Teleauditooriumi mõõtmine

Teleauditooriumi mõõtmine (ingl television audience measurment) on tegevuste ja meetodite kogum, mida rakendatakse televisioonisaadete vaatajaskonna ehk teleauditooriumi suuruse ja koosseisu mõõtmiseks. Teleauditooriumi mõõtmise tulemused omavad mõju telejaamade otsustele ja telesaadete sisule ning on seeläbi laiemate kultuuriliste ja sotsiaalsete protsesside kujundajaks. Teleauditooriumi kui massimeedia auditooriumi täpne mõõtmine on olnud alati keerukas. Aastate jooksul on kasutusel olnud mitmesuguseid mõõtmismeetodeid. Uute meetodite kasutuselevõtu eesmärk on olnud püüd muutuva telemaastikuga kohaneda ja mõõtmismeetodites ilmsiks tulnud puudusi kõrvaldada. Tänapäeval on teleauditooriumi mõõtmise suurimaks väljakutseks televisiooni digiteerumine, mis on endaga kaasa toonud auditooriumi killustumise ja televisioonisisu tarbimismustrite mitmekesistumise. See pole aga esmakordne muutus, mis kehtivaid auditooriumi mõõtmise praktikaid kahtluse alla on seadnud. Ka 1980. aastate tehnoloogilised uuendused nagu kaugjuhtimispult ja salvestusseadmed tõstatasid auditooriumi adekvaatse mõõtmise problemaatika. Seega on iga mõõtmissüsteem oma ajastu nähtus ja telemaastikul toimuvate arengute peegeldus. Auditooriumi mõõtmine on meediajuhtidele ja reklaamijatele olnud kriitilise tähtsusega pea sajandi. Mõõtmise tulemusel saadud auditooriumi suurus ja koosseis toimivad meediaturul kui “valuuta”, mille kaudu kommertsmeedia toimib. Ühelt poolt vajavad telejaamad infot, milliseid saateid ja millal eetrisse anda, püüdes nende andmete analüüsi abil saavutada oma saadetele võimalikult suure auditooriumi ja parimat saatevaatamisaega (prime-time) võimalikult otstarbekalt sisustada. Teisalt vajavad turundajad ja reklaamijad infot, et teada, kellele ja millal oma reklaami edastada. Teleauditooriumi reitingud on vahend, mille kaudu need kaks huvi kohtuvad ning toimub reklaami müük ja ost meediaturul. Seetõttu on teleauditooriumi mõõtmist ning reitinguid käsitletud ka kui auditooriumi infosüsteemi või turu inforežiimi. Ainult teatud omadustele vastav mõõdik saab olla turuosaliste poolt ühiselt aktsepteeritav. Esmalt peaks mõõtmist teostav organ olema sõltumatu uuringufirma ehk mitte üks turu osapooltest, mille kasutatav standardiseeritud mõõdik peab olema turu osapoolte vahel ühiselt heaks kiidetud. Seejuures on oluline, et mõõdik oleks lihtsasti mõistetav, läbipaistev ning piisavalt taskukohane. See tähendab, et turu osapooltel peab olema arusaam, mida ja kuidas mõõdetakse, ning valmidus metoodika väljatöötamise ja uuringute läbiviimise eest tasuda. Muudatused mõõtmise metoodikas mõjutavad mõõtmise tulemusi ning toovad esile auditooriumi teistsuguseid nüansse. Iga mõõdiku muudatusega kaasneb nii võitjaid kui kaotajaid. Muudatuste valulikkust illustreerib kohtukaasus 2009. aastast, mil Sunbeam TV Corp kaebas mõõdiku muudatustest tulenenud reitingute languse tõttu uuringufirma Nielseni kohtusse. Muutused mõõtmismetoodikas ja seeläbi turu inforežiimis on seega keerukad ning kohtavad sageli vastuseisu. Elektroonilise meedia mõõtmine algas 1920. aastatel raadioauditooriumi uuringutega. Selleks kasutati näost näkku või telefoni teel tehtud intervjuusid, küsitlusi ja päevikuuringut. Kuid juba 1940. aastatel võeti Ameerika Ühendriikides kasutusele esimene elektrooniline mõõteseade (audimeter), mis registreeris, kas mingi kindel raadiokanal on kodus sisse lülitatud. Seega oli tegu peamiselt vaid seadme töötamise mõõtmisega. Koos televisiooni sünni ja levikuga võeti 1940. aastate lõpus sarnane süsteem kasutusele ka televisioonisaadete tarbimise mõõtmisel. 1940. aastate lõpust kuni 1980. aastate keskpaigani oli Ameerika Ühendriikides kasutusel kaks teleauditooriumi mõõtmise viisi. Üleriiklikuks süsteemiks oli eelpool kirjeldatud teleri töötamist mõõtev elektrooniline seade. Osariiklikul tasemel oli valdavaks aga päevikuuring. Päevikuuringu valim pidi olema esinduslik ehk kajastama üldkogumi omadusi ja proportsioone. Valimi liikmed pidid päevikut täites registreerima oma teleri vaatamise 15 minuti täpsusega. Päevikud koguti kokku iga neljanädalase perioodi lõppedes, millele järgnes andmete analüüs ja avaldamine. Võrreldes üksnes seadme töötamise mõõtmisega oli see samm edasi, kuna võimaldas teha järeldusi ka auditooriumi sotsiaaldemograafiliste näitajate kohta. Päevikuuringu kui vastaja aktiivset osalust nõudva uuringu puuduseks on loetud võimalust, et vastajad unustavad telerivaatamised üles märkida, ei mäleta tagantjärele täpselt oma vaatamisi ning märgivad seetõttu üles juhuslikku infot. Samuti täheldati, et vaatajad mäletavad paremini suurte telekanalite ning õhtuse vööndi (ingl prime time) vaatamisi, mis moonutab tulemusi ja viib nimetatud jaamade ja ajavööndite üleesindatuseni reitingutes. Uute mõõtmisvõimaluste otsingud olid ühelt poolt tingitud nimetatud päevikuuringu puudustest, teisalt aga muutustest telemaastikul. Nimelt algas kaabeltelevisiooni levikuga ning sellest lähtuva televisioonisisu pakkumise suurenemisega 1980. aastatel teleauditooriumi killustumine. Samuti suurenes kaugjuhtimispultide turuletulekuga tõenäosus, et vaatajad vahetavad reklaamipauside ajal kanalit. Reklaamijate ja turundajate fookus hakkas samal perioodil liikuma