РАЗВИТИЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ О ВЛИЯНИИ ФИЗИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА ПОВЕДЕНИЕ ТЕЛЕВИЗИОННОЙ АУДИТОРИИ

Первова Н. А.

Выпускница Отделения деловой и политической журналистики факультета Прикладная политология ГУ‐ВШЭ

В работе прослеживается развитие представлений о влиянии физических факторов на телеаудиторию на примере британских и российских исследований. Научная новизна работы состоит в том, что впервые в отечественной литературе предпринята попытка выявить хронологическую и логическую последовательность в поиске влияния природных факторов на телеаудиторию. Статья была отмечена на открытом конкурсе Министерства образования и науки РФ на лучшую научную работу студентов по естественным, техническим и гуманитарным наукам вузов Российской Федерации по разделу «Реклама и

маркетинг» в 2006 году.

43

Два величайших изобретения в истории: книгопечатание, усадившее нас за книги, и телевидение, оторвавшее нас от них.

Жорж Элгози

Практика рекламного и медиамаркетинга все чаще ставит задачи надежного прогнозирования, поскольку эффективное размещение рекламы, эффективный медиаменеджмент опираются на прогнозы аудиторных показателей, на основе которых должно осуществляться медиапланирование.

В России непрерывные измерения телевизионной аудитории осуществляются с

1992 года. Введение их в российскую практику позволило подсчитать рейтинг каждой программы на крупных телеканалах, но, как правило, полученная цифра не дает ответа на вопрос, почему зритель выбрал ту или иную программу. Важно верно интерпретировать рейтинговые данные. Подобный анализ представляет собой построение причинно‐ следственных связей между количественными данными и всеми факторами, обуславливающими поведение аудитории.

Традиционно принято объяснять тот или иной рейтинг программы, канала фактором содержания и формы или же социальными факторами, внешними по отношению к телевидению (например, национальные праздники, экономические кризисы, социальные волнения и т. п.). Однако по мере накопления информации становилось ясно, что помимо перечисленных существуют еще какие‐то факторы, вероятно связанные с внешней

физической средой. Как указывает А. В.Шариков, опыт исследования телеаудитории

«приводит к парадоксальному, на первый взгляд, выводу: на размер телевизионной аудитории сильное влияние оказывают факторы, далекие от содержания программ, количества каналов… Попытки объяснить повышение или понижение рейтингов исключительно «гуманитарными» факторами наталкиваются на сложности» [14]. Именно этим и обусловлена актуальность выбранной темы.

Начало пути: английская Weather Model5

Вероятно, впервые о влиянии физических факторов на телеаудиторию заговорили в Великобритании. Как отмечают Д. Лаусон и А. Уаттс в статье под названием «Как погода влияет на телесмотрение?», опубликованной в журнале «Admap» (специализация на проблемах рекламы и маркетинга) [12], в 1983 году менеджеры крупнейших британских телеканалов обнаружили снижение общего объема телесмотрения, что сказалось и на рейтингах отдельных программ. Это привело к снижению рекламных доходов. Тогда им на помощь пришла авторитетная организация «Broadcasters’ Audience Research Board» (BARB). Британские исследователи в сотрудничестве с международной организацией по медиаисследованиям AGB выдвинули гипотезу, что потери рейтингов связаны не с содержательно‐формальными аспектами вещания, а с факторами внешней среды. Была предпринята попытка разработать модель, описывающую взаимосвязь между рейтингами

и погодными факторами – Weather Model (далее в тексте Модель). 44

Для своего времени это был настоящий научный прорыв. Такая постановка вопроса отличалась смелостью, поскольку гуманитарии не склонны объяснять социальное действие физическими факторами. А обращение человека к телеэкрану традиционно рассматривается именно как социальное действие. Согласно Модели, рейтинг передач был связан с температурой воздуха обратной зависимостью: чем выше температура, тем ниже рейтинг. Это позволило описать сезонные колебания аудитории. В зимний период аудитория возрастет независимо от содержания телепрограмм, в то время как летом наблюдается падение величины аудитории. Специальными процедурами было установлено, что летнее падение нельзя объяснить исключительно социальными факторами, например, летними отпусками. Ибо падение размера аудитории после зимнего всплеска начиналось уже весной. На некоторое время, когда телевизионный мир вновь обрел рейтинговую стабильность, исследования прекратились. Но проблема не исчезла.

