Ein Social-Media-Decoder

Neue Technologien entschlüsseln – und stärken – die Millionen, die über das Internet mit ihren Fernsehern kommunizieren.18. Oktober 2011

Von seinem Eckbüro im 24. Stock in Midtown Manhattan kann der erfahrene CBS-Forschungschef David Poltrack die Avenue of the Americas mit ihren nur so wimmelnden Gehwegen nach Süden blicken. Seit mehr als vier Jahrzehnten ist es seine Aufgabe, die Fernsehgewohnheiten, Vorlieben und Reaktionen der Menschen zu messen. Dies hat zum großen Teil bedeutet, den Sehgewohnheiten der Nielsen-Panels von Fernsehzuschauern zu folgen und die Ergebnisse von Netzumfragen zu ihrer Meinung zu analysieren. An einem späten Septembernachmittag, als die Herbstpremieren im Gange waren, war sein Schreibtisch übersät mit farbcodierten Meinungen von 3.000 Amerikanern, die in den Las Vegas-Forschungsaußenposten von CBS, Television City, im MGM Grand Hotel and Casino gewandert waren und sich bereit erklärten, sie auszufüllen TV-Umfragen zur Verlosung eines 3-D-Home-Entertainment-Systems.

Aber jetzt hat er es auch mit einer wachsenden Kraft zu tun: den Massen, die über die sozialen Medien zurücksprechen. Von den etwa 300 Millionen öffentlichen Kommentaren, die täglich weltweit online abgegeben werden – etwa zwei Drittel davon auf Twitter – beziehen sich durchschnittlich etwa 10 Millionen auf das Fernsehen (obwohl die täglichen Zahlen sehr unterschiedlich sind). Ich Que sera zweieinhalb Männer si[n] Charlie? Ein Zuschauer twitterte kürzlich und spielte auf die Ersetzung von Charlie Sheen durch Ashton Kutcher in der CBS-Sitcom an. Der Anfang von Person Of Interest ist wieder wie Jack&Ben, bemerkte ein anderer. (Ein paar Wochen später fügte ein anderer hinzu: Ich gehe davon aus, dass CBS mit dem fortfahren wird, was für sie funktioniert hat, und Andy Rooney durch Ashton Kutcher ersetzen wird. ) TV-Manager wie Poltrack müssen sich jetzt mit diesen spontanen, chaotischen, respektlosen Bemerkungen auseinandersetzen.



Ein Social-Media-Decoder

Diese Geschichte war Teil unserer November-Ausgabe 2011

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Wie kann man das Ganze verstehen? Poltrack betrat das Büro eines Mitarbeiters, John Butler, mit einem Bericht eines Startups namens Bluefin Labs, einem Social-Media-Analytics-Unternehmen, das versucht, Kommentare zu Shows und Anzeigen zu verfolgen und die Interessen und Demografie der Kommentatoren zu erkennen. Einiges von dem, was es gefunden hatte, schien überraschend. Zum Beispiel die Staffelpremiere von Zweieinhalb Männer hatte 78.347 Kommentare angezogen, verglichen mit 82.980 Foren Mit den Sternen tanzen , auf ABC, obwohl die letztgenannte Show niedrigere Nielsen-Bewertungen und ein älteres Publikum hat, das weniger wahrscheinlich an sozialen Medien teilnimmt. (Es stellte sich heraus, dass Reality-Wettbewerbsshows von Natur aus eine aktivere Zuschauerresonanz anziehen.) Poltrack fragte sich, wie eine wenig angesehene Show hieß? Club der bösen Mädchen – im Oxygen-Netzwerk – hatte 32.665 Kommentare erhalten. Werden Club der bösen Mädchen da oben, sagte er zu Butler und deutete auf Butlers Computerbildschirm. Was sagen Sie? Butler scrollte durch die rohe Kommentarzeichenfolge. Diese Schlampe im #Badgirlsclub trägt in jeder Folge die gleichen verdammten Socken. bemerkte ein Zuschauer; BGC, Dusche & Bett, kündigte einen anderen an. Es war schwer zu sagen, was das alles bedeutete.

