stringtranslate.com

Fragmentación de la audiencia

La fragmentación de la audiencia describe el grado en que las audiencias se distribuyen entre las ofertas de medios. Los medios tradicionales, como las cadenas de televisión , han temido durante mucho tiempo que los cambios tecnológicos y regulatorios aumentaran la competencia y erosionaran sus audiencias. Los científicos sociales han estado preocupados por la pérdida de un foro cultural común y el auge de los medios extremistas. [1] Por lo tanto, muchas representaciones de la fragmentación se han centrado en los medios de comunicación como unidad de análisis y han informado sobre el estado de sus audiencias. Pero la fragmentación también se puede conceptualizar a nivel de individuos y audiencias, revelando diferentes características del fenómeno. Webster y Ksiazek han sostenido que hay tres tipos de fragmentación: centrada en los medios, centrada en el usuario y centrada en la audiencia [2].

Fragmentación centrada en los medios

La difusión de las audiencias entre los distintos canales ha sido más pronunciada en los medios electrónicos . Al principio, un número limitado de canales de difusión , tanto en sistemas comerciales como estatales , dominaban la atención del público. Pero a medida que la televisión por cable y los medios en línea se hicieron más frecuentes, cada nueva llegada se apoderó de una pequeña porción de la audiencia. [3] [4] La amplia disponibilidad de medios digitales a pedido ha fragmentado aún más las audiencias.

Las representaciones centradas en los medios utilizan ofertas de medios discretas (por ejemplo, películas, canales, sitios web, etc.) como unidades de análisis y asocian cada una de ellas con alguna medida del tamaño de la audiencia . Estos datos se suelen informar como una serie temporal o una distribución de cola larga .

Una serie temporal puede mostrar cómo ha cambiado la audiencia de un medio o categoría de medios a lo largo del tiempo. Por ejemplo, en 1985 las tres principales cadenas de televisión de Estados Unidos (es decir, ABC , CBS y NBC ) representaban casi el 70% de toda la audiencia televisiva en horario de máxima audiencia . A principios del siglo XXI, su cuota de audiencia combinada descendió por debajo del 30%. [5] Estas series temporales suelen realizarse organizando datos transversales discretos en orden cronológico.

Una representación de cola larga toma datos de un punto en el tiempo (por ejemplo, un mes, una temporada o un año) y organiza las ofertas por tamaño de audiencia de mayor a menor. Por ejemplo, los sitios web se pueden organizar por sus visitantes únicos mensuales. [2] Las distribuciones de cola larga son similares a las distribuciones de ley de potencia y de Pareto . Estas representaciones gráficas se pueden reducir a estadísticas como los coeficientes de Gini y los índices de Herfindahl-Hirschman . [6] Todas las formas de consumo de medios muestran invariablemente que, incluso con opciones abundantes, un número relativamente pequeño de ofertas tiende a dominar la audiencia, lo que indica que la fragmentación de la audiencia no aumenta en proporción directa a la competencia. La concentración persistente de la audiencia puede atribuirse a disparidades estructurales en los sistemas de distribución, el apego preferencial , los sistemas de recomendación , la deseabilidad social y la calidad. [7] [8]

Aunque los estudios sobre fragmentación centrados en los medios son habituales, tienen dos limitaciones. En primer lugar, los estudios suelen limitarse a un único medio. En segundo lugar, no podemos ver cómo la gente se mueve entre las ofertas de un medio o de un medio a otro. Por tanto, no podemos saber si la audiencia de un sitio web impopular está compuesta por unos pocos fieles que se limitan a ese nicho o si también utilizan medios populares .

Fragmentación centrada en el usuario

Una perspectiva diferente sobre la fragmentación surge cuando los usuarios individuales de los medios son la unidad de análisis. En lugar de preguntar cómo se distribuyen las audiencias entre las ofertas, este enfoque pregunta cómo se distribuye el uso de los medios por parte de cada individuo entre las opciones disponibles. Es la fragmentación conceptualizada a nivel micro y los comportamientos pueden variar desde personas que consumen una amplia variedad de ofertas hasta aquellas cuyo uso de los medios se concentra en un pequeño número de canales.