massturunduselt sihitud lähenemisele. Seega kujunes muutunud telemaastikul vajadus täpsemate mõõtmisandmete järele, mida asus pakkuma mõõdikuuring. Mõõdikuuring (ingl people meter) võeti kasutusele kõigepealt 1984. aastal Suurbritannias. Sealt levis uus mõõtmistehnoloogia kiiresti teleturgudele Lääne-Euroopas ja Ameerika Ühendriikides. Eestis võeti mõõdikuuring kasutusele 2003. aastal. Mõõdikuuring toimib vaadatava telesaate tuvastamisega selle heliriba kaudu (ingl audio matching). See tähendab, et mõõdikuuringu seadme tuvastatud heliriba võrreldakse telekanalite saadete heliribadega. Seejuures ei ole mõõdikuuringusse kaasatud lõputu hulk telekanaleid, vaid mingi kindel uuringufirma poolt määratud valik. Fail:Teleauditooriumi mõõdikuuringu seade.png Mõõdikuuringu seade on paigaldatud valimisse kuuluva leibkonna teleri külge ning see mõõdab, kas televiisor töötab ja millist kanalit vaadatakse. Mõõteseadmel on kaasas pult, mille iga nupp vastab ühele pereliikmele ning mille kaudu tuleb igal pereliikmel oma telerivaatamise algus ja lõpp registreerida. Samuti tuleb registreerida vaatajad, kes pole leibkonna liikmed ehk külalised. Toorandmed liiguvad igal ööl keskserverisse, kus need pannakse vastavusse telekavade ja reklaamipausidega. Kogu üldkogumile üldistatud tulemused ehk üleööreitingud avaldatakse juba järgmisel hommikul. Mõõdikuuringul on seega olulisi eeliseid võrreldes päevikuuringuga. Mõõdikuuring pakub pidevat demograafiliste andmetega rikastatud televaatamise andmestikku, mis avaldatakse juba telepäevale järgneval päeval. Suurenenud on andmete hulk ja nende detailsus. Vähenenud on vead, mida valimi liikmed võisid paberpäevikute täitmisel teha. Samuti on vähenenud unustamise risk, kuna mõõdikuuringu seade meenutab vaatajale vajadust oma vaatamine registreerida. Mõõdikuuring laiendas ka uuritavate televaatajate vanuseskaalat, kaasates uuringusse lapsed vanuses 4–12. Keerukama päevikuuringu puhul algas uuritavate vanus 12. eluaastast. Mõõdikuuring õigustas end stabiilsetel aastakümnetel, kus valdavaks oli peamiselt elutoas toimuv kavapõhine televisiooni vaatamine. Kuna mudel oli efektiivne, muutus see peagi valitsevaks turu inforežiimiks. Mõõdikuuringu kujunemine turu keskseks instrumendiks tugevdas selle dominantset positsiooni ning vähendas osapoolte huvi selle muutmiseks või asendamiseks. Valitseva inforežiimi kujunemist võib selgitada ka võrgustiku efekti (ingl network externalities) kaudu: turuosalisi kannustab suurenev stiimul kasutada samu tehnoloogilisi lahendusi üksnes seetõttu, et märkimisväärne osa teistest on selle juba kasutusele võtnud. Kuigi mõõdikuuring parandas oluliselt teleauditooriumi mõõtmisel saadud andmete hulka, detailsust ja kvaliteeti, on seda sageli ja paljude aspektide osas kritiseeritud. Kriitika tuleneb ühelt poolt mõõdikuuringu enda metoodikast ehk sellest kuidas mõõtmine toimub. Teisalt aga muutunud tele- ja meediamaastikust, mistõttu ei taga mõõdikuuring enam piisavalt täpset ja adekvaatset teleauditooriumi mõõtmist. Kriitika telemõõdiku metoodika kohta võiks kokku võtta tõdemusega, et vaatamata positiivsele võrdlusele veelgi aktiivsemat valimi liikmete osalust nõudva päevikuuringuga, pole ka mõõdikuuringu puhul tegemist täielikult passiivse auditooriumi mõõtmisega. Mõõdikuuringus osalemine nõuab valimi liikmete nõusolekut ja pühendumist. Nagu ka päevikuuringu puhul, värvatakse mõõdikuuringu valimi ehk paneeli leibkonnad silmas pidades üldkogumi omadusi ja proportsioone. Pole aga teada, kas värbamisest keeldujaid ühendab midagi ainuomast. Nii näiteks on tuvastatud, et kõrgharidusega inimesed keelduvad tõenäolisemalt uuringus osalemast. Ometi vajalik hulk kõrgharidusega inimesi uuringusse värvatakse. Kuna keeldujaid ei saa uurida, jääb teadmata, mis eristab keeldujate ja nõustujate käitumist ja harjumusi. Mõõdikuuringu passiivne iseloom on suhteline. Uuringus osalejate jaoks tähendab uuringus osalemine uuringu juhistega tutvumist, mitmeid kordi päevas korratava tegevusega (nupu vajutus puldil) harjumist ning lastele ja külalistele vaatajaks registreerimise meenutamist. Samuti uuringufirma kontrollkõnedele vastamist ja intervjuudes osalemist. Küsimusi on tõstatanud vanuserühma 4–12 kaasamine mõõdikuuringusse. On küsitav, kas ja kui iseseisvalt lapsed oma vaatamisi registreerivad Võib eeldada, et mingis osas nad ei oska või unustavad seda teha ning mingis osas teevad seda nende asemel vanemad. Vaatajaks registreerimine eeldab iseseisvat ja tahtlikku käitumist ning pole üksmeelt, millisest vanusest seda lapselt oodata saab. Fail:Voxbox 1200.png Kuna mõõtmisseade tuletab vaatamise registreerimist meelde vaid juhul, kui ükski vaataja seda teinud pole, tuvastas Nielsen ühes oma 2009. aasta uuringus, et mida rohkem inimesi korraga samas ruumis telerit vaatab, seda suurem on tõenäosus, et osa vaatajatest jätab oma vaatamise registreerimata. See puudutab aga enim just suuri mitmeliikmelisi leibkondi, Ameerika Ühendriikide kontekstis näiteks hispaaniakeelseid perekondi, kelle vaatamiseelistused võivad teistest leibkondadest märgatavalt erineda. Sellise registreerimata vaatajatehulga suuruseks hinnati 8%. Mõõdikuuringu metoodika puhul on sageli küsimuseks, kas kõik teleriga samas ruumis viibijad on vaatajateks