Insgesamt waren die Daten roh und in vielen Fällen mehrdeutig. Aber Poltrack kam mit etwas Respekt vor dem, was er sah. Als einmalige Messung haben wir bessere, sagte er und bezog sich auf die präzise konstruierten Umfragen von CBS. Aber während die Umfragen intermittierend sind, können Social-Media-Analysen eine kontinuierliche Überwachung der Gespräche über eine Sendung liefern, Episode für Episode, sagte er. Und das ist etwas, das wir nicht reproduzieren können. Darüber hinaus nimmt die Menge an Kommentaren ständig zu, was sie als Studienobjekt und als Kraftquelle für Netzwerkmanager wichtiger macht. Wie Poltrack erklärte, treibt das reale und Online-Geschwätz – die exponentielle Bewegung eines Gesprächs durch die Bevölkerung – den Erfolg oder Misserfolg von Fernsehsendungen und damit die Zuweisung von 72 Milliarden US-Dollar an US-Fernsehwerbeausgaben an.

Sechshundert Meilen westlich wurde eine ähnliche Bewertung in der Cincinnati-Zentrale von Procter & Gamble, dem weltweit größten Werbetreibenden (zu seinen Marken gehören Tide, Gillette, Bounty, Pringles und Duracell) durchgeführt. Jedes Jahr gibt das Unternehmen 5 Milliarden US-Dollar für Medienwerbung aus – den Großteil davon im Fernsehen – und weitere 5 Milliarden US-Dollar für Werbung in Geschäften weltweit. Während Procter & Gamble Anzeigen sorgfältig mit Verbrauchern prüft, bevor sie sie ausstrahlen, hat es nie gewusst, ob dieselben Zuschauer unterschiedlich auf eine Anzeige reagieren würden, je nachdem, welche Show sie umgibt.

Craig Wynett, Chief Learning Officer des Unternehmens, sagt, dass Bluefin Labs Nuancen in der Art und Weise herausarbeitet, wie der Kontext das Ausmaß beeinflusst, in dem eine Anzeige Buzz erzeugt. Eine bestimmte Produktanzeige (er würde nicht sagen, welche) wurde in zwei Shows mit ähnlichen demografischen Merkmalen und Bewertungen platziert. Eine Show produzierte achtmal mehr Social-Media-Reaktion als die andere. Niemand weiß warum, aber so ist es passiert. Historisch betrachtet haben wir den Kontext als eine Konstante gehalten. Nun, Überraschung! In der realen Welt spiele der Kontext eine grundlegende Rolle, sagt er.

Bluefin Labs ist eines von einer wachsenden Zahl von Analyseunternehmen, die die Bedeutung von Kommentaren in sozialen Medien analysieren. Und CEO Deb Roy glaubt, dass sie einen grundlegenden Wandel in der Beziehung zwischen Schöpfern und Verbrauchern von Massenmedien festhalten. Was ich beim Abhängen mit TV-Führungskräften, Talentagenturen und Kreativen gelernt habe, ist, dass in der DNA ihrer Unternehmen die Annahme verankert ist, dass dies ein einseitiger Dialog ist, sagt er. Zuschauer, die über soziale Medien sprechen, sind effektiv eine Machtverschiebung.

In gewisser Weise hat ein zweiseitiges Gespräch begonnen. Und in den kommenden Jahren könnte ein Fernsehsender theoretisch das Gespräch fortsetzen, indem er seine Werbeaktionen überarbeitet, um Charaktere hervorzuheben, die beim Publikum angekommen sind – oder sogar die Handlungsstränge mitten in einer Staffel überarbeiten. Werbetreibende hingegen könnten Anzeigen austauschen – oder sie anders platzieren – basierend auf der Reaktion in den sozialen Medien, die sie erhalten. (So ​​etwas passiert bereits bei Online-Werbung; zunehmend verwenden Algorithmen Echtzeit-Metriken wie Seitenaufrufe und Inhaltsänderungen, um Platzierungsentscheidungen zu leiten.) Im politischen Bereich könnten Kampagnen unter anderem schnell bestimmen, welche Botschaften Menschen animieren. Und frühes Feedback von den ersten Anwendern von Analytics – Netzwerkmanagern und Werbetreibenden – könnte Hinweise auf weitere potenzielle Auswirkungen geben. Wynett sagt, er wisse nicht, ob die Leute, die seine Werbung kommentiert haben, das Produkt gekauft haben oder ob sich die Nachricht verbreitet hat, bis jeder Mann, jede Frau und jedes Kind sie gehört hat. Trotzdem, sagt er, ist es noch am Anfang, aber es ist vielversprechend.