1988 год ознаменовался для британского телевидения стремительным снижением рейтингов. И теперь уже 3‐ий телеканал ITV (Independent Television) стал для BARB и AGB настоящей исследовательской лабораторией. Какие усовершенствования претерпела Модель? Во‐первых, из общенациональной она превратилась в специализированную для каждого из 13 регионов страны, расположенных в зоне вещания ITV, которые характеризуются различающимися погодными условиями. Пятью годами ранее результат, по сути, сводился к среднему арифметическому показателей, что исключало возможность максимально точного рейтингового прогноза. Во‐вторых, Модель была разделена на две части. Первая фиксировала значения при температурных экстремумах (меньше +5 и

больше +15 градусов), вторая ‐ значения в промежутке типичного английского климата от

5 Weather Model – англ. «Погодная Модель».

+5 до +15 градусов. Затем, помимо температуры, к факторам было отнесено количество солнечных часов, что помогло установить более тесную корреляцию погодных и телевизионных показателей (сначала ученые пытались брать в расчет и осадки, однако, цифры неоднократно показывали незначительность этого внешнего фактора – постепенно от него отказались). С такими поправками Модель оказалась настолько эффективна, что и медиаисследователи, и телевизионщики сначала были обескуражены почти полным совпадением величин реального и прогнозируемого на основе метеорологических данных рейтингов.

На основе анализа количественных данных социологи создавали прогнозные таблицы6, позволяющие медиаменеджерам держать ситуацию под контролем. Дальше была поставлена задача иного уровня – максимально точно определить коэффициент корреляции между значениями факторов внешней среды и объемом телесмотрения. Для этого были созданы две модели, получившие название «South East of England» и «North West of England» ‐ с максимально разнящимися показателями. В ходе трехмесячных исследований для юго‐востока Англии был рассчитан коэффициент корреляции при экстремумах t ‐ r1 = ‐0,96, что значит: более 90 % рейтинговых колебаний в данном регионе, когда +5>t и t<+15, обуславливается погодой. В промежутке от +5 до +15 градусов r2 = ‐0,7, что интерпретируется следующим образом: при нормальной для английского юго‐ востока температуре t около 70% колебаний рейтинга зависят от погодных условий.

Название проекта Weather Model полностью оправдало себя.

45

 

Модель, разработанная для северо‐запада Англии, дала иные значения: r1 = ‐0,88 и r2 = ‐0,8. Выводы: на более благоприятном в экономическом и климатическом планах юго‐ востоке телезрители острее реагируют на температурные всплески, у них больше альтернатив для своего времяпрепровождения во время «нормальных» температур, они достаточно избалованы культурными и спортивными мероприятиями. Мы видим, что North West delta(r1 – r2) = 0,08 < South East delta(r1 – r2) = 0,26. Выводы: на северо‐западе страны показатели r1 и r2 незначительно отличаются, следовательно, можно говорить о

«телезрительской» устойчивости жителей северных районов, они менее подвержены погодным изменениям, что также может объясняться и их большей, в сравнении с

«южанами», социальной пассивностью (экономика, мероприятия, погода).

Результат работы английских исследователей имеет практическое применение, значимость которого трудно переоценить. С тех пор стало возможным намного точнее прогнозировать количество часов еженедельного телесмотрения, предвидеть скачки и спады, предоставлять фактическую базу для формирования информационной и коммерческой политики телеканала. Причем, подобная модель может быть разработана для каждого региона, что имеет особую ценность в условиях сложившегося на Западе и складывающегося у нас в стране рынка местной телевизионной рекламы и системы региональных телеканалов.

Опыт Великобритании был осмыслен и в других странах. И хотя других зарубежных

 
Модель, разработанная для северо‐запада Англии, дала иные значения: r1 = ‐0,88 и r2 = ‐0,8. Выводы: на более благоприятном в экономическом и климатическом планах юго‐ востоке телезрители острее реагируют на температурные всплески, у них больше альтернатив для своего времяпрепровождения во время «нормальных» температур, они достаточно избалованы культурными и спортивными мероприятиями. Мы видим, что North West delta(r1 – r2) = 0,08 < South East delta(r1 – r2) = 0,26. Выводы: на северо‐западе страны показатели r1 и r2 незначительно отличаются, следовательно, можно говорить о

«телезрительской» устойчивости жителей северных районов, они менее подвержены погодным изменениям, что также может объясняться и их большей, в сравнении с

«южанами», социальной пассивностью (экономика, мероприятия, погода).

Результат работы английских исследователей имеет практическое применение, значимость которого трудно переоценить. С тех пор стало возможным намного точнее прогнозировать количество часов еженедельного телесмотрения, предвидеть скачки и спады, предоставлять фактическую базу для формирования информационной и коммерческой политики телеканала. Причем, подобная модель может быть разработана для каждого региона, что имеет особую ценность в условиях сложившегося на Западе и складывающегося у нас в стране рынка местной телевизионной рекламы и системы региональных телеканалов.

