исследования (если вы хотите, чтобы информация имела хоть какую-нибудь практическую ценность). Теперь, я надеюсь, ясно, почему медиаданные так дороги.

Алексей Балабанов
http://www.media-planning.ru/ru/mediaplanning/theory_and_practice/articles/lesson1.htm

Форум Маркетинг и реклама - форум маркетологов, рекламистов, продавцов