SOZIALE STIMMUNG IM BERGBAU

Analysen von Online-Kommentaren beeinflussen bereits das Verhalten von Unternehmen, Finanzen und Behörden. Bestimmte Unternehmen, darunter Comcast, halten ein Ohr für Wutausbrüche offen, um Serviceausfälle und Produktprobleme zu erkennen und darauf zu reagieren. Ein Londoner Hedgefonds, Derwent Capital, handelt auf der Grundlage der finanziellen Ruhe oder Besorgnis, die er teilweise aus Social-Media-Daten gewinnt. Und während die jüngsten Ereignisse darauf hindeuten, dass Revolutionäre soziale Medien nutzen können, um ihnen zu helfen, einige autoritäre Regime zu stürzen (siehe Streetbook , September/Oktober 2011) , hat China gelernt, die Empörung der Bürger durch maßvolle Reaktionen auf bestimmte Online-Beschwerden über Angelegenheiten wie Polizeikorruption zu bewältigen (siehe Chinas Internet-Paradox, Mai/Juni 2010) .

Ball spielen: Als Doktorand nutzte Michael Fleischman im Fernsehen übertragene Red Sox-Spiele, um Computern das Erkennen von Homeruns und anderen Spielen beizubringen. Jetzt analysiert das von ihm mitbegründete Unternehmen Bluefin Labs soziale Medien, um Massenreaktionen auf Fernsehsendungen und Anzeigen zu entschlüsseln, die in den USA gesehen werden. In seinen Büros zeigt ein Bildschirm (oben) die Anzahl der gesuchten Kommentare, der aufgenommenen Fernsehminuten und der gefundenen Verbindungen an.

Zu Marketingzwecken ist es für Unternehmen selbstverständlich geworden, Facebook-Seiten einzurichten, Tweets zu versenden und ein wachsames Auge auf gebloggte Wut zu haben. Dies gilt sowohl für Fernsehsender als auch für andere Unternehmen. Discovery Communications zum Beispiel, das Kanäle wie Discovery Channel, TLC und Animal Planet betreibt, unterhält 75 Facebook-Seiten mit 45 Millionen Fans und hält 23 Twitter-Konten mit Erinnerungen wie Mythbusters startet in 5 Minuten! Es ist all der schöne virale Effekt von Social Media, um Leute dazu zu bringen, unsere Shows zu sehen, sagt Gayle Weiswasser, Vice President of Social Media Communications bei Discovery, und wir sind nicht die einzigen, die dies tun.

Um die andere Seite der Konversation zu erschließen – die ungeschriebene Reaktion von Verbrauchern mit Social-Media-Konten – verfolgen Unternehmen wie Radian6 (jetzt im Besitz von Salesforce), General Sentiment, Sysomos, Converseon und Trendrr die Stimmung und das Volumen der sozialen Medien auf einer Reihe von Themen. Natürlich beseitigen selbst die besten Filtermaßnahmen nicht alle Spam-Mails. Und es ist nicht immer klar, was zu einem Beitrag geführt hat, wie ein mit Slang gefüllter Tweet interpretiert werden sollte oder wie man die Demografie des Autors identifiziert. Für Unternehmen ist es jedoch von entscheidender Bedeutung, all dies zu verstehen, sagt Radha Subramanyam, Senior Vice President of Media and Advertising Insights and Analytics bei Nielsen: Dies ist die weltweit größte Fokusgruppe, das größte Rathaus der Welt. Unternehmen, die dies herausfinden, werden in den nächsten 10 bis 15 Jahren erfolgreich sein. Unternehmen, die es nicht tun, werden scheitern.

Es ist besonders wichtig für TV-Sender und Werbetreibende. Nielsen sagt, dass Amerikaner im Durchschnitt 20 Prozent ihres Tages vor dem Fernseher verbringen und viele gleichzeitig auf Laptops oder Mobilgeräten herumhacken. Websites wie Miso und GetGlue ermutigen die Leute, mit Freunden und anderen Fans über ihre Lieblingssendungen zu diskutieren. Es gibt Beweise dafür, dass die Begeisterung in den sozialen Medien in gewissem Zusammenhang mit Bewertungen steht: NM Incite, ein Joint Venture von Nielsen-McKinsey, fand heraus, dass bei Personen im Alter von 18 bis 34 ein 9-prozentiger Anstieg derartiger Geschwätz in den Wochen vor der Premiere einer Show mit einem 1 Prozent Bewertungen steigen.