registreeritud. See tähendab aga keskendumist nö “kehade” mõõtmisele ja hägustab piiri televisioonisisu vaatamise ning televisioonisisule eksponeerituse mõõtmise vahel. Sellele probleemile on mõõdikuuringu eksistentsi jooksul püütud leida mitmeid tehnilis-biomeetrilisi lahendusi. Üks sellistest oli 1987. aastal Percy Co. loodud Voxbox 1200 süsteem, mis infrapunakiirgus sensorite abil püüdis tuvastada inimeste arvu ruumis. Kui sensoriga tuvastatud arv ning mõõdiku seadmes registreeritud vaatajate arv ei kattunud, anti sellest vaatajatele märku teleri musta ekraaniga. Uuringufirma Nielsen on mõõdikuuringu täiustamiseks eksperimenteeritud ka ultraheli lainete ja näotuvastuse tehnoloogiatega. Esimesel juhul püüti sarnaselt Voxboxi lahendusega tuvastada toas viibivate inimeste arvu ja liikumist. Näotuvastuse eesmärk oli tunda ära iga üksik leibkonnaliige ning registreerida tema paiknemine ruumis ja asend teleri suhtes. Biomeetriliste mõõteseadmete arendamine viitab uuringufirmade kahtlusele, et valimi liikmed ei tee mõõtmisprotsessis piisavalt koostööd või teevad seda ebatäpselt. Suurenev tähelepanu privaatsusega seotud küsimustele ning avalikkuse kriitika ei viinud aga biomeetrilise mõõtmise lahendusi laialdase kasutuseni. Teleauditooriumi mõõdikuuringu kriitika näitab, et kasutatav tehniline lahendus ja metoodika ei taga televisioonisisu vaatamise passiivset mõõtmist, vaid selline mõõtmine koosneb paljudest sotsiaal-tehnilistest teguritest, mille keskmes on inimene, kes on samaaegselt nii mõõdetav objekt kui mõõtmist läbi viiv subjekt. Lisaks metoodikale on mõõdikuuring kriitika all seoses muutuva telemaastiku ja vaatamispraktikatega. Digiteerunud telemaastiku märksõnadeks on sisu pakkumise suurenemine, järelvaatamise võimaluste laienemine, ekraanide paljusus, meedia konvergents, sotsiaalmeedia võidukäik ja voogedastusteenuste edu. Kuna klassikaline mõõdikuuring keskendub elutoakesksele telesaadete telerist vaatamise mõõtmisele (kindel koht, aeg ja seade), siis on ilmne, et muutuvad olud on mõõdikuuringule mitmeid väljakutseid esitamas. Juba enne digiajastut kritiseeriti mõõdikuuringu keskendumist vaid kodustele teleritele. Paljud ekraanid paiknevad avalikus ruumis (baarides, pubides, koolides, haiglates, lennujaamades jne) ja ajuti võib nende ette eriti näiteks spordiülekannete ajal koguneda märkimisväärne vaatajaskond. Samuti on paljudel leibkondadel mitu kodu või ühes eluruumis mitu telerit. Viimati nimetatud probleem on Eestis nüüdseks lahendatud: Kantar Emor varustab mõõdikuga kõik valimisse kuuluva leibkonna telerid. Samuti on lahendatud järelvaatamise kui digiajastu ühe olulisema uue vaatamispraktika mõõtmine. Mitte kavapõhise televisiooni vaatamise kasv jättis suureneva osa teleisu vaatamisest mõõtmata ning mõõdikuuringu metoodika vastav muutmine oli paratamatu. Järelvaatamise mõõtmine sai võimalikuks tänu telesaadete ja filmide tuvastamisele nende heliriba kaudu. Telesaate/filmi heliriba on salvestatud mõõdiksüsteemi serverisse ning on mõõtmisseadmest tuleva heliriba kaudu tuvastatav sõltumata telesaate/filmi vaatamise ajast. Järelvaatamist mõõdetakse kahel ajaskaalal. Eetripäeva järelvaatamine kajastab järelvaatamisi, mis on tehtud eetripäevaga samal päeval. Eestis on lühema ajaskaalana kasutusel reiting, mis mõõdab 24 tunni jooksul pärast eetriaega tehtud järelvaatamisi. Teise järelvaatamist kajastava ühikuna on kasutusel seitsmepäevane järelvaatamine, mis kajastab kuni seitsme päeva jooksul pärast eetripäeva tehtud järelvaatamisi. Järelvaatamise uuringute andmeil tehakse valdav osa järelvaatamisi 24 tunni jooksul pärast telesaate/filmi esmaeetriaega. Seega pole väga pika järelvaatamise ajaakna mõõtmine õigustatud. Seejuures kaetakse mõõdikuuringuga vaid teleri vahendusel toimuv telesaadete/filmide järelvaatamine. Teistes seadmetes veebiplatvormi või rakenduste kaudu toimuv järelvaatamine mõõdikuuringu numbrites ei sisaldu. Sama kehtib ka teistes seadmetes toimuva otse-eetri vaatamise kohta. Seega on teatud osa televisioonisisu tarbimisest mõõdikuuringuga mõõtmata. Järelvaatamine ning sisu edastamiseks kasutatavate seadmete ja platvormide paljusus on vaid mõned aspektid auditooriumi killustumise paljude komponentidega protsessis. Pakutava televisioonisisu mahu suurenemine on nimetatud aspektide kõrval üks peamisi tegureid, millele on mõõdikuuringul keeruline vastata ja mis on põhjustanud traditsiooniliste reitingute täpsuse ja adekvaatsuse kahanemist. Pidevalt suurenev pakkumine tekitab televisioonisisu tarbimises “pika saba” efekti (ingl long-tail effect). See tähendab, et teiste telekanalitega võrreldes suurema auditooriumiga kanalid on koondunud üheks juhtivaks klastriks. Sellele järgneb suur hulk kanaleid, millel igaühel eraldi on väga väike auditoorium, kuid mis tervikuna võivad olla suurema vaatajaskonnaga kui populaarne väheste kanalitega juhtklaster. Kuna mõõdikuuringu valimid on piiratud suurusega, ei suuda need suureneva hulga väikeste spetsiifiliste kanalite vaadatavust mõõta. Praktika on näidanud, et valimite suurendamisest kaotavad enim suured telekanalid samas, kui väiksed kanalid suudavad oma tulemusi kergitada. “Pika-saba” mõõtmine eeldaks olulisemalt suuremate ja vaatamiseelistuste suhtes enam esinduslike valimite