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Un decodificatore per social media
La nuova tecnologia decifra e potenzia i milioni di utenti che rispondono ai loro televisori attraverso il Web. 18 ottobre 2011
Dal suo ufficio d'angolo al 24° piano nel centro di Manhattan, il veterano capo della ricerca della CBS David Poltrack può guardare verso sud lungo la Avenue of the Americas, con i suoi marciapiedi brulicanti. Per più di quattro decenni, è stato il suo lavoro misurare le abitudini, le preferenze e le reazioni televisive delle persone. Ciò ha significato in gran parte seguire le abitudini di ascolto dei panel Nielsen di telespettatori e analizzare i risultati dei sondaggi di rete sulle loro opinioni. In un tardo pomeriggio di settembre, con le anteprime autunnali in corso, la sua scrivania era disseminata di opinioni codificate a colori da 3.000 americani che si erano recati nell'avamposto di ricerca della CBS a Las Vegas, Television City, presso l'MGM Grand Hotel and Casino, e hanno accettato di compilare Sondaggi TV per la possibilità di vincere un sistema di home entertainment 3-D.
Ma ora ha anche a che fare con una forza in crescita: le masse che rispondono attraverso i social media. Dei circa 300 milioni di commenti pubblici fatti online in tutto il mondo ogni giorno, circa due terzi dei quali su Twitter, circa 10 milioni, in media, sono relativi alla televisione (sebbene i numeri giornalieri varino notevolmente). io Que sera due uomini e mezzo si[n] Charlie? uno spettatore ha recentemente twittato, alludendo alla sostituzione di Charlie Sheen con Ashton Kutcher nella sitcom della CBS. L'inizio di Person Of Interest è come Jack&Ben tutto da capo, osservò un altro. (Un paio di settimane dopo, un altro ha aggiunto: Presumo che la CBS continuerà con ciò che ha funzionato per loro e sostituirà Andy Rooney con Ashton Kutcher. ) I dirigenti televisivi come Poltrack devono ora fare i conti con queste osservazioni spontanee, disordinate e irriverenti.
Questa storia faceva parte del nostro numero di novembre 2011
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Come dare un senso a tutto questo? Poltrack è entrato nell'ufficio di un membro dello staff, John Butler, con in mano un rapporto di una startup chiamata Bluefin Labs, una società di analisi dei social media che tenta di tenere traccia dei commenti su spettacoli e annunci e discernere gli interessi e i dati demografici dei commentatori. Alcune delle cose che aveva trovato sembravano sorprendenti. Ad esempio, la prima stagione di Due uomini e mezzo aveva attirato 78.347 commenti rispetto a 82.980 per Ballando con le stelle , su ABC, anche se quest'ultimo spettacolo ha valutazioni Nielsen più basse e un pubblico più anziano che ha meno probabilità di partecipare ai social media. (Si scopre che i reality show in competizione, per loro natura, attirano una risposta del pubblico più attiva.) Poltrack si chiedeva come si chiamasse uno spettacolo poco visto Club delle cattive ragazze —sulla rete Oxygen—aveva raccolto 32.665 commenti. Ottenere Club delle cattive ragazze lassù, disse a Butler, indicando lo schermo del computer di Butler. Cosa stanno dicendo? Butler ha fatto scorrere la stringa di commento non elaborata. Questa puttana angie su #Badgirlsclub indossa gli stessi dannati calzini in ogni episodio, ha osservato uno spettatore; BGC, doccia e letto, annunciato un altro. Era difficile sapere cosa significasse.
Nel complesso, i dati erano grezzi e, in molti casi, ambigui. Ma Poltrack ne è uscito con un po' di rispetto per quello che stava vedendo. Come misurazione una tantum, ne abbiamo di migliori, ha detto, riferendosi ai sondaggi costruiti con precisione della CBS. Ma mentre i sondaggi sono intermittenti, l'analisi dei social media può fornire un monitoraggio continuo della conversazione su un programma, episodio per episodio, ha affermato. Ed è qualcosa che non possiamo replicare. Inoltre, la quantità di commenti è in costante aumento, rendendolo più importante come oggetto di studio e come una forza che i dirigenti della rete vorrebbero sfruttare. Come ha spiegato Poltrack, le chiacchiere nel mondo reale e online, il movimento esponenziale di una conversazione attraverso la popolazione, guidano il successo o il fallimento degli spettacoli televisivi e, a loro volta, lo stanziamento di 72 miliardi di dollari di spesa pubblicitaria televisiva negli Stati Uniti.