In Anerkennung dieser Art von Verbindungen verfolgen Sentiment-Analysefirmen wie Trendrr.tv (Teil von Trendrr) und Socialguide speziell die soziale Reaktion auf Fernsehinhalte. Bluefin ist jedoch einzigartig, da es auch den größten Teil dessen verfolgt, was im Fernsehen zu sehen ist – einschließlich der Anzeigen –, um spezifische Beziehungen zwischen Fernsehstimuli und Social-Media-Reaktionen herzustellen. Was Bluefin macht, ist technisch beeindruckend, sagt Duane Varan, Chief Research Officer beim Disney Media and Advertising Lab in Austin, Texas. Bereits jetzt sei es möglich, die Fernsehzuschauerzahlen direkt über Kabelboxen zu messen, anstatt über Stichproben wie Nielsen-Panels, sagt er, und Bluefin macht mit diesem Universum des öffentlichen Social-Media-Diskurses Ähnliches.

DIE NFL UND SOCIAL TV

Der Hauptsitz von Bluefin Labs befindet sich in einer einstöckigen Fabrik aus dem 19. Jahrhundert, die einst Schläuche herstellte, neben einem Boutique-Kino im Viertel Kendall Square in Cambridge, Massachusetts. Auf Café-Tischen verstreute Legosteine ​​beschäftigen die Finger von Besuchern oder Mitarbeitern bei informellen Treffen. Roy, der Mitbegründer und CEO, sitzt mit fast 40 Mitarbeitern, die meisten von ihnen Ingenieure mit Erfahrung in Bereichen wie künstliche Intelligenz, Suche und Videoanalyse, an einem der offenen Schreibtische auf engstem Raum. An einem abgenutzten Holzpfosten zu seiner Rechten hängt ein Plakat, das die Blutlinie der Werbeindustrie zeigt.

Roy, 42, ist ein in Winnipeg geborene Computer- und Kognitionswissenschaftler, der bis 2008 seine gesamte Karriere im akademischen Bereich verbracht hatte, zuerst an der University of Waterloo und dann am MIT und dessen Media Lab, wo er die Leitung einer Forschungsgruppe namens . übernahm Kognitive Maschinen. Seine Gruppe beschäftigte sich unter anderem mit Problemen, etwa wie man Robotern Englisch beibringt. 2005 startete er das ambitionierte Human Speechome Project, um zu dokumentieren, wie Kinder Sprache lernen. Vor der Geburt seines Sohnes hat er sein Zuhause mit 11 Videokameras und 14 Mikrofonen ausgestattet. Dann zeichnete der stolze Papa (fast) alles auf, was im Haus passierte, um herauszufinden, wie sich verschiedene Interaktionen der Erwachsenen – sowie Aktivitäten und Gegenstände an verschiedenen Orten des Hauses – auf die Sprachentwicklung des Jungen auswirkten. Im Jahr 2008 hörte Roy auf, nachdem er täglich 300 Gigabyte an Daten gesammelt hatte. Dann vollbrachten er und seine Doktoranden Kunststücke wie die allmähliche Beherrschung des Wortes Wasser durch seinen Sohn. (Eine Präsentation dieses Prozesses war die Schlag der TED-Konferenz 2011 und hat sich im Internet viral verbreitet.)

Gesprächsstarter: Die Gesamtzahl der Social-Media-Kommentare steigt stark an, was mehr Stoff für die Analyse bietet. Die meisten davon sind öffentlich.
Quelle: Gnip. Die Zahlen spiegeln sowohl öffentliche als auch private Fälle der aktiven Teilnahme an Online-Gesprächen wider: Tweets, Kommentare und andere Posts.