loomist, mis pole aga selle kulukuse tõttu mõistlik. Kuna valimite oluline suurendamine on kallis, pole ka väga väikeste kanalite uuringusse lisamisel mõtet. Mõõtmisel osutuks nende tulemused pea olematuks või ei pakuks uuring nende kanalite vaatajate kohta piisava üldistusvõimega sotsiaal-demograafilisi andmeid. Nii mõõtiski Nielsen 2007. aastal Ameerika Ühendriikides enam kui 500 kaabelvõrgus levivast telekanalist vaid 80. Ülejäänud kanalid olid nii väikesed, et mõõtmisse kaasatud 25 000 leibkonda ei suutnuks nende vaadatavust piisava täpsusega kajastada. Ometi moodustasid mõõtmisest välja jäävad kanalid 25% kogu televaatamise ajast. Eestis on olukord üsna sarnane. Kantar Emori mõõdikuuringu tulemuste kohaselt oli 2022. aasta jaanuaris kolme suure telekanali (ETV, Kanal 2 ja TV3) osakaal vaatamisajast 32,2%, ülejäänud 31 mõõdetavat kanalit haarasid 28,4% vaatamisajast ning 26,8% vaatamisajast kuulus kanalitele, mida mõõdikuuring ei kata. Uuringuga katmata kanalite osakaal vaatamisajast on seejuures aasta-aastalt kasvanud, näiteks 2003. aastal moodustasid sellised kanalid veel vaid 6% eestlaste vaatamisajast. Ekraanide ja sisu paljususega seostub ka erineva meediasisu samaaegne tarbimine mitmel eri tüüpi ekraanil (ingl media multi-screening, media multitasking). Mitmete uuringute käigus on tuvastatud, et selline meediatarbimise vorm on kiirelt kasvamas. Telejaamad ja reklaamijad on ajalooliselt olnud eelkõige huvitatud auditooriumi puudutavatest kvantitatiivsetest näitajatest (mida, kui palju ja kes vaatavad) ning vähem kvalitatiivsest infost (kuidas ja miks vaadatakse). Mitmikekraanide ajastul on aga mure televisioonisisu tegeliku jälgimise ja vaatajate tähelepanu osas kasvanud ning järjest enam pakub meediamaastikul tegutsejatele huvi sisuga seotuse või kaasatuse (ingl engagement) mõõtmine. Eriti on sellest väljavaatest huvitatud reklaamijad ja turundajad, kelle huvides on oma sõnumite paigutamine sisusse, millega vaatajad on tugevalt seotud ning spetsialiseerunud kanalid, kelle puhul saab eeldada sisuga seotuse ja huvitatuse kõrgeid näitajaid. Mitmed uuringud on tuvastanud, et ei esine seost vaatajaskonna suuruse ja sisuga veedetud aja vahel. Näiteks uuring 861 Ameerika Ühendriikide uudiseid vahendava veebilehe hulgas näitas, et populaarsematel (suurema arvu külastajatega) veebilehtedel ei veedetud kauem aega kui keskmise või väikese külastajate arvuga veebilehtedel. Seetõttu võib eeldada, et traditsioonilisele vaatajate arvule keskenduva mõõdikuuringu ja sisuga seotuse uuringute tulemused võivad anda televisioonisisu populaarsuse kohta üsna erineva pildi. Digiteerumine ja meedia andmestumine on avanud uusi auditooriumi mõõtmise võimalusi. Televisioonitööstus, nagu ka ülejäänud meediamaastikul tegutsejad, panustab järjest rohkem kasutajate ja sisu kohta tekkivate suurandmete (ingl big data) kogumisse, salvestamisse, süstematiseerimisse ja analüüsi. Web 2.0 kui kasutajate loodud sisu, sotsiaalmeedia ning nendega seotud andmete tekkimine suurendas televisioonitööstuse huvi suurte andmemahtude kasutamise vastu, et seeläbi efektiivsemalt televisioonisisu edu hinnata ja sisuloomet paremini planeerida. Suurandmeid on meedia kontekstis defineerinud “katusterminina paljudele strateegiatele ja taktikatele, mis ühelt poolt sisaldavad andmemassiive ning teisalt tehnoloogiaid, mis püüavad neid ülisuuri ja keerukaid andmehulki mõistetavaks teha”. Suurandmete puhul on oluliste aspektidena esile tõstetud mahtu, kiirust ja mitmekesisust (ingl volume, velocity, variety) – inglise keeles tuntud kui 3V kontseptsioon. Näiteks eelpool nimetatud sotsiaalmeedia andmed on oma mahult suured, neile on ligipääs reaalajas ning need koosnevad väga mitmesugustest andmetüüpidest (tekstid, pildid, lingid, loomise aeg ja koht, jagamised, kommentaarid, meeldimised jne). Olulise aspektina on suurandmete definitsiooni hiljem lisandunud lakkamatuse (ingl continuity) mõiste, mis viitab sellele, et suurandmed tekivad pideva ja lakkamatu voona. Televisioonitööstus ei ole aga kindlasti olnud suurandmete kasutamisel esimeste seas. Uue meedia gigandid nagu Google (Alphabet), Facebook (Meta) ja Amazon, keda võibki pidada suurandmete valdkonna pioneerideks, olid juba mõnda aega rakendanud uusi ärimudeleid ja kasutanud suurandmeid nii kasutajakogemuse personaliseerimiseks ja sihitud turunduseks kui ka kasutajaskonna detailseks analüüsiks. Televisioonitööstuse vaatepunktist sai aga laialdase diskussiooni objektiks Netflixi kui uue audiovisuaalsisu pakkuva voogedastusteenuse edu vaatajate ootustele vastamisel, populaarse sisu ennustamisel ja sisuloome planeerimisel, tehes seda peaasjalikult suurandmete kaasabil. Meediatööstuse kui terviku peamine huvi suurandmete kasutamisel lähtubki soovist ennustada, milline sisu millisel ajahetkel ja millise auditooriumi puhul kõige paremini toimiks. Nii viis televisioonitööstuse ebakindlus ja järjest suurenev usk suurandmete kasutamise vajalikkusse mitmete uute teleauditooriumi mõõtmist uuendavate lahendusteni. Peamiselt on need seotud veebi- ja sotsiaalmeedia andmete analüüsiga eesmärgiga haarata vaatajaskonna interaktiivse suhtluse kihte, mis digiajastueelsel ajal jäid valdavalt varjatuks. Esile tasub tõsta Ameerika Ühendriikide teleturul oma