Опыт Великобритании был осмыслен и в других странах. И хотя других зарубежных

6 Однако были и оговорки: таблицы несколько теряют в своей точности в период Рождественских каникул, национальных спортивных мероприятий, событий огромной общественной важности. Данный факт следует рассматривать как более сильное влияние внешних социальных факторов, «перебивающих» влияние физической среды.

7 Об этом в устной беседе рассказали специалисты из этих стран М. Бусс и П. Дим во время 38-й конференции

Группы европейских исследователей аудитории, проходившей в Москве в мае 2005 года.

Таким образом, исследования отечественных ученых подтвердили результаты, полученные в Великобритании, которые описывали сезонные колебания. Однако, как это часто бывает, новые результаты породили и новые гипотезы. Одна из них состояла в том, что помимо факторов, связанных с движением Земли, должны существовать и иные факторы влияния на телевизионную аудиторию, имеющие физическую природу.

Исследование, суть которого заключалась в сопоставлении аудиториометрических и физических переменных, проводилось с октября 2000 по февраль 2002 года [14]. В ходе данного исследования Служба аудитории ВГТРК преследовала цель установить существование корреляций между этими двумя группами параметров. В качестве аудиториометрических параметров были взяты суточный охват московской аудитории ‐ обозначим его Rch (т. е. общее количество людей, смотревших телевизор не менее минуты в сутки на любом канале) и среднесуточный объем общей телеаудитории ‐ обозначим его A (т. е. средний суточный процент москвичей, смотревших телевизор на любом канале, относительно всех жителей города). Использовалась база аудиториометрических данных компании TNS Gallup Media по Москве, где измерения проводились поминутно на выборке в 600 человек.

В качестве физических переменных использовались значения 19 параметров (также либо среднесуточные, либо накопленные суточные). Для удобства изложения, установления взаимосвязи и подготовки выводов их можно объединить в три группы:

• Метеорологические параметры (температура воздуха, атмосферное давление, влажность воздуха, скорость ветра и др.);

• Параметры магнитного поля Земли (московский и планетарный геомагнитные А‐индексы);

• Параметры солнечной активности (количество и площадь солнечных пятен, величина радиоволнового потока и др.).

Не входят ни в одну из групп, однако, гипотетически могли бы оказать влияние на аудиторию еще два физических параметра: продолжительность светового дня и фаза Луны.

За 16‐месячный срок наблюдений социологи ВГТРК создали две базы данных: 1) с параметрами солнечной активности и геомагнитными переменными за все это время; 2) со всеми указанными выше величинами за год (с февраля 2001 по февраль 2002 года). Именно по данным второй базы параметрических данных были рассчитаны коэффициенты

корреляции Пирсона между аудиториометрическими и физическими переменными.

В итоге, было обнаружено 9 статистически значимых корреляций (см. рис. 1). Особенно ярко выражена сила связи суточного объема и охвата телеаудитории с продолжительностью светового дня: чем меньше светлое время суток, тем выше

аудиториометрические параметры – обратная математическая зависимость. 47

Следующая по значимости корреляция также представляет собой

отрицательную зависимость ‐ с температурой воздуха. Не столь значимо (по количественным показателям), однако, существенно охват и объем аудитории связаны с облачностью, скоростью ветра, влажностью воздуха, интенсивностью атмосферных явлений и радиоволновым потоком Солнца. Здесь уже наблюдается прямая зависимость между величинами.

Рентгеновские вспышки на Солнце и московский геомагнитный А‐индекс сравнительно слабо связаны с параметрами А и Rch. Остальные физические переменные на обнаружили статистически значимых корреляций с показателями аудитории.

Как уже говорилось выше, наиболее существенна связь аудиториометрических переменных с продолжительностью светового дня. Именно эта обратная зависимость отражает процесс и механизм сезонной цикличности телеаудитории. Остановимся чуть подробнее на данной проблеме и попробуем понять некоторые закономерности.

Интересно проследить, как, главным образом, один этот фактор (температура воздуха во взаимосвязи с продолжительностью светового дня) влияет на сезонный уровень цикличности, специфику сезонного телесмотрения. В исследованиях 1994‐96 гг. Служба изучения аудитории ВГТРК провела кластерный анализ на усредненных за два года месячных значениях объема аудитории А [10; 48‐56]. Выделились два кластера: в первый попадают месяцы с мая по сентябрь – летний сезон, во втором объединились месяцы с октября по апрель ‐ зимний сезон.

Было также установлено, что сезонная цикличность проявляется по‐разному в рабочие и выходные дни. Для рабочих дней колебания сравнительно невелики, в то время

как сезонные различия в выходные дни существенны. Оказалось, что в выходные меньше людей включают телевизор вообще, а в период летних выходных – в 4‐5 раз