La compañía Nielsen ha informado durante muchos años que a medida que aumenta el número de canales de televisión disponibles para los hogares, el número de canales vistos por cada adulto generalmente se estabiliza en alrededor de 20. [9] ComScore , una empresa de medición de Internet, ha informado que en los EE. UU. el uso de aplicaciones móviles se concentra en el top 10, y todas menos dos de ellas son propiedad de Google y Facebook . [10] Estos datos sugieren que incluso con una elección esencialmente infinita, las personas utilizan un pequeño número de puntos de venta "de referencia" día a día.

Los estudios académicos de este tipo se suelen etiquetar como investigaciones sobre "repertorios". Los primeros trabajos se centraron en los repertorios de canales de televisión y arrojaron resultados coherentes con los servicios de medición. [11] [12] Los trabajos más recientes abarcan diferentes medios y describen los repertorios mediáticos de las personas. [13] [14] [15] Estos estudios sugieren que los usuarios afrontan la abundancia limitando su consumo a un número relativamente pequeño de canales preferidos. El contenido ofrecido por estos canales está cada vez más controlado por editores , redes sociales y algoritmos . [16] [17]

Los estudios centrados en el usuario pueden ayudarnos a entender cómo los individuos utilizan las múltiples ofertas de medios, pero no es fácil ampliarlos para abordar cuestiones más amplias sobre cómo el público asigna su atención en conjunto.

Fragmentación centrada en la audiencia

Los estudios centrados en la audiencia se sitúan en algún punto intermedio entre la investigación centrada en los medios y la centrada en el usuario. La audiencia de un medio determinado se caracteriza por el grado en que utiliza otro medio. Por ejemplo, en qué medida los usuarios del sitio web A también visitan el sitio web B. El nivel de visitas cruzadas se mide por la "duplicación de la audiencia". Por lo tanto, los pares de medios se convierten en las unidades de análisis y el tamaño de la audiencia se mide por el nivel de duplicación. Los emparejamientos pueden darse dentro de un medio (por ejemplo, de un sitio web a otro) o pueden ser cruzados (por ejemplo, de un sitio web a un canal de televisión). [18]

La regresión múltiple se ha utilizado para explicar la duplicación de audiencias en función de las características de los pares. Por ejemplo, el flujo de audiencia entre programas se mejora programando dos programas de un tipo en secuencia. [19] Los enfoques centrados en la audiencia para estudiar la fragmentación se prestan a las métricas de redes sociales y se han conceptualizado como "redes de audiencia". [20] [21]

Los estudios centrados en la audiencia han demostrado que los medios populares disfrutan de altos niveles de duplicación con muchos medios más pequeños, y que la audiencia de los medios pequeños no está compuesta por leales que pasan todo su tiempo en ese nicho, sino que se mueven libremente entre medios. [2]

Consecuencias de la fragmentación

La fragmentación de la audiencia tiene muchas consecuencias potenciales. La proliferación de opciones parece haber producido una " economía de la atención " en la que una oferta limitada de atención humana se convierte en un bien relativamente escaso y valioso. [22] [8] Sin duda, el crecimiento de la oferta de medios ha hecho que las audiencias estén más ampliamente distribuidas que nunca antes. Los altos niveles de asistencia a los medios tradicionales más antiguos ya no pueden darse por sentados. [23] Algunos analistas esperan que la gente se aleje de la cultura de masas y pase su tiempo enclaustrada en enclaves mediáticos mejor adaptados, con las consiguientes perturbaciones en los negocios, la cultura y la política. Pero los efectos de la fragmentación no siempre son tan directos.

Chris Anderson popularizó la idea de que la fragmentación disminuiría la prevalencia de los éxitos a medida que el consumo cultural migrara hacia ofertas más especializadas. [24] La implicación de esta expectativa era que las empresas encontrarían rentable vender "menos de más". Sin embargo, los estudios empíricos sobre el uso de los medios sugieren que el consumo sigue estando muy concentrado en los éxitos, a pesar de la disponibilidad de alternativas. [25] De hecho, la estrategia del " éxito de taquilla " sigue siendo un pilar de las industrias culturales. [26]