mõõdikuuringuga domineerinud Nielseni, mis tuli 2013. aastal turule uue teleauditooriumi mõõtmise meetodiga. Uue meetodi aluseks on sotsiaalmeedia andmed. Sellisena on mõõtmine ühelt poolt avatud kõigile, kes on sotsiaalmeedias aktiivsed ning teisalt avatud mitte üksnes valitud kanalitele ja telesaadetele/filmidele nagu mõõdikuuringu puhul, vaid tele- ja audiovisuaalsele sisule tervikuna. Sotsiaalmeedia andmetele tuginev mõõdik tõstab esile televisioonisisu, millele reageerimise määr (postitused, meeldimised, kommentaarid, jagamised jne) on sotsiaalmeedias kõrge. Kuna kasutaja sotsiaalmeedia aktiivsust seostatakse tema suurema huviga, kujundas uus meetod ootuse, et silmapaaride asemel on nüüd võimalik tõhusamalt mõõta auditooriumi huvi konkreetse televisioonisisu vastu. Uus mudel võimaldab mõõta, kui palju, millal, mida ja millise profiiliga kasutajad sotsiaalmeedias ühe või teise telesaate/filmi kohta öelnud on või kuidas sellele reageerivad. Uue mudeli eeliseks võib pidada kiirust ja pea reaalajas toimuvat analüüsi, aga ka võimet hinnata senisest palju laiema sisuspektri populaarsust ja vastuvõttu. 2016. aastal tehtud uuring näitab, kuidas uus sotsiaalmeedia andmetel põhinev televisioonisisu analüütika (ingl social TV analytics) suudab mõõdikuuringuga võrreldes tuvastada palju enam telesaateid/filme, žanreid ja kanaleid. Sama oluline tõdemus on, et sotsiaalmeedias kõrge reageerimise määraga sisu ei ole sageli edukas mõõdikuuringu järgi – rohkelt sotsiaalmeedia reageeringuid koguv sisu ei pruugi sama edukalt silmapaare koguda. Paraku ei saa öelda, et uus sotsiaalmeedia andmetel põhinev mudel oleks veatu. Tuvastati, et sotsiaalmeedias reageerimise määr on tunduvalt kõrgem suurürituste otseülekannete ja otsesaadete puhul ning madalam lavastusliku sisu puhul. Samuti erineb suuresti reageerimise määr eri vanuserühmades, olles selgelt kaldu nooremate vanuserühmade poole. Samuti on selgunud, et sisuga seotuse või huvitatuse mõõtmisel tõuseb lavastusliku sisuga võrreldes enam esile nn tõsielusaadete ehk reality-tüüpi televisioonisisu. Teise uue mudeli probleemina saab esile tõsta info paljususest tulenevat müra. Nagu eelpool kirjeldatud, toob uus mudel esile rohkelt sisu, mis seni jäi mõõdikuuringu edetabelitest välja. Sellega kaasneb küll televaatajate eelistuse parem esindatus, kuid tekib ka tohutult infomüra, milles orienteerumine ning valikute ja otsuste tegemine muutub keerukamaks – rohkem andmeid ei tähenda alati paremaid andmeid. Vaatamata kirjeldatud puudustele näitas uus auditooriumi mõõtmise meetod, et televisioonisisu edukust ja atraktiivsust reklaamijatele võib ja saab käsitleda vägagi erinevalt. Kuna sotsiaalmeedia kasutajate aktiivsuse mõõtmine ja analüüsimine on auditooriumi mõistmisel järjest levinum, võib öelda, et uus meetod ja selle tulemused on kujunemas uueks alternatiivseks (või täiendavaks) teleauditooriumi mõõtmise meetodiks. Sotsiaalmeedia andmetel põhineva televisioonisisu analüütika juurutamise kaasnähtuseks võib pidada televisiooni sisu rikastumist ühe uute ja põnevamalt kajastatavate sündmuste ja otseülekannetega. Kuna sellised telesaated tõusevad uue meetodi reitingutes enam esile ning näivad vaatajates enam kaasatust ja reageeringuid esile kutsuvat, on need reklaamijatele ja turundajatele meelepärased. Samuti muudavad otse-eetri saated või reaalaja sündmuste ülekanded reklaamide vahele jätmise keerukamaks. Need trendid on põhjustanud suureneva hulga otse-eetri televisioonisisu tootmist. Ilmselt on otsetelevisiooni ja sündmuslikku sisu tootmise suurenemist tinginud ka televisiooni konkurents voogedastusega: otse-eeter on klassikalise televisiooni konkurentsieelis, mida voogedastusel on keerukas jäljendada. Kuna uus meetod toob senisest enam esile väikseid ning eripalgelisi vaatajagruppe, soodustab see ka suurema hulga spetsiifilise sisu tootmist. Mida täpsemalt suudame erinevaid vaatajagruppe ja nende eelistusi mõõta, seda enam süveneb teletoodangu sihtimine kindlatele sihtrühmadele, süvendades auditooriumi killustumist veelgi. Digiteerumise tulemusel on iga üksiku veebiteenuse kasutamise maht ja trendid täpselt ja kiiresti mõõdetavad. Televisioonitööstuse kontekstis tähendab see, et iga üksiku tele või muud audiovisuaalset sisu pakkuva veebilehe, voogedastusteenuse või nutitelefoni, tahvlisse ja telerisse paigaldatud rakenduse kasutamise kohta on vastava veebilehe või rakenduse haldajal läbi teenuse serveriandmete (ingl site-centric data) hea ja täpne ülevaade. Serveriandmete baasil auditooriumi mõõtmine annab detailse ülevaate teenuse pakutava sisu ja funktsionaalsuse kasutamisest, sest mõõdab passiivselt kõiki teenuse kasutajaid (mitte üksnes valimit) kõigil teenuse poolt toetatud seadmetel ja platvormidel. Serveriandmetele laiema üldistuse andmisel tuleb aga seetõttu olla ettevaatlik. Kuna mõõdetakse konkreetse teenuse kasutajaid, ei saa saadud tulemust kogu tele ja audiovisuaalse sisu auditooriumile laiendada. Tegu pole ei audiovisuaalse sisu tarbijate esindusliku valimi ega üldkogumiga. Serveriandmete suurimaks probleemiks on, et kuna mõõdetavateks ühikuteks on tegelikult teenuse kasutuspunktid (veebibrauser, rakendus), pole sellised andmed enamasti seostatavad kasutajate sotsiaal-demograafiliste profiilidega ega ka kasutajate arvuga. Pole teada, palju vaatajaid ühe “kasutaja” taga reaalselt on ega see, mis konkreetseid kasutajaid sotsiaal-demograafiliselt iseloomustab. Siiski on ka nende probleemide ületamiseks mitmeid võimalusi. Paljud teenused võimaldavad kasutamist üksnes sisse logitult. Sel juhul võib teenuse pakkuja kasutajalt konto loomisel küsida infot, mille hilisem rikastamine kasutaja sisueelistustega võimaldab tema eeldatava profiili kokku panna. Suuri kasutajate andmemassiive omavad uue meedia hiiud suudavad erinevatest allikatest pärinevate suurandmete analüüsi kaudu kasutaja profiili luua ka kasutajalt endalt midagi küsimata. Samuti on levinud praktikaks, et juhuslikult valitud teenuse kasutajatel palutakse täita enesekohane täpsustav digiankeet, millele abil viiakse hiljem kokku kasutaja profiil ja tema poolt vaadatud sisu. Viimasel juhul loob teenuse haldaja oma kasutajatest sotsiaal-demograafiliste andmetega rikastatud valimi, mida üldistab tervele teenuse kasutajaskonnale. Sarnaselt serveriandmetega on televisioonisisu tarbimist tänapäeval võimalik kiiresti ja odavalt mõõta teleteenuse tarbimiseks kasutatavate digibokside (ingl set-top box) abil. Paraku tekivad taolise mõõtmisega ligilähedalt samad probleemid, mis on serveriandmete kasutamise puudustena esile toodud. Taas kerkib esile tõdemus, et mõõdetavaks ühikuks pole kasutaja ega vaataja, vaid seade. Pole teada, kui palju ja milliste sotsiaal-demograafiliste näitajatega vaatajad konkreetse digiboksi kaudu telepilti tarbivad. Digiboksi mõningase puudusena saab välja tuua ka asjaolu, et teoreetiliselt pole isegi teada, kas keegi üldse televisioonisisu vaatamas on: kui digiboks on kasutusel telerivälise seadmena, võib esineda olukord, kus kasutaja on sulgenud vaid teleri, vaatamist tegelikult ei toimu, kuid digiboks on endiselt aktiivne. Digiboksi kaudu saadud andmeid ei saa sarnaselt serveriandmetega üldistada tervele üldkogumile. Kuigi Eestis on telekommunikatsiooniteenuseid pakkuvaid ettevõtteid vähe ja suuremad teenusepakkujad suurte turuosadega, võib erinevate operaatorite kliendibaas olla siiski mõnevõrra erinev. 2016. aastal jõudsid meediasse Telia Eesti digibokside kaudu mõõdetud televaatamise andmed, mis erinesid mõõdikuuringu omadest olulisel määral. Samas artiklis toodud Kantar Emori selgituse kohaselt polnud saadud tulemus neile aga üllatuseks, kui analüüsida vaid mõõdikuuringu valimis olevaid Telia kliente, oleks tulemus olnud sarnane Telia digibokside mõõtmise tulemusega. Digiboksi andmetest oleks mõnevõrra abi väikeste spetsiifilist sisu edastavate kanalite vaadatavuse hindamisel. Kuna mõõdikuuringusse pole selliseid kanaleid lisatud või jääb valim nende vaadatavuse mõõtmiseks väikseks, võiks üldine, küll ilma sotsiaal-demograafiliste näitajateta andmestik, telemaastiku terviklikumal mõistmisel abiks olla. Isegi kui kõik telekommunikatsiooniteenuseid pakkuvad ettevõtted avaldaksid regulaarselt oma digibokside kaudu mõõdetud televisioonisisu vaatamise andmeid, jääksid vabalevi, hübriidtelevisiooni või interneti vahendusel televisioonisisu vaatamised sellise meetodiga mõõtmata. Probleemiks on ka asjaolu, et digibokside andmed lähtuksid ühelt turu osapoolelt, mitte sõltumatult uuringufirmalt ning seetõttu kerkiks esile andmete usaldusväärsuse küsimus. Tänu audiotuvastuse võimalustele on mõõdikuuring arenemas mobiilsemaks ja senisest passiivsemaks. On tekkinud suur hulk arendusi ja erinevaid uurimisalgatusi, mille peamiseks ideeks on mõõteseadme sidumine senise elutoas paikneva teleri asemel konkreetse inimesega. Sisuliselt tähendab see seda, et mõõteseade liigub koos inimesega (ingl portable people meter) ning sisu tarbimist saab mõõta inimese asukohast ja kasutatavast seadmest sõltumatult. Kuna seade on seotud konkreetse inimesega, ei pea inimene võrreldes traditsioonilise mõõdikuuringuga enam registreerima oma vaatamiste alguseid ja lõppe. Seega vähenevad aktiivsemate mõõtmismeetoditega kaasnevad unustamisest tulenevad vead. Inimesed võivad aga unustada hoopis mõõteseadme kandmise. Esimesed sedalaadi rakendused kasutasid spetsiaalseid taskumõõdikuid ja käe peal kantavaid seadmeid, kuid viimasel ajal on liigutud selle poole, et varustada valimi liikmete nutitelefonid vastava mõõtmistarkvaraga. Telefone kannavad inimesed tänapäeval pidevalt kaasas, seega on mõistlik vältida valimi liikmete koormamist spetsiaalsete lisaseadmetega. Inimesega seotud mõõtmine võimaldab mõõtmist erinevate seadmete ja ekraanide kaudu. Samuti muutub mõõtmine paindlikuks tarbimise koha ja aja suhtes. Probleemiks on aga endiselt sisu paljusus. Traditsiooniline mõõdikuuring võrdleb mõõdiku tuvastatud heli vaid kindlate serverisse salvestatud telekanalite heliribadega. Laiema sisu tuvastamiseks tuleks välja töötada uus sisule lisatavate identifikaatorite standard, mis oleks avatud kõigile sisupakkujatele. Identifikaatorid võiksid kanda endaga erinevat infot alates sisu loojast kuni vaatamiseks kasutatava seadmeni. Seni puudub turuosalistel mõõtmisstandardi osas üksmeel ning arenduses ja katsetamisel on palju meetodeid ja mudeleid. Ühelt poolt on auditooriumi mõõtmine liikumas seadme või teenuse mõõtmiselt tervikliku kasutajakeskse mõõtmise suunas. Teine paralleelselt arenev suund on mitmemõõtmelised