Seicento miglia a ovest, una valutazione simile era in corso presso la sede di Cincinnati di Procter & Gamble, il più grande inserzionista del mondo (i suoi marchi includono Tide, Gillette, Bounty, Pringles e Duracell). Ogni anno l'azienda spende 5 miliardi di dollari in pubblicità sui media, la maggior parte in TV, e altri 5 miliardi di dollari in pubblicità nei negozi di tutto il mondo. Sebbene Procter & Gamble esamini attentamente gli annunci con i consumatori prima di mandarli in onda, non ha mai saputo se gli stessi spettatori avrebbero risposto in modo diverso a un annuncio a seconda dello spettacolo che lo circondava.
Craig Wynett, chief learning officer dell'azienda, afferma che Bluefin Labs sta prendendo in giro le sfumature del modo in cui il contesto influisce sulla misura in cui un annuncio genera buzz. Un annuncio di prodotto specifico (non direbbe quale) è stato inserito in due programmi con dati demografici e valutazioni simili. Uno spettacolo ha prodotto otto volte più risposta sui social media rispetto all'altro. Nessuno sa perché, ma è quello che è successo. Storicamente, abbiamo tenuto il contesto come una costante. Bene, sorpresa! Nel mondo reale, il contesto gioca un ruolo fondamentale, dice.
Bluefin Labs fa parte di un numero crescente di società di analisi che analizzano il significato dei commenti nei social media. E il suo CEO, Deb Roy, crede che stiano catturando un cambiamento fondamentale nel rapporto tra creatori e consumatori di mass media. Quello che ho imparato frequentando dirigenti televisivi, agenzie di talenti e tipi creativi è che il presupposto è costruito nel DNA delle loro organizzazioni che questo è un dialogo a senso unico, dice. I membri del pubblico che parlano attraverso i social media sono effettivamente un cambiamento di potere.
In un certo senso, è iniziata una conversazione a due. E negli anni futuri una rete televisiva potrebbe, in teoria, continuare la conversazione rivedendo le sue promozioni per enfatizzare i personaggi che hanno preso piede con il pubblico, o anche rivedendo le trame a metà stagione. Gli inserzionisti, nel frattempo, potrebbero scambiare gli annunci o posizionarli in modo diverso sulla base della risposta dei social media che ottengono. (Qualcosa del genere accade già con gli annunci online; sempre più spesso gli algoritmi utilizzano metriche in tempo reale come le visualizzazioni di pagina e le modifiche ai contenuti per guidare le decisioni di posizionamento.) In ambito politico, le campagne potrebbero determinare rapidamente, tra le altre cose, quali messaggi animano le persone. E i primi feedback dei primi ad adottare l'analisi, dirigenti di rete e inserzionisti, potrebbero fornire indizi su potenziali impatti più ampi. Wynett afferma di non sapere se le persone che hanno commentato la sua pubblicità hanno acquistato il prodotto o se il messaggio si è diffuso fino a quando ogni uomo, donna e bambino non l'ha sentito. Tuttavia, dice, sono i primi giorni, ma mostra una promessa.
MINING SENTIMENT SOCIALE
Le analisi dei commenti online stanno già influenzando il comportamento aziendale, finanziario e governativo. Alcune aziende, tra cui Comcast, tengono d'occhio gli scoppi di rabbia per aiutarle a rilevare e rispondere alle interruzioni del servizio e ai problemi dei prodotti. Un hedge fund londinese, Derwent Capital, effettua operazioni sulla base della calma finanziaria o dell'ansia che raccoglie, in parte, dai dati dei social media. E mentre gli eventi recenti hanno suggerito che i rivoluzionari possono usare i social media per aiutarli a rovesciare alcuni regimi autoritari (vedi Streetbook, settembre/ottobre 2011) , la Cina ha imparato a gestire l'indignazione dei cittadini attraverso risposte misurate a specifici reclami online su questioni come la corruzione della polizia (vedi China's Internet Paradox, maggio/giugno 2010) .