Das Projekt verband sprachliche Analyse mit Videoanalyse, aber es war Roys Doktorand Michael Fleischman, heute 34, der den konzeptionellen Sprung ins Fernsehen schaffte. Für seine Dissertation plante Fleischman zunächst, Lehren aus dem Speechome-Projekt zu nutzen, um Computersprache zu lehren. Aber es gab ein Problem: Mir wurde klar, dass ich warten muss, bis Debs Sohn erwachsen ist, sagt Fleischman. Ich musste einen neuen Datensatz finden. Die Antwort kam passenderweise vor dem Fernseher. Eines Nachts, als er sich mit seiner Freundin (jetzt seine Frau) ein Red Sox-Spiel ansah, erkannte Fleischman, dass Sportübertragungen im Fernsehen das hatten, was er brauchte: visuelle Action, Dialoge von Spiel zu Spiel und ausreichende Wiederholungen und Strukturen. Also fing er an, Software zu entwickeln, die Baseballspiele zu einem Werkzeug für den Sprachunterricht machen würde. Die gesprochenen Worte Homerun zum Beispiel – wenn sie von einem Kamerawinkel über ein Stadion begleitet werden – könnten den Computer dazu bringen, zu lernen, wie man einen tatsächlichen Homerun unterscheidet. Nach Technologieüberprüfung über die Baseball-Interpretationstechnologie schrieb, wurden er und Roy eingeladen, sich um ein 100.000 US-Dollar-Stipendium der National Science Foundation für Small Business Innovation Research zu bewerben.

2008 erhielten Fleischman und Roy das Stipendium und benannten das Unternehmen nach einem Sushi-Restaurant, in dem sie ihre Pläne besprochen hatten. Der anfängliche Fokus auf Sport führte zu Investitionen von Sportmagnaten wie Jonathan Kraft, Präsident der New England Patriots; Jim Pallotta, ein Besitzer der Boston Celtics; und Dan Gilbert, Mehrheitseigentümer der Cleveland Cavaliers. (Bis Oktober 2011 hatte das Unternehmen 8,5 Millionen US-Dollar an Finanzierungen erhalten, hauptsächlich von Redpoint Ventures, aber auch von Angel-Investoren.) Bluefins erster Kunde war die National Football League, die bereits ein neues Online-Feature namens Game Rewind hatte, mit dem die Fans bereits Bewertungen abgeben konnten -Spiele gespielt. Fleischman und Roy erweiterten das Konzept, indem sie den Videostream mit Social-Media-Kommentaren verbanden. Sie stimmten Suchalgorithmen ab, um nach fußballbezogenen Schlüsselwörtern zu suchen; Das Ergebnis war eine Bildschirmoberfläche, die es den Fans ermöglichte, Spiel für Spiel zu lesen, was andere geschrieben hatten. (Dies stellte sich als ein frühes Beispiel für den mittlerweile beliebten Trend bei Social-TV-Anwendungen heraus.)

Während dieses Prozesses hatten Roy und Fleischman ein weiteres Aha! Moment. Der Kommentarstream, der für im Fernsehen übertragene Spiele auftauchte, hatte in regelmäßigen Abständen leere Patches. Wir schauten und sagten: ‚Was ist das?‘, sagt Roy. Nun, das waren die Anzeigen. Es war ihnen nicht in den Sinn gekommen, dass die Leute über Werbung sprechen würden. Aber sie tun es. Sie schreiben – wie kürzlich einer in einem von Bluefin aufgenommenen Tweet – Dinge wie Der Typ-Rappin in der Mcdonalds-Werbung über die Smoothies wird für immer ein Clown sein, wo immer er auch hingeht.

Roy und Fleischman erkannten, dass die Werbebranche daran interessiert sein könnte, mehr über solche Kommentare zu erfahren, und Werbetreibende hatten große Forschungsbudgets. Wir haben die Prinzipien von Big Data, Data Mining und Visualisierung übernommen, sagt Roy, und dieses Mikroskop [in meinem Haus] in ein Teleskop verwandelt, um die Welt der sozialen Medien in Bezug auf das Fernsehen zu betrachten. Sie nannten ihre Arbeit das TV-Genom. Heute hat Bluefin 15 Kunden, darunter Pepsi, Mars und Comcast; die Fernsehsender CBS, Fox Sports, A+E Networks, AMC Networks und Turner Broadcasting; und die Werbeagenturen McGarryBowen und Hill Holliday. Das Unternehmen verkauft Abonnements für seine Benutzeroberfläche und benutzerdefinierte Analysen. Während dieser Eroberungen stieß Roy auf ein eigenes Problem beim Sprachenlernen. Als ich anfing, mit Leuten im Fernsehen zu sprechen, hörte ich das Wort „Programmierung“. Es stellte sich heraus, dass sie nicht über Programmiersoftware sprachen, erinnert er sich. Ich habe eine Weile gebraucht, um das herauszufinden.