Los niveles crecientes de fragmentación de la audiencia se toman a menudo como un signo de creciente polarización social . Pero, como se señaló anteriormente, las representaciones centradas en los medios, que son las más comunes, no proporcionan una documentación adecuada de las cámaras de eco . Hay evidencia de que la mayor disponibilidad de entretenimiento ha disminuido la audiencia de las noticias transmitidas y puede haber aumentado la polarización en el conocimiento de los asuntos públicos. [27] La ​​polarización ideológica en el consumo de noticias ha sido ampliamente esperada ya que las personas son más capaces de exponerse selectivamente a puntos de vista agradables. [28] [29] La evidencia de tales diferencias de consumo "medios rojos - medios azules" es menos convincente. Más bien, parece que los usuarios de medios ideológicamente extremistas también son usuarios de noticias convencionales. [30] [31] [32] La perspectiva de que los sistemas de recomendación puedan fragmentar las audiencias en " burbujas de filtro " sin que lo sepan sigue siendo una posibilidad. [33]

Referencias

  1. ^ Katz, Elihu (1996). "Y líbranos de la segmentación". Anales de la Academia Estadounidense de Ciencias Políticas y Sociales . 546 : 22–33. doi :10.1177/0002716296546001003. S2CID  154350430.
  2. ^ abc Webster, James G.; Ksiazek, Thomas B. (2012). "La dinámica de la fragmentación de la audiencia: la atención pública en la era de los medios digitales". Revista de comunicación . 62 : 39–56. doi :10.1111/j.1460-2466.2011.01616.x.
  3. ^ Turow, Joseph (1997). Desmembrando América: los anunciantes y el nuevo mundo de los medios . University of Chicago Press.
  4. ^ Tewksbury, David (2005). "Las semillas de la fragmentación de la audiencia: especialización en el uso de sitios de noticias en línea". Journal of Broadcasting & Electronic Media . 49 (3): 332–348. doi :10.1207/s15506878jobem4903_5. S2CID  144777675.
  5. ^ Webster, James G. (2005). "Bajo el barniz de la fragmentación: polarización de la audiencia televisiva en un mundo multicanal". Journal of Communication . 55 (2): 366–382. doi :10.1111/j.1460-2466.2005.tb02677.x.
  6. ^ Yim, Jungsu (2003). "Concentración de audiencia en los medios: Comparaciones entre medios e introducción de la medida de incertidumbre". Communication Monographs . 70 (2): 114–128. doi :10.1080/0363775032000133773. S2CID  143257615.
  7. ^ Salganik, Mark J.; Dodds, PS; Watts, DJ (2006). "Estudio experimental de la desigualdad y la imprevisibilidad en un mercado cultural artificial". Science . 311 (5762): 854–856. doi :10.1126/science.1121066. PMID  16469928. S2CID  7310490.
  8. ^ ab Webster, James G. (2014). El mercado de la atención: la atención pública en la era digital . Cambridge, MA: MIT Press.
  9. ^ Informe de audiencia total de Nielsen del segundo trimestre de 2016. Nueva York: The Nielsen Company. 2016.
  10. ^ Informe sobre aplicaciones móviles de EE. UU. de 2017. Nueva York: ComScore. 2017.
  11. ^ Ferguson, Douglas A.; Perse, Ellizabeth M. (1993). "Influencias de los medios y la audiencia en los repertorios de los canales". Journal of Broadcasting & Electronic Media . 37 : 31–47. doi :10.1080/08838159309364202.
  12. ^ Yuan, Elaine J.; Webster, James G. (2006). "Repertorios de canales: uso de datos de peoplemeter en Beijing". Revista de radiodifusión y medios electrónicos . 50 (3): 524–536. doi :10.1207/s15506878jobem5003_10. S2CID  27650845.
  13. ^ Taneja, Harsh; Webster, James G.; Malthouse, Edward C.; Ksiazek, Thomas B. (2012). "Consumo de medios en distintas plataformas: identificación de repertorios definidos por el usuario". Nuevos medios y sociedad . 14 (6): 951–968. doi :10.1177/1461444811436146. S2CID  42495290.