Giocare a palla: Come candidato al dottorato, Michael Fleischman ha utilizzato i giochi televisivi dei Red Sox per insegnare ai computer a riconoscere gli home run e altre giocate. Ora la società da lui cofondata, Bluefin Labs, analizza i social media per decifrare le reazioni di massa ai programmi TV e agli annunci visualizzati negli Stati Uniti. Nei suoi uffici, uno schermo (in alto) mostra il numero di commenti cercati, i minuti di TV ingeriti e le connessioni trovate.
Per scopi di marketing, è diventato d'obbligo per le aziende creare pagine Facebook e inviare tweet e tenere d'occhio il ribollire della rabbia dei blog. Questo è vero per le reti televisive così come per altre società. Ad esempio, Discovery Communications, che gestisce canali tra cui Discovery Channel, TLC e Animal Planet, gestisce 75 pagine Facebook con 45 milioni di fan e mantiene 23 account Twitter pieni di promemoria come Mythbusters inizia tra 5 minuti! È tutto quel meraviglioso effetto virale dei social media per convincere le persone a guardare i nostri spettacoli, afferma Gayle Weiswasser, vicepresidente delle comunicazioni sui social media di Discovery, e non siamo gli unici a farlo.
Per sfruttare l'altro lato della conversazione, la risposta spontanea dei consumatori con account sui social media, aziende come Radian6 (ora di proprietà di Salesforce), General Sentiment, Sysomos, Converseon e Trendrr monitorano il sentiment e il volume dei social media su una serie di temi. Naturalmente, anche i migliori sforzi di filtraggio non eliminano tutto lo spam. E non è sempre chiaro cosa abbia spinto a pubblicare un post, come debba essere interpretato un tweet pieno di slang o come identificare i dati demografici dell'autore. Eppure è di fondamentale importanza per le aziende dare un senso a tutto questo, afferma Radha Subramanyam, vicepresidente senior di analisi e approfondimenti pubblicitari e dei media presso Nielsen: Questo è il focus group più grande del mondo, il municipio più grande del mondo. Le aziende che lo capiranno prospereranno nei prossimi 10-15 anni. Le aziende che non falliranno.
È particolarmente importante per le reti televisive e gli inserzionisti. Nielsen afferma che gli americani, in media, trascorrono il 20 percento della loro giornata guardando la TV e molti contemporaneamente beccano laptop o dispositivi mobili. Siti come Miso e GetGlue incoraggiano le persone a discutere dei programmi preferiti con amici e altri fan. Stanno emergendo prove che il buzz sui social media ha qualche relazione con le valutazioni: NM Incite, una joint venture Nielsen-McKinsey, ha scoperto che tra le persone di età compresa tra 18 e 34 anni, un aumento del 9% di tali chiacchiere nelle settimane prima della premiere di uno spettacolo era correlato a un Aumento delle valutazioni dell'1%.
Riconoscendo questo tipo di connessioni, le società di analisi del sentimento tra cui Trendrr.tv (parte di Trendrr) e Socialguide tracciano specificamente la risposta sociale ai contenuti televisivi. Ma Bluefin è unico anche nel tracciare la maggior parte di ciò che è in TV, comprese le pubblicità, per tracciare relazioni specifiche tra lo stimolo televisivo e la risposta dei social media. Quello che sta facendo Bluefin è tecnicamente impressionante, afferma Duane Varan, chief research officer presso il Disney Media and Advertising Lab di Austin, in Texas. Sta già diventando possibile misurare il pubblico televisivo direttamente attraverso i decoder via cavo piuttosto che attraverso campioni come i pannelli Nielsen, dice, e Bluefin sta facendo una cosa simile con questo universo di discorsi pubblici sui social media.
LA NFL E I SOCIAL TV
La sede di Bluefin Labs occupa una fabbrica a un piano del XIX secolo che un tempo produceva tubi, accanto a un cinema boutique nell'area di Kendall Square a Cambridge, nel Massachusetts. I blocchi di Lego sparsi sui tavolini dei caffè occupano le dita di visitatori o dipendenti in riunioni informali. Roy, il cofondatore e CEO, siede in uno di un cluster aperto di scrivanie in spazi ristretti con quasi 40 dipendenti, la maggior parte dei quali ingegneri con esperienza in campi come l'intelligenza artificiale, la ricerca e l'analisi video. Un poster che mostra la linea di sangue dell'industria pubblicitaria è appuntato su un palo di legno consumato alla sua destra.