IM TELESKOP

Um fast alles, was im Fernsehen passiert, festzuhalten, nutzt Bluefin ein mit Satellitenschüsseln gespicktes Rechenzentrum in Medford, Massachusetts (siehe Tweets beachten Diagramm unten ). In der ersten Oktoberwoche hatten sie jede Minute mehr als 210.000 Folgen von 7.100 Fernsehsendungen plus Werbung eingespielt. Inzwischen überwacht das Unternehmen 200 Netzwerke.

Beachtung
die Tweets

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Nach dem Hochladen des Rohfeeds in den Cloud-Computing-Dienst von Amazon sammelt Bluefin Programmführerinformationen – die Namen der Shows, ihre Sendekanäle und -zeiten sowie die Namen der Charaktere und Schauspieler – zusammen mit dem aus dem Videosignal extrahierten Untertiteltext selbst. Dadurch wird eine Liste mit Schlüsselwörtern bereitgestellt, mit deren Hilfe relevante Kommentare in sozialen Medien identifiziert werden können. Da Werbepläne nicht im Voraus veröffentlicht werden, erstellt Bluefin einen. Der Algorithmus erkennt, wenn ein Pod mit Anzeigen gestartet wurde. Dann identifiziert ein System des digitalen Fingerabdrucks wiederholte Ausstrahlungen; Personal wird über erstmalige Ausstrahlungen benachrichtigt, um die erste Identifizierung vorzunehmen.

Unter den mehr als 10 Millionen Kommentaren, die täglich zu TV-Inhalten abgegeben werden, identifizieren die Algorithmen von Bluefin etwa 1,4 Millionen, die in den drei Stunden vor oder nach einer Sendung oder Werbung, die in einem der verfolgten Netzwerke ausgestrahlt wird, abgegeben werden. (Etwa 90 Prozent dieser Kommentare sind Tweets, der Rest sind öffentliche Facebook-Posts.) Obwohl On-Demand-Dienste, Aufzeichnungstechnologien und neue Internetmodelle der Fernsehübertragung die Sehgewohnheiten verändern (siehe Auf der Suche nach der Zukunft des Fernsehens, Januar/Februar 2011) , die meisten Leute schauen immer noch auf die altmodische Art fern, und Roy sagt, dass sie eher Echtzeitkommentare abgeben, wenn sie wissen, dass sie die erste Ausstrahlung sehen. Bluefin überwacht auch die 9,8 Millionen Menschen, die in den letzten 90 Tagen mindestens einmal zum Fernsehen kommentiert haben, um Wissen über ihre Demografie und Interessen zu sammeln.

Netzwerkeffekt: David Poltrack, Chief Research Officer von CBS, hat schon lange den Wert von Zuschauergesprächen über Shows erkannt. Jetzt evaluiert er Tools, die Millionen von Kommentaren zum Online-Fernsehen überprüfen.

Textanalysen untermauern all diese Bemühungen: Während köstlich oder lecker auf eine positive Resonanz auf ein Restaurant hinweisen können, können in Kommentaren zu Fernsehsendungen Begriffe wie Kann es kaum erwarten oder faszinierend oder Gelaber auftauchen. Bluefin arbeitet daran, nicht nur positive oder negative Reaktionen zu identifizieren, sondern auch solche, die vulgär oder höflich, ernst oder amüsiert, ruhig oder aufgeregt sind. Was wir auf höchstem Niveau versuchen, ist das Sprachverständnis, sagt Fleischman. Es versucht auch, demografische Informationen über die Kommentatoren zu erhalten. Frauen beispielsweise beziehen sich eher auf Familienmitglieder, während Männer eher Freunde oder elektronische Geräte erwähnen. Emoticons weisen auf das Alter hin: jemand, der :-) verwendet, ist wahrscheinlich 10 Jahre älter als jemand, der :) verwendet. Menschen, die 8-) verwenden, sind noch älter.

