Panels – und die Daten, die sie generieren – sind seit fast einem Jahrhundert der Goldstandard der Forschungsbranche und nach wie vor das genaueste Instrument zur Messung von Medienpublikum.
Begleiten Sie uns bei der Analyse von Paneldaten: Was sie sind, warum sie wichtig sind und wohin sie führen.
Was genau ist ein Panel?
In der Medienforschung ist ein Panel einfach eine Gruppe von Haushalten oder Einzelpersonen, die sich bereit erklärt haben, persönliche Daten weiterzugeben und für einen bestimmten Zeitraum an regelmäßigen Studien oder laufenden Messungen ihrer Mediennutzung teilzunehmen.
Aber nicht alle Paneele sind gleich. Es gibt zwei Haupttypen:
Wahrscheinlichkeitspanels
Die Teilnehmer an Wahrscheinlichkeitspanels werden so ausgewählt, dass sie eine bestimmte Bevölkerungsgruppe (z. B. die Zuschauer eines nationalen Fernsehsenders oder die Hörer eines lokalen Radiosenders) repräsentativ widerspiegeln. Das Forschungsunternehmen achtet sehr sorgfältig darauf, den Rekrutierungsprozess zu steuern und die statistische Integrität des Panels über einen längeren Zeitraum hinweg zu gewährleisten. Dazu gehören die Rekrutierung von Panelteilnehmern, die unverzügliche Registrierung neuer Geräte, die Berücksichtigung von Änderungen der Haushaltsgröße und -zusammensetzung sowie die Sicherstellung, dass die Daten die tatsächlichen Aktivitäten der Menschen genau widerspiegeln. Die TV- und Audiopanels von Nielsen sind Wahrscheinlichkeitspanels.
Opt-in-Panels (Komfortpanels)
Die Teilnehmer an Opt-in-Panels melden sich freiwillig, indem sie auf eine allgemeine Einladung eines Forschungsunternehmens reagieren. Da nur bestimmte Personengruppen auf diese Einladung reagieren, sind Opt-in-Panels nicht repräsentativ für eine bestimmte Bevölkerungsgruppe. Sie sind jedoch äußerst nützlich für die Zielgruppenmessung. Sie helfen dabei, Verzerrungen in der Identität zu verstehen, werden als Kalibrierungsdaten zur Feinabstimmung von Modellen verwendet und können Informationen von Big-Data-Partnern validieren und korrigieren. Bei Nielsen werden Opt-in-Panelteilnehmer nicht immer aktiv gemessen, aber wir nutzen unser großes Opt-in-Panel, um Daten von Big-Data-Partnern zu validieren.
Probabilistische Paneldaten in Kombination mit Volkszählungsdaten zu Einkommen, Alter und Zusammensetzung eines Haushalts liefern Ihnen einen statistisch genauen Überblick darüber, wer Medien konsumiert.
Zusammen können probabilistische und Opt-in-Panels direkte Einblicke in den Medienkonsum liefern, Daten auf Volkszählungsebene kalibrieren und Verzerrungen beseitigen sowie einen möglichst genauen Überblick über das Engagement der Zielgruppe auf allen Geräten gewährleisten.
Wofür melden sich die Diskussionsteilnehmer an?
Einige Panels erfordern eine aktive statt einer passiven Teilnahme. Die Panelteilnehmer werden möglicherweise gebeten, regelmäßig Umfragen auszufüllen, einen Knopf zu drücken, um zu bestätigen, dass sie fernsehen, oder ein Gerät zu tragen, um Aktivitäten außerhalb des Hauses zu erfassen, wie z. B. Radiohören im Auto oder Sport schauen in einer Bar. Andere Panels erfordern keine weiteren Verpflichtungen außer der Ermächtigung des Forschungsunternehmens, eine Hardware oder Software (ein sogenanntes „Messgerät“) zu installieren, um ihre Mediennutzung hinter den Kulissen aufzuzeichnen: beispielsweise welche Fernsehsendungen sie sehen oder welche Podcasts, Websites oder Apps sie nutzen.
Um möglichst genaue personenbezogene Daten zu erfassen und deren Wert zu maximieren, ist oft eine aktive Beteiligung erforderlich, anstatt automatisierte Messungen durchzuführen. Um eine hohe Kooperationsbereitschaft aufrechtzuerhalten, die für eine hohe Datenqualität entscheidend ist, investieren seriöse Forschungsunternehmen viel in die Erfahrung der Panelteilnehmer, um Reibungsverluste in jeder Phase zu vermeiden.
Bei Nielsen haben wir vier verschiedene Arten von Panels:
• TV — Ein Wahrscheinlichkeitspanel, das das „Wer, Was, Wie und Wo” von TV- und Streaming-Zuschauern misst
• Audio — Ein Wahrscheinlichkeitspanel, das den Audio-Konsum zu Hause und außer Haus auf lokaler und nationaler Ebene misst und sowohl gemessene als auch Tagebuch-Märkte umfasst
• Digital – Je nach Markt ein gemessenes Wahrscheinlichkeits- und/oder Opt-in-Panel, das die Werbung und den Inhalt für Computer, Mobilgeräte und plattformübergreifend misst
• Teilnehmer – Ein Opt-in-Panel mit registrierten, nicht gemessenen Panelteilnehmern, um unsere gemessenen Panel-Assets mit Funktionen wie Big-Data-Kalibrierung und Identitätsvalidierung zu verbessern
Wie werden Medienpanels verwendet?