Roy, 42 anni, è un informatico e scienziato cognitivo nato a Winnipeg che fino al 2008 ha trascorso l'intera carriera nel mondo accademico, prima all'Università di Waterloo e poi al MIT e al suo Media Lab, dove è diventato capo di un gruppo di ricerca chiamato Macchine cognitive. Tra le altre cose, il suo gruppo si occupava di problemi come insegnare l'inglese ai robot. Nel 2005 ha lanciato l'ambizioso progetto Human Speechome per documentare come i bambini imparano la lingua. Prima che suo figlio nascesse, ha dotato la sua casa di 11 videocamere e 14 microfoni. Quindi l'orgoglioso papà ha registrato (quasi) tutto ciò che è accaduto in casa per capire come le diverse interazioni degli adulti, così come le attività e gli oggetti in diversi luoghi della casa, hanno influenzato lo sviluppo del linguaggio del ragazzo. Nel 2008, dopo aver raccolto 300 gigabyte di dati ogni giorno, Roy si è fermato. Quindi lui e i suoi studenti laureati hanno compiuto imprese come tracciare la graduale padronanza di suo figlio della parola acqua. (Una presentazione di questo processo è stata la colpo della conferenza TED 2011 e si è diffuso in modo virale su Internet.)
Inizio conversazione: Il numero totale di commenti sui social media è in forte aumento, fornendo più materiale per l'analisi. La maggior parte di questi sono pubblici.
Fonte: Gnip. Le cifre riflettono istanze sia pubbliche che private di partecipazione attiva alle conversazioni online: tweet, commenti e altri post.
Il progetto ha sposato l'analisi linguistica con l'analisi video, ma è stato lo studente di dottorato di Roy, Michael Fleischman, ora 34enne, a fare il salto concettuale alla TV. Per la sua tesi, Fleischman inizialmente progettò di utilizzare le lezioni del progetto Discorso per insegnare il linguaggio dei computer. Ma c'era un problema: mi è diventato chiaro che avrei dovuto aspettare che il figlio di Deb crescesse, dice Fleischman. Avevo bisogno di trovare un nuovo set di dati. La risposta è arrivata, opportunamente, davanti alla televisione. Una notte, mentre guardava una partita dei Red Sox con la sua ragazza (ora sua moglie), Fleischman si rese conto che gli sport televisivi avevano ciò di cui aveva bisogno: azione visiva, dialoghi partita per partita e ripetizione e struttura sufficienti. Così ha iniziato a creare un software che avrebbe trasformato le partite di baseball in uno strumento per l'insegnamento delle lingue. Le parole pronunciate fuoricampo, ad esempio, se accompagnate da un angolo della telecamera che attraversa uno stadio, potrebbero portare il computer a imparare a distinguere un vero fuoricampo. A seguito di Revisione della tecnologia ha scritto sulla tecnologia di interpretazione del baseball, lui e Roy sono stati invitati a richiedere una sovvenzione per la ricerca sull'innovazione per le piccole imprese della National Science Foundation di $ 100.000.
Nel 2008, Fleischman e Roy hanno ottenuto la sovvenzione e hanno chiamato l'azienda come un ristorante di sushi in cui avevano discusso dei loro piani. L'attenzione iniziale per lo sport ha portato a investimenti angelici da parte di magnati dello sport tra cui Jonathan Kraft, presidente dei New England Patriots; Jim Pallotta, proprietario dei Boston Celtics; e Dan Gilbert, proprietario di maggioranza dei Cleveland Cavaliers. (A partire da ottobre 2011, la società aveva ricevuto $ 8,5 milioni in finanziamenti, principalmente da Redpoint Ventures ma anche da angel investor.) Il primo cliente di Bluefin era la National Football League, che aveva già una nuova funzionalità online chiamata Game Rewind che consentiva ai fan di recensire già -giochi. Fleischman e Roy hanno ampliato il concetto legando il flusso video ai commenti sui social media. Hanno messo a punto algoritmi di ricerca per cercare parole chiave relative al calcio; il risultato è stato un'interfaccia su schermo che ha permesso ai fan di leggere, play by play, ciò che gli altri avevano scritto. (Questo si è rivelato essere un primo esempio della tendenza ormai popolare nelle applicazioni di social TV.)