Bluefin wandelt all diese Daten letztendlich in zwei Hauptmessungen um. Die Antwortebene gibt die Anzahl der Personen an, die eine bestimmte Anzeige oder Episode einer Sendung kommentieren, gemessen auf einer logarithmischen 10-Punkte-Skala. Der Antwortanteil misst, wie viel Prozent aller Social-Media-Reaktionen auf Fernsehprogramme zu einer bestimmten Sendezeit auf eine bestimmte Show oder Werbung ausgerichtet sind. Die erste Schnittstelle des Unternehmens – Bluefin Signals, die Analysen zu Kommentaren zu Fernsehsendungen bereitstellt – ging im Juni live. Eine zweite, die im Dezember veröffentlicht werden soll, wird die Reaktion auf einzelne Werbekampagnen verfolgen. Im nächsten Jahr plant Bluefin, spanischsprachige Kommentare in seine Analyse einzubeziehen. Roy sagt, es gebe keinen Grund, warum das Unternehmen nicht auch in anderen Ländern Fernsehsignale verfolgen und die in den sozialen Medien geäußerten Gefühle analysieren könnte. Bislang gibt es jedoch keine unmittelbaren Pläne, über die Vereinigten Staaten hinaus zu expandieren.

WIE PEPSI RESONANZT

Bluefin kann Ihnen bestimmte Dinge sehr klar sagen, und einer davon ist der Grad, in dem das Publikum dazu bewegt wird, über Diet Pepsi zu sprechen, wenn eine im Badeanzug gekleidete Sofia Vergara beteiligt ist. Vergara, die in der Komödie die kolumbianische Trophäenfrau spielt Moderne Familie Sie trat im vergangenen Sommer in einem weit verbreiteten Werbespot auf, in dem sie den Fußball-Frauenschwarm David Beckham an einem Strand traf. Herkömmliche Social-Media-Analysen zeigten während der Ausstrahlung der Kampagne eine Zunahme des Geschwätzes über das Getränk um 7 Prozent. Aber Bluefin wusste, dass die Anzeige genau 746 Mal in 260 verschiedenen Shows gelaufen war und wusste, wer diese 260 Shows während des Werbespots kommentiert hatte. Unter diesen 1,8 Millionen Menschen stieg die Erwähnung von Diet Pepsi um 19 Prozent. Bluefin konnte auch feststellen, dass im Juni ein Anstieg der negativen Stimmung über die Marke Hyundai in den sozialen Medien mit der Premiere eines TNT-Science-Fiction-Dramas zusammenfiel. Fallende Himmel , bei der sich Kommentatoren beschwerten, dass ein Versprechen von begrenzten Werbespots gebrochen worden sei .

Solche Einblicke könnten ein Segen für Fernsehwerber sein, die sich fragen, welche Anzeigen und wo sie platziert werden sollen. Wenn mich Comedy, Drama oder pure Kreativität in einer Anzeige bewegen, dann neige ich dazu, darüber zu sprechen, sagt Mike Proulx, Senior Vice President für Social Media bei der Werbeagentur Hill Holliday. Es gibt eine Theorie – und sie ist unbewiesen –, dass die Resonanz des Inhalts umso höher ist, je mehr Social Media erwähnt wird.

Die neuen Tools könnten auch Analysen wie die von Simulmedia, einem New Yorker Unternehmen, das anonymisierte Anzeigedaten von 18 Millionen Set-Top-Boxen lizenziert, ergänzen. Bluefin ist in der Lage, die spezifische Auslieferung einer Anzeige mit einer positiven Stimmung in einer bestimmten Zielgruppe zu verbinden, sagt Dave Morgan, CEO von Simulmedia. Das allein wird zu einem wichtigen Marketingziel. Es heißt nicht mehr nur „Geben Sie einen bestimmten Geldbetrag für Geschlecht, Alter, Einkommen aus“; es heißt „Geld ausgeben, das bei einer Zielgruppe eine positive Stimmung hervorruft.“

Natürlich geht die Anwendbarkeit der Daten von Bluefin nur so weit. Zum einen finden die meisten Gespräche immer noch in der realen Welt statt, nicht online; Laut einem Marktforschungsunternehmen, KelleyFey, finden 90 Prozent der Gespräche über Marken in den USA offline statt. Eine weitere verwirrende Angelegenheit: Menschen, die soziale Medien nutzen, sind nicht repräsentativ für die allgemeine Bevölkerung, es ist sehr schwierig, die Unterschiede zu verstehen, und es ist eine dynamische, variable Sache, sagt Varan, der Forschungsleiter von Disney. Es gibt so viel, was wir nicht darüber wissen, wie sich das Social-Media-Universum vom realen Universum unterscheidet. Die Gefahr besteht also darin, sich die Arten von Ergebnissen anzusehen, die Bluefin hervorbringen würde, und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen, dass dies das widerspiegelt, was die Gesamtbevölkerung tut.