  14. ^ Kim, Su Jung (2016). "Un enfoque de repertorio para el comportamiento de uso de los medios en plataformas cruzadas" . New Media & Society . 18 (3): 353–372. doi :10.1177/1461444814543162. S2CID  1266754.
  15. ^ Hasebrink, Uwe; Hepp, Andreas (2017). "¿Cómo investigar las prácticas transmediáticas? Investigación de repertorios y conjuntos mediáticos". Convergencia . 23 (4): 362–377. doi :10.1177/1354856517700384. S2CID  149356656.
  16. ^ Thorson, Kjerstin; Wells, Chris (2016). "Flujos curados: un marco para mapear la exposición a los medios en la era digital". Teoría de la comunicación . 26 (3): 309–328. doi :10.1111/comt.12087.
  17. ^ Napoli, Philip M. (2019). Redes sociales e interés público: regulación de los medios en la era de la desinformación . Nueva York: Columbia University Press. ISBN 978-0231184540.
  18. ^ Webster, James G.; Phalen, Patricia F.; Lichty, Lawrence W. (2014). Análisis de ratings: medición y análisis de audiencias . Nueva York: Routledge. ISBN 978-0415526524.
  19. ^ Webster, James G. (2006). "Flujo de audiencia pasado y presente: reconsideración de los efectos de la herencia televisiva". Journal of Broadcasting & Electronic Media . 50 (2): 232–337. doi :10.1207/s15506878jobem5002_9. S2CID  34348169.
  20. ^ Ksiazek, Thomas B. (2011). "Un enfoque analítico de redes para comprender el comportamiento de la audiencia en múltiples plataformas". Journal of Media Economics . 24 (4): 237–251. doi :10.1080/08997764.2011.626985. S2CID  154246849.
  21. ^ Webster, James G.; Taneja, Harsh (2018). "Construcción e interpretación de redes de audiencia: una respuesta a Mukerjee, Majo-Vazquez y Gonzalez-Bailon". Revista de Comunicación . 68 (3): E11–E14. doi :10.1093/joc/jqy024.
  22. ^ Simon, Herbert A. (1971). Greenberger, M. (ed.). Computadoras, comunicaciones e interés público . Baltimore: Johns Hopkins Press. págs. 40–41.
  23. ^ Williams, Bruce A.; Delli Carpini, Michael X. (2011). Noticias posteriores a la emisión: regímenes mediáticos, democracia y el nuevo entorno informativo . Cambridge, Reino Unido: Cambridge University Press.
  24. ^ Anderson, Chris (2006). La larga cola: por qué el futuro de los negocios es vender menos de más . Nueva York: Hyperion.
  25. ^ Elberse, Anita (2008). "¿Debería invertir en la cola larga?". Harvard Business Review . 86 : 88–96.
  26. ^ Elberse, Anita (2013). Blockbusters: éxitos, toma de riesgos y el negocio del entretenimiento . Nueva York: Holt.
  27. ^ Prior, Markus (2007). Democracia post-televisión: cómo la elección de medios aumenta la desigualdad en la participación política y polariza las elecciones . Nueva York: Cambridge University Press.
  28. ^ Inyengar, Shanto; Hahn, Kyu S. (2009). "Medios rojos, medios azules: evidencia de selectividad ideológica en el uso de los medios". Journal of Communication . 59 : 19–39. doi :10.1111/j.1460-2466.2008.01402.x.
  29. ^ Stroud, Natalie J. (2011). Noticias de nicho: la política de la elección de noticias . Oxford: Oxford University Press.
  30. ^ Hindman, Matthew (2009). El mito de la democracia digital . Princeton, Nueva Jersey: Princeton University Press.
  31. ^ Gentzkow, Matthew; Shapiro, Jesse M. (2011). "Segregación ideológica en línea y fuera de línea". The Quarterly Journal of Economics . 126 (4): 1799–1839. doi :10.1093/qje/qjr044. hdl : 1811/52901 .
  32. ^ Nelson, Jacob L.; Webster, James G. (2017). "El mito de la exposición selectiva partidista: un retrato de la audiencia de noticias políticas en línea". Medios sociales + Sociedad . 3 (3). doi : 10.1177/2056305117729314 . S2CID  158754073.
  33. ^ Pariser, Eli (2011). La burbuja de filtros: lo que Internet te oculta . Nueva York: The Penguin Press.