Reseña. Big Data for Media

Reuters Institute

Martha L. Stone

Noviembre 2014

El estudio Big Data for Media fue realizado por Martha L. Stone para el Reuters Institute. La introducción deja ver como el interés inicial es la respuesta a una tendencia que estaba creciendo en la industria de medios y es el big data y la inteligencia artificial, como se menciona en la introducción,“ In response to this rapidly accelerating trend, Martha Stone and the Reuters Institute embarked on a two-year study to identify the opportunities for Big Data strategies for media companies, and to chronicle the best practices in Big Data for media companies.”

Es importante notar que este texto se publica en el año 2014 en un contexto donde estos dos grandes desarrollos eran todavía desconocidos para la mayoría, pero el cual las empresas de mayor capacidad económica ya habian podido abordar. También cabe anotar que al tratarse de un estudio de dos tecnologías que se desarrollan a una velocidad impresionante, este estudio hace una fotografía de un momento específico de una tecnología que ahora hace parte de los procesos en buena parte de las grandes empresas del mundo. Al tratarse de una fotografía de un momento preciso, muchos de sus datos han cambiado y pierden vigencia mientras otros siguen siendo muy vigentes, como ampliaremos en esta reseña. 

Para conocer mejor este informe, es importante hablar de su directora y la empresa que realiza la mayor parte de la investigación, Martha L. Stone, según su perfil de Linkedin: “I’m an experienced leader and a recognized expert in digital, data, reader revenue, and artificial intelligence in media. … I’m an entrepreneur focused on how newsmedia meets 21st Century demand now and into the future. As a thought leader and visionary, I identify global areas of interest, perform research using qualitative and quantitative methods, and produce reports on leading-edge media trends.” Por otro lado, World Newsmedia Network en su página dice: “Inspiring media companies to innovate their digital, data, AI and revenue strategies World Newsmedia Network is a not-for-profit media organisation founded in 2010 to inform and inspire news media organizations to innovate their digital operations. WNMN creates strategic reports and organises major events for the industry.”

El informe está ampliamente difundido en diferentes repositorios web, entre ellos el Reuters Institute y la Universidad de Oxford. Uno de los puntos centrales de este estudio que se aclara en la introducción, es que fue contratado para convertirse en la base para dos seminarios centrados en el uso de Inteligencia artificial y Big Data en medios y que muchos de los participantes de la investigación fueron también participantes de los seminarios. 

Como se evidencia en los perfiles de las empresas detrás de este estudio, son equipos que han trabajado por mucho tiempo en la investigación e implementación de nuevas tecnologías en las industrias relacionadas con medios y principalmente medios de noticias. La importancia de este informe no puede ser medida a cabalidad en este momento, ya que generalmente estos informes marcan pautas en la adopción de nuevas tecnologías y pensamientos empresariales y su principal interés es el de ayudar a tomar decisiones en el momento. Pero este texto en particular, tiene en su parte cualitativa una importante recopilación de entrevistas a muchas de las personas más relevantes de la industria de ese momento, por lo que sus comentarios, proyecciones, certezas y dudas, siguen siendo importantes para las discusiones alrededor de estas temáticas. 

En este informe en particular, se mezclaron metodologías cualitativas y cuantitativas, para realizar esta foto del momento por el que estaba pasando el desarrollo de tecnologías que llevó a la adopción generalizada de la Inteligencia Artificial y el big data. Las metodologías cuantitativas no están claramente descritas en el informe, ya que estos datos son tomados de otras investigaciones realizadas por World Newsmedia Network.

Hablando directamente del contenido del informe tiene 3 partes que se entretejen con una estructura particular basada en estudios de caso. La primera parte describe algunos de los hallazgos más importantes que darían pie a la adopción rápida de estas tecnologías. Primero menciona que para esta adopción se necesitó una transformación en las 4Vs: Volumen, Velocidad, Variedad y Valor. También menciona otras causas determinantes para esta rápida adopción como lo son el costo del almacenamiento y de ancho de banda. Esta parte nos habla de cómo esta relación entre tecnología e industria de medios, construyo un ciclo de mejoramiento para las diferentes partes de la cadena de comercialización de los medios. Esta parte del estudio se hizo de forma cuantitativa.

La segunda parte se centra en los estudios de caso y a partir de estos, construye la información que se irá desplegando por todo el texto. Entrevistas a personas de mucha relevancia en la industria que dan un punto de vista al tiempo que ayudan a desenredar la madeja de esta nueva tecnología y cómo está siendo usada. Incluye información reservada de algunas de las compañías que hacen parte de los estudios de caso, que se convierten en piezas de gran valor. Así podemos ver documentos muy interesantes como el mapa de intereses temáticos del Huffpo, los mapas de acceso de usuarios por días y horas al Financial Times o los porcentajes de usuarios vs ventas de Tesco. 

Las estrategias de visualización de datos de este informe son de muy buena calidad y permiten repensar la forma de relacionarse con los datos, como es el caso de este Dashboard: 

A partir de esta visualización, desde periodistas hasta directores comerciales pueden tomar decisiones que impactan en el contenido hasta las estrategias de mercadeo. Acá se mezlca la entrevista semiestructurada con el uso de información entregada por las fuentes. Según el informe la metodología fue: “The Economist Intelligence Unit conducted a global survey of 373 executives and in-depth interviews with thought leaders about Big Data strategies in 2013.”

La tercera parte es una muestra cuantitativa que se centra en los diferentes usos, ventajas, barreras, la data útil, las fuentes de información, entre otros detalles fundamentales para la apropiación por parte de las empresas. En esta parte también es importante la forma en que abordan el tema de la privacidad y las respuestas que se obtienen de los empresarios: los ejecutivos de empresa están más interesados en el tema del respesto a la privacidad que los mismos consumidores y que entre más grande es el presupuesto de la empresa, más es la importancia que le dan a la privacidad. Nos habla también de los beneficios percibidos por los usuarios al entregar su data como también de los insentivos que se deben dar para que esto ocurra. 

En las conclusiones del informe algunos elementos centrales son: “The study found that the majority of these C-level respondents, 70 percent, look to Big Data analysis to be predictive in nature, in order to help them anticipate where their markets are headed and to inspire them to position themselves for growth.” Lo que demuestra que desde ese momento ya se comenzaban a vislumbrar las ventajas del big data para la toma de decisiones y como un negocio en particular. También concluye que “ More than half of the respondents, 51 percent, say the quality, reliability or comprehensiveness of the data is the top data challenge in business today.” 

Estas y otras conclusiones del informe dejan ver que está realizado para conocer las opiniones de los altos ejecutivos y la forma en que están adoptando en el año 2014 la inteligencia artificial y el big data en las empresas de medios de noticias y se centra en la capacidad operativa de estos grandes medios y de sus ejecutivos. También se hace evidente el interés por acercarse solo al grupo de los grandes empresarios dejando a un lado las oportunidades que puede tener esta tecnología para pequeños medios de comunicación, estrategias estatales, transformación en condiciones sociales, entre muchas otras. Esto puede demostrar como desde los inicios de estas tecnologías era irrelevante llegar a transformar los problemas de la sociedad y como su desarrollo se centró en las capacidades que le podían generar a empresas grandes del mundo.

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