MAKING OF THE PRESIDENT, 2012

Fleischman und Roy sagen jedoch voraus, dass die Anwendungen letztendlich weit über das Fernsehen hinausgehen und dazu beitragen werden, die Ereignisse und Medienquellen aufzudecken, die die Menschen im Radio, in Zeitungen und Zeitschriften sowie im Internet inspirieren. Sie können die Affinität von jedem Ding zu jedem Set von Dingen betrachten, sagt Fleischman. Die Popkultur breitet sich ziemlich weit aus – Politik, Medien, Schauspieler, Bücher, Theaterstücke, Religion. Der Schwanz wird immer länger, zu allem, was man sich vorstellen kann. Wenn Sie nach einer Gruppe von Personen mit einem bestimmten Interesse suchen, können wir Ihnen sagen, wie sich dies auf eine andere Gruppe von Interessen bezieht.

Der nächste offensichtliche Bereich für Bluefin ist die Politik. Anfang nächsten Jahres, rechtzeitig zur Vorwahl des Präsidenten, erwartet das Unternehmen, die Reaktionen in den sozialen Medien auf Reden, Fernsehdebatten und politische Werbung zu analysieren. Was potenziell interessanter ist, ist zu verstehen, wer positiv und negativ Verbindungen zwischen den Zuschauern herstellt, sagt Roy. Soziale Medien sind bereits zu einem wichtigen Instrument der politischen Organisation geworden (siehe Wie Obama es wirklich tat, September/Oktober 2008) . Aber politische Aktivisten sind harte Kunden: Sie kümmern sich hauptsächlich um zwei Dinge. Erstens kümmern sie sich bei Präsidentschaftswahlen darum, was unentschlossene Wähler in Swing-States denken. Und zweitens wollen sie wissen, wer aus ihrem verlässlichen Unterstützerkreis bereit ist, etwas zu tun, etwa zu spenden oder eine Botschaft zu verbreiten. Kommentare in sozialen Medien sind von begrenztem Wert.

Dennoch könnten politische Akteure genauso interessiert sein wie Procter & Gamble, um zu erfahren, welche Botschaften ankommen. Andrew Heyward, ehemaliger Präsident von CBS News und Bluefin-Berater, glaubt, dass solche Analysen auch für politische Kommentatoren und Moderatoren von entscheidender Bedeutung sein könnten. Für eine politische Organisation oder einen Kandidaten oder eine Nachrichtenagentur, die versucht, über das Rennen zu berichten, ist es sehr wertvoll, fast in Echtzeit Feedback zu Umfang und Stimmung zu erhalten.

Der Wert von Social Media Analytics wird nur noch steigen. Die Zahl der Kommentare wächst jeden Monat, und Roy prognostiziert, dass sich die Analysetechnologie verbessern wird, wenn die Algorithmen verfeinert werden und mehr Teilnehmer die Daten verarbeiten und noch ungeahnte Anwendungen verfolgen. Auch heute noch sind Gespräche in sozialen Medien schwer zu überhören und zu entziffern. Aber was eines Tages von Bluefin oder einem seiner Konkurrenten hervorgehen könnte, sind Technologien, mit denen diese Gespräche leicht erfasst und verstanden werden können – und eine Metrik ähnlich einer Nielsen-Bewertung hervorbringen. (Die Ergebnisse von Nielsen und McKinsey über die Korrelation zwischen Buzz und Bewertungen sind ein Schritt in diese Richtung.)

In Zukunft können Marketingverantwortliche und Netzwerkmanager wie David Poltrack die Umfrageteilnehmer also möglicherweise an den Vegas-Spielautomaten zurücklassen und sich auf eine kontinuierliche Social-Media-Konversation einstellen, die jetzt entweder unhörbar oder unverständlich ist. Sie sehen möglicherweise Möglichkeiten, Fernsehprogramme, Werbung, politische Kommunikation und letztendlich andere Medien zu erstellen, die intelligenter sind – oder zumindest besser auf das eingehen, was das Publikum anspricht.

David Talbot ist Technologieüberprüfung der Chefkorrespondent.

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