või hübriiduuringud, mille puhul kaasatakse uuringusse suur hulk andmeallikaid ja -tüüpe. Sellised uuringud võib erinevate andmemahtude kasutamise tõttu liigitada ka suurandmete uuringute alla, kuid oluliseks erinevuseks on, et hübriiduuringute puhul on soovituslik kaasata ka valimipõhised uuringumeetodid. Mitmemõõtmelised uuringud püüavad kombineerida ja võrrelda erinevaid passiivselt kogutud platvormide ja teenuste kasutusandmeid valimipõhisel meetodil saadud andmetega. See tähendab, et lähenemine kombineerib seadmete ja platvormide andmeid inimeste andmetega. Sageli lisatakse hübriiduuringutesse ka erinevaid sisuga seotuse või huvitatuse mõõtmise andmeid. Näiteks võib mõõdikuuringut kombineerida digiboksi ja/või sotsiaalmeedia andmetega, serveriandmeid valimipõhiste uuringutega või mobiilseid inimesekeskseid uuringuid erinevate suurandmetega. Selline andmete kombineeritud kasutamine viib uute uurimisküsimusteni, mis seavad esiplaanile seosed digiajastu teleauditooriumi, tehniliste võimaluste ja pakutava sisu vahel. Keskseks teemaks kerkib küsimus kuidas ja millises ulatuses on sisu vaadatavus ja sellest huvitatus seotud auditooriumi, sisu tüüpide ja erinevate platvormide omaduste ning tarbimis- ja kultuurikontekstiga. Televisioonitööstuse jaoks on praegune erinevate mõõdikute rohkus kahtlemata väljakutse. Kuna võimalusi ja valikuid on palju ning keskset uut mõõtmismeetodit ja turu inforežiimi pole välja kujunenud, võib teleauditooriumi mõõtmise tulevikust rääkida just mitmemõõtmelises võtmes. Uued meetodid ei asenda täielikult vanu, vaid täiendavad neid, avades uusi auditooriumi mõistmise perspektiive ning laiendades reitingute ja televisioonisisu edukuse kontseptsioone. Oluliseks muutub nii erinevate mõõtmismeetodite omaduste kui ka nende omavaheliste seoste mõistmine. Milavsky, J. R. (1992). How good is the A. C. Nielsen people-meter system?. Public Opinion Quarterly, 56(1), 102-115. https://doi.org/10.1086/269299 Hessler, J. (2021). Peoplemeter Technologies and the Biometric Turn in Audience Measurement. Television & New Media, 22(4), 400-419. https://doi.org/10.1177/1527476419879415 Lotz, A. D. (2014). The Television Will Be Revolutionized (teine väljaanne). New York University Press. Nelson, J. L., & Webster, J. G. (2016). Audience Currencies in the Age of Big Data. International Journal on Media Management, 18(1), 9-24. https://doi.org/10.1080/14241277.2016.1166430 Portilla, I. (2015). Television Audience Measurement: Proposals of the Industry in the Era of Digitalization. Tripidos, 36, 75-92. http://www.tripodos.com/index.php/Facultat_Comunicacio_Blanquerna/article/view/243/202 Buzzard, K (2012). Tracking the Audience: The Ratings Industry from Analog to Digital. New York: Routledge. Webster, J. G. (2014). The marketplace of attention: How audiences take shape in a digital age. Cambridge: The MIT Press. Napoli, P. M. (2012). Audience Evolution and the Future of Audience Research. The International Journal on Media Management, 14, 79–97. https://doi.org/10.1080/14241277.2012.675753 Anand, N., & Peterson, R. A. (2000). When Market Information Constitutes Fields: Sensemaking of Markets in the Commercial Music Industry. Organization Science, 11(3), 270-284. https://doi.org/10.1287/orsc.11.3.270.12502 Bourdon, J., & Meadel, C. (2011). Inside television audience measurement: Deconstructing the ratings machine. Media, Culture & Society, 33(5), 791-800. https://doi.org/10.1177/0163443711404739 Napoli, P. M. (2005). Audience Measurement and Media Policy: Audience Economics, the Diversity Principle, and the Local People Meter. Communication Law and Policy, 10(4), 349-382. https://doi.org/10.1207/s15326926clp1004_1 McAdams, D. D. (2009, 4. mai). Sunbeam Sues Nielsen. TVTechnology. https://www.tvtechnology.com/news/sunbeam-sues-nielsen Kim, S. J. (2018). Audience measurement and analysis. A. Albarran, B. I. Mierzejewska & J. Jung (toim.), Handbook of media management and economics (lk 379-393). Routledge. Buzzard, K (2002). The Peoplemeter Wars: A Case Study of Technological Innovation and Diffusion in the Ratings Industry. Journal of Media Economics, 15(4), 273-292. https://doi.org/10.1207/S15327736ME1504_4 Neudorf, R. (2002, 6. detsember). Telemõõdik mõjutab Eesti telereklaamiturgu. Ärileht. https://arileht.delfi.ee/artikkel/50941241/telemoodik-mojutab-eesti-telereklaamiturgu Buzeta, C., & Moyano, P. (2013). The Television Audience Measurement in the Digital Age. Cuadernos.info, 33, 53-62. https://doi.org/10.7764/cdi.33.503 Alla, H. (2014, 6. november). Ekspert seletas, kuidas töötab telemõõdik. Postimees. https://kultuur.postimees.ee/2981759/ekspert-seletas-kuidas-tootab-telemoodik Kinks, A. (2002, 17. september). Tõesem pilt teleturust. Äripäev. https://www.aripaev.ee/uudised/2002/09/16/toesem-pilt-teleturust Kelly, JP. (2019). Television by the numbers: The challenges of audience measurement in the age of Big Data. Convergence: The International Journal of Research into New Media Technologies, 25(1), 113–132. https://doi.org/10.1177/1354856517700854 Ibrus, I. (2013). Path dependencies in media design: evolutionary dynamics of early mobile web and its textual forms. Social Semiotics, 24(2), 191-208. http://dx.doi.org/10.1080/10350330.2013.859479 