Durante questo processo, Roy e Fleischman hanno avuto un altro Aha! momento. Il flusso di commenti che è apparso per i giochi televisivi aveva patch vuote a intervalli regolari. Abbiamo guardato e abbiamo detto: 'Cos'è quello?' dice Roy. Bene, quelli erano gli annunci. Non avevano pensato che la gente avrebbe parlato di pubblicità. Ma lo fanno. Scrivono, come ha fatto uno di recente, in un tweet raccolto da Bluefin, cose come Il tizio che rappa nello spot di McDonald's sui frullati sarà per sempre scherzato ovunque vada.
Roy e Fleischman si resero conto che l'industria pubblicitaria poteva essere interessata a saperne di più su tali commenti e che gli inserzionisti disponevano di ampi budget per la ricerca. Abbiamo preso i principi dei big data, del data mining e della visualizzazione, dice Roy, e abbiamo trasformato quel microscopio [in casa mia] in un telescopio per guardare il mondo dei social media in relazione alla televisione. Hanno chiamato il loro lavoro il genoma della TV. Oggi Bluefin ha 15 clienti, tra cui Pepsi, Mars e Comcast; le reti televisive CBS, Fox Sports, A+E Networks, AMC Networks e Turner Broadcasting; e le agenzie pubblicitarie McGarryBowen e Hill Holliday. L'azienda vende abbonamenti alla sua interfaccia e analisi personalizzate. Durante queste conquiste, Roy ha incontrato un suo problema di apprendimento delle lingue. Quando ho iniziato a parlare con le persone in TV, ho sentito la parola 'programmazione'. Si è scoperto che non stavano parlando di software di programmazione, ricorda. Mi ci è voluto un po' per capirlo.
DENTRO IL TELESCOPIO
Per catturare quasi tutto ciò che accade in televisione, Bluefin utilizza un data center costellato di antenne paraboliche a Medford, nel Massachusetts (vedi Ascoltare i Tweet grafico, sotto ). Durante la prima settimana di ottobre, hanno registrato ogni minuto oltre 210.000 episodi di 7.100 programmi televisivi, oltre a pubblicità. L'azienda ora controlla 200 reti.
ascoltando
i Tweet
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Dopo aver caricato il feed non elaborato sul servizio di cloud computing di Amazon, Bluefin raccoglie le informazioni della guida alla programmazione - i nomi degli spettacoli, i loro canali e orari di trasmissione, e anche i nomi di personaggi e attori - insieme al testo dei sottotitoli estratto dal segnale video si. Questo fornisce un elenco di parole chiave che possono aiutare a identificare i commenti rilevanti sui social media. Poiché i palinsesti pubblicitari non vengono pubblicati in anticipo, Bluefin ne crea uno. L'algoritmo rileva quando è stato avviato un pod di annunci. Un sistema di fingerprinting digitale individua poi le ripetizioni; il personale umano viene informato della prima messa in onda per effettuare l'identificazione iniziale.
Tra gli oltre 10 milioni di commenti fatti giornalmente sui contenuti TV, gli algoritmi di Bluefin individuano circa 1,4 milioni che vengono fatti nelle tre ore prima o dopo uno spettacolo o una pubblicità andata in onda su una delle reti che traccia. (Circa il 90% di questi commenti sono tweet; la maggior parte del resto sono post pubblici su Facebook.) Sebbene i servizi on-demand, le tecnologie di registrazione e i nuovi modelli Internet di trasmissione televisiva stiano cambiando le abitudini di visualizzazione (vedi Alla ricerca del futuro della televisione, gennaio/febbraio 2011) , la maggior parte delle persone guarda ancora la televisione alla vecchia maniera, e Roy dice che sembrano più propensi a fare commenti in tempo reale quando sanno che stanno guardando la prima messa in onda. Bluefin tiene d'occhio anche i 9,8 milioni di persone che hanno commentato la televisione almeno una volta negli ultimi 90 giorni, per acquisire conoscenze sui propri dati demografici e interessi.
Effetto di rete: David Poltrack, chief research officer di CBS, ha da tempo riconosciuto il valore delle conversazioni degli spettatori sugli spettacoli. Ora sta valutando strumenti che scrutano milioni di commenti fatti sulla TV online.