Während Paneldaten von Forschungsunternehmen zur Ermittlung von Verbrauchertrends oder von Regierungsbehörden zur Überwachung der Konsumgewohnheiten der Bevölkerung verwendet werden können, werden Medienpaneldaten meist von Medienunternehmen, Marken und Werbetreibenden genutzt, um die Zuschauerzahlen von Inhalten sowie die Reichweite und Häufigkeit von Werbekampagnen zu ermitteln.
Für Netzwerke, Verlage und andere Medienverkäufer helfen Paneldaten dabei, die Größe, Gewohnheiten und Trends ihres Publikums zu ermitteln, was dann zur Gestaltung von Programmen, Preisstrategien und Strategien zur Verbreitung von Inhalten genutzt wird.
Für Marken, Werbetreibende und andere Medienkäufer werden Paneldaten verwendet, um zu verstehen, wer ihre Anzeigen tatsächlich sieht, welche Plattformen ihre Zielgruppen bevorzugen, und um vorherzusagen, wie sich dieses Verhalten im Laufe der Zeit ändern könnte.
Sind Panels im Zeitalter von Big Data überflüssig?
Sie fragen sich vielleicht: Brauchen wir überhaupt noch Panels, jetzt, wo wir Big Data aus Set-Top-Boxen, Smart-TVs, Streaming-Plattformen, Social-Media-Kanälen, Retail-Media-Netzwerken und allem, was dazwischen liegt, haben?
Das ist ein weit verbreiteter Irrtum.
Zunächst einmal können uns Big Data (wie beispielsweise ACR-Daten (Automatic Content Recognition) von Smart-TVs) zwar sagen, was gerade auf dem Bildschirm läuft, aber nicht, wer zuschaut oder wie viele Freunde und Familienmitglieder möglicherweise ebenfalls auf dem Sofa sitzen und zuschauen. Tatsächlich lässt sich anhand von Big Data allein nicht feststellen, ob eine Sendung oder ein Film in einem leeren Raum läuft. Niemand möchte für Medien bezahlen, die kein Publikum haben.
Darüber hinaus ist Big Data nicht repräsentativ für das gesamte Medienpublikum. Das wäre nur dann der Fall, wenn alle dieselbe Technologie nutzen und Zugang zu denselben Inhalten hätten. Ein Kabelunternehmen mag zwar mehrere Millionen Abonnenten haben, aber diese Zuschauer zahlen nicht alle für dieselben Kanäle und sehen nicht alle dieselben Programme.
Ohne die Möglichkeit, echte Zielgruppen zu identifizieren und anschließend das demografische Profil der Zuschauer genau zu bestimmen und darzustellen, ist es für Forschungsunternehmen, die sich ausschließlich auf Big Data stützen, unmöglich, Zielgruppen über Plattformen, Geräte und Dienste hinweg zu deduplizieren – und so ein Gesamtbild zu erstellen.
Wie bekommt man das Beste aus beiden Welten?
Um es klar zu sagen: Verzerrungen, die durch Stichproben oder Nichtbeantwortung entstehen, können ein Wahrscheinlichkeitspanel genauso beeinträchtigen wie ein großer Datensatz. Aber mit der richtigen Größe, der richtigen Aufmerksamkeit für Details und einem ausgeprägten Verständnis für Statistik ist ein gut geführtes Panel immer noch der beste Weg, um die allgemeine Bevölkerung zu repräsentieren und zuverlässige Schätzungen zur Zusammensetzung des Publikums im heutigen unglaublich vielfältigen Medienökosystem zu liefern.
Sind Big Data also völlig nutzlos? Natürlich nicht! Dank ihrer Größe ermöglichen sie eine sehr detaillierte Analyse der Mediennutzung, und mit der richtigen Kalibrierung und personenbasierten Modellen können große Datensätze wertvolle Erkenntnisse für Long-Tail-Programme und schwer erreichbare Zielgruppen liefern.
Eine Reihe von Organisationen, darunter die World Federation of Advertisers, sind mittlerweile der Ansicht, dass die Kombination aus Panels und Big Data die wahre Zukunft der Zuschauerforschung ist, und viele Forschungsunternehmen arbeiten intensiv daran, diese Fähigkeiten zu entwickeln.
Nielsen’s Need to Know beschäftigt sich mit den Grundlagen der Zuschauerforschung und erklärt die aktuellsten Themen der Medienbranche. Lesen Sie alle Artikel hier.
Hinweis
1. Zwei bemerkenswerte frühe Beispiele waren das National Consumer Panel, das 1942 von Samuel Barton im Rahmen einer Initiative des Office of Price Administration unter Roosevelt ins Leben gerufen wurde, um den Verbrauch rationierter Güter durch Haushalte während des Zweiten Weltkriegs zu messen, und das Panel hinter dem Nielsen Radio Index, das im selben Jahr von Arthur C. Nielsen ins Leben gerufen wurde, um das Ein- und Ausschalten von Radios und das Umschalten zwischen Kanälen mithilfe eines ausgeklügelten mechanischen Geräts zu erfassen, das ursprünglich am MIT entwickelt worden war: dem Audimeter.