Mandese, J. (2009, 30. aprill). Nielsen Probe Finds People Not Pushing Buttons Properly: The Bigger The Audience, The Bigger The Discrepancy. Media Daily News. https://www.mediapost.com/publications/article/105128/nielsen-probe-finds-people-not-pushingbuttons-pro.html Barbieri, R. (1987, 15. juuni). Perfecting the Body Count. Channels. Kiewit, D. A., & Lu, D. (1987). Ultrasonic audience measurement system and method. (Ameerika Ühendriikide patent nr US-4644509-A). https://app.dimensions.ai/details/patent/US-4644509-A. Lu, D. (1989). Image recognition audience measurement system and method. (Ameerika Ühendriikide patent nr US-4858000-A). https://app.dimensions.ai/details/patent/US-4858000-A Napoli, P. M. (2011). Audience Evolution: New Technologies and the Transformation of Media Audiences. Columbia University Press. Oja, S. (2013, 7. november). TNS Emor hakkab saadete järelvaatamist mõõtma. Best Marketing. https://www.bestmarketing.ee/uudised/2013/11/07/tns-emor-hakkab-saadete-jarelvaatamist-mootma Šein, H. (2021). Digiajastu teleraamat. Digiajastu televisioon Eestis 2000-2020. Hagi Šein. Evens, T., & Berte, K. (2014). Challenges of Digital Innovations: A Set-Top Box Based Approach. J. Bourdon & C. Meandel (toim.) Television Audiences Across the World (lk 234-247). Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1057/9781137345103_14 Anderson, C. (2006). The long tail: Why the future of business is selling less of more. Hyperion. McClellan, S. (2008, 19. mai). MSOs Look to Capitalize on STB Data. Adweek. https://www.adweek.com/convergent-tv/msos-look-capitalize-stb-data-95828/ Kantar Emor. Teleauditooriumi ülevaade. Kasutatud 27.03.2022. https://www.kantaremor.ee/teleauditooriumi-ulevaade/ Angell, R., Gorton, M., Sauer, J., Bottomley, P., & White, J. (2016). Don't Distract Me When I'm Media Multitasking: Toward a Theory for Raising Advertising Recall and Recognition. Journal of Advertising, 45(2), 1-13. https://doi.org/10.1080/00913367.2015.1130665 Kosterich, A. (2016). Reconfiguring the “Hits”: The New Portrait of Television Program Success in an Era of Big Data. International Journal on Media Management, 18(1), 43-58. https://doi.org/10.1080/14241277.2016.1166431 Kosterich, A., & Napoli, P. M. (2015). Reconfiguring the Audience Commodity: The Institutionalization of Social TV Analytics as Market Information Regime. Television & New Media, 17(3), 254–271. https://doi.org/10.1177/1527476415597480 Webster, J. G., & Ksiazek, T. B. (2012). The Dynamics of Audience Fragmentation: Public Attention in an Age of Digital Media. Journal of Communication, 62(1), 39-56. https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.2011.01616.x Arsenault, A. H. (2017). The datafication of media: Big data and the media industries. International Journal of Media & Cultural Politics, 13(1+2), 7–24. https://doi.org/10.1386/macp.13.1-2.7_1 Stone, M. L. (2014). Big Data for Media. Reuters Institute or the Study of Journalism. https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/sites/default/files/2017-04/Big%20Data%20For%20Media_0.pdf Laney, D. (2001). 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety. META Group. https://studylib.net/doc/8647594/ Kitchin, R. (2014). Big Data, new epistemologies and paradigm shifts. Big Data & Society, 1, 1-12. https://doi.org/10.1177/2053951714528481 Napoli, P. M., & Roepnack, A. (2018). Big Data and Media Management. A. Albarran, B. I. Mierzejewska & J. Jung (toim.), Handbook of media management and economics (lk 410-421). Routledge. Fagerjord, A., & Kueng, L. (2019). Mapping the core actors and flows in streaming video services: what Netflix can tell us about these new media networks. Journal of Media Business Studies, 16(3), 166-181. https://doi.org/10.1080/16522354.2019.1684717 Friedman, W. (2009, 2. juuli). Show Me: Reality Outpaces Scripted Fare In Key Engagement Categories. MediaPost. https://www.mediapost.com/publications/article/107213 Mytton, G., Diem, P., & van Dam, P. H. (2016). Media audience Research. A Guide for Professionals. SAGE Publications. Wayne, M. L. (2021). Netflix audience data, streaming industry discourse, and the emerging realities of ‘popular’ television. Media, Culture & Society, 1-17. https://doi.org/10.1177/01634437211022723 Veski, R. (2016, 28. september). Telia põrmustab Emori telestatistika: Kanal 2 pole sugugi kõige populaarsem. Delfi. https://arileht.delfi.ee/artikkel/75737733 Heinlaid, H. (2018). Teleauditooriumi mõõtmine tänapäeva Eestis arvestades telepildi vaatamise võimalusi erinevatel platvormidel. [Bakalaureusetöö, Tartu Ülikool]. DSpace. https://dspace.ut.ee/handle/10062/60708 Gunzerath, D. (2012). Current Trends in U.S. Media Measurement Methods. The International Journal on Media Management. https://doi.org/10.1080/14241277.2012.675754 Taneja, H. & Mamoria, U. (2012), Measuring Media Use Across Platforms: Evolving Audience Information Systems. The International Journal on Media Management, 14, 121–140. https://doi.org/10.1080/14241277.2011.648468 Kantar Emori teleauditooriumi mõõdikuuring Kantar Emori teleauditooriumi ülevaade Uuringud ja teleauditoorium Eestis 1991–2005 Erinevad põlvkonnad teleauditooriumina 2014. aastal Nielsen TV Measurement