L'analisi del testo è alla base di tutti questi sforzi: mentre delizioso o gustoso potrebbe indicare una risposta positiva a un ristorante, termini come non vedo l'ora o affascinante o sciocchezze potrebbero apparire nei commenti relativi a programmi TV. Bluefin sta lavorando per identificare non solo reazioni positive o negative, ma anche volgari o educate, serie o divertite, calme o eccitate. Al livello più alto, quello che stiamo cercando di fare è la comprensione del linguaggio, dice Fleischman. Cerca anche di raccogliere informazioni demografiche su chi sta commentando. Le donne, ad esempio, hanno maggiori probabilità di fare riferimento ai membri della famiglia, mentre gli uomini hanno maggiori probabilità di menzionare amici o dispositivi elettronici. Le emoticon suggeriscono l'età: qualcuno che usa :-) ha probabilmente 10 anni in più di qualcuno che usa :). Le persone che usano 8-) sono ancora più grandi.
Bluefin alla fine trasforma tutti questi dati in due misurazioni principali. Il livello di risposta riporta il numero di persone che commentano un dato annuncio o episodio di uno spettacolo, misurato su una scala logaritmica a 10 punti. La condivisione delle risposte misura la percentuale di tutte le risposte dei social media alla programmazione televisiva in un determinato orario di trasmissione incentrata su un particolare programma o annuncio pubblicitario. La prima interfaccia dell'azienda, Bluefin Signals, che fornisce analisi sui commenti sui programmi TV, è stata pubblicata a giugno. Un secondo, il cui rilascio è previsto per dicembre, terrà traccia della risposta alle singole campagne pubblicitarie. Il prossimo anno Bluefin prevede di includere commenti in lingua spagnola nella sua analisi. Roy afferma che non c'è motivo per cui la società non possa tracciare i segnali televisivi e analizzare i sentimenti espressi attraverso i social media anche in altri paesi. Finora, però, non ci sono piani immediati per espandersi oltre gli Stati Uniti.
COME RISONA LA PEPSI
Bluefin può dirti certe cose molto chiaramente, e una di queste è il grado in cui il pubblico è spinto a parlare di Diet Pepsi quando è coinvolta una Sofia Vergara in costume da bagno. Vergara, che nella commedia interpreta la moglie trofeo colombiana Famiglia moderna , è apparsa la scorsa estate in uno spot molto diffuso in cui ha incontrato il rubacuori del calcio David Beckham su una spiaggia. L'analisi tradizionale dei social media ha mostrato un aumento del 7% delle chiacchiere sulla bevanda durante il periodo in cui la campagna è andata in onda. Ma Bluefin sapeva che l'annuncio era stato pubblicato esattamente 746 volte, in 260 spettacoli diversi, e sapeva chi aveva commentato quei 260 spettacoli durante la corsa dello spot. Tra questi 1,8 milioni di persone, le menzioni di Diet Pepsi sono aumentate del 19%. Bluefin è stato anche in grado di determinare che a giugno, un picco di sentimento negativo sul marchio Hyundai attraverso i social media ha coinciso con la prima di un dramma di fantascienza di TNT, Cieli che cadono , durante il quale i commentatori si sono lamentati del fatto che una promessa di spot pubblicitari limitati era stata infranta .
Tali intuizioni potrebbero essere un vantaggio per gli inserzionisti televisivi che si chiedono quali annunci posizionare e dove posizionarli. Se sono commosso dalla commedia, dal dramma o dalla pura creatività in una pubblicità, allora ho una propensione a parlarne, afferma Mike Proulx, vicepresidente senior per i social media presso l'agenzia pubblicitaria Hill Holliday. C'è una teoria, e non è provata, che maggiore è la menzione dei social media, maggiore è la risonanza del contenuto.
I nuovi strumenti potrebbero anche integrare analisi come quelle fornite da Simulmedia, una società di New York City che concede in licenza dati di visualizzazione anonimi da 18 milioni di set-top box. Bluefin è in grado di associare la consegna specifica di un annuncio a un sentimento positivo in un certo pubblico di destinazione, afferma Dave Morgan, CEO di Simulmedia. Solo questo sta diventando un obiettivo di marketing chiave. Non è più solo 'Spendi una certa quantità di denaro per sesso, età, reddito'; è 'Spendi denaro che provoca un sentimento positivo da parte di un pubblico di destinazione'.
Naturalmente, l'applicabilità dei dati di Bluefin va solo fino a un certo punto. Per prima cosa, la maggior parte delle conversazioni avviene ancora nel mondo reale, non online; secondo una società di ricerche di mercato, KelleyFey, il 90% delle conversazioni che le persone hanno sui marchi negli Stati Uniti avvengono offline. Ulteriori questioni confuse, le persone che usano i social media non sono rappresentative della popolazione generale, è molto difficile capire le differenze ed è una cosa dinamica e variabile, afferma Varan, dirigente della ricerca Disney. C'è così tanto che non sappiamo su come l'universo dei social media differisca dall'universo reale. Quindi il pericolo è guardare i tipi di risultati che Bluefin produrrebbe e trarre conclusioni che è un riflesso di ciò che sta facendo la popolazione complessiva.
REALIZZAZIONE DEL PRESIDENTE, 2012
Fleischman e Roy prevedono, tuttavia, che le applicazioni alla fine andranno ben oltre la TV, contribuendo a rivelare gli eventi e le fonti mediatiche che ispirano le persone in radio, giornali e riviste, oltre che online. Puoi guardare l'affinità di qualsiasi cosa con qualsiasi insieme di cose, dice Fleischman. La cultura pop si espande abbastanza ampiamente: politica, media, attori, libri, opere teatrali, religione. La coda diventa sempre più lunga, per qualsiasi cosa tu possa immaginare di cui le persone parlano. Se stai cercando un insieme di persone con un interesse particolare, possiamo dirti come questo si collega a un altro insieme di interessi.
La prossima area ovvia per Bluefin è la politica. All'inizio del prossimo anno, in tempo per la stagione delle primarie presidenziali, la società prevede di analizzare la reazione dei social media a discorsi, dibattiti televisivi e pubblicità politica. Ciò che è potenzialmente più interessante è capire chi, positivamente e negativamente, sta creando connessioni tra i membri del pubblico, dice Roy. I social media sono già diventati uno strumento di organizzazione politica chiave (vedi How Obama Really Did It, settembre/ottobre 2008) . Ma gli agenti politici sono clienti difficili: si preoccupano principalmente di due cose. In primo luogo, nelle gare presidenziali, si preoccupano di cosa pensano gli elettori indecisi negli stati in bilico. E in secondo luogo, vogliono sapere chi, tra la loro base affidabile di sostenitori, è disposto a intraprendere qualche azione, come donare o diffondere un messaggio. I commenti sui social media hanno un valore limitato.
Tuttavia, gli operatori politici potrebbero essere interessati tanto quanto Procter & Gamble nell'apprendere quali messaggi risuonano. Andrew Heyward, ex presidente di CBS News e consulente Bluefin, pensa che tali analisi potrebbero essere vitali anche per commentatori politici e conduttori. Ottenere un feedback quasi in tempo reale su scala e sentimento è molto prezioso per un'organizzazione politica o un candidato, o un'organizzazione di notizie che cerca di coprire la gara, dice.
Il valore dell'analisi dei social media non farà che aumentare. Il numero di commenti cresce ogni mese e Roy prevede che la tecnologia analitica migliorerà man mano che gli algoritmi verranno perfezionati e un numero maggiore di partecipanti elabora i dati e persegue applicazioni ancora inimmaginabili. Oggi, le conversazioni sui social media sono ancora difficili da ascoltare e decifrare. Ma ciò che un giorno potrebbe emergere da Bluefin, o da uno dei suoi concorrenti, sono tecnologie che rendono quelle conversazioni facili da catturare e comprendere e producono una metrica simile a una valutazione Nielsen. (Le scoperte di Nielsen e McKinsey sulla correlazione tra buzz e valutazioni sono un passo in quella direzione.)
In futuro, quindi, funzionari di marketing e dirigenti di rete come David Poltrack potrebbero essere in grado di lasciare i partecipanti al sondaggio alle slot machine di Las Vegas e sintonizzarsi su una continua conversazione sui social media che ora è impercettibile o incomprensibile. Potrebbero vedere modi per creare programmi televisivi, pubblicità, comunicazioni politiche e, in definitiva, altri media che siano più intelligenti o almeno più reattivi a ciò che il pubblico trova attraente.
David Talbot è Revisione della tecnologia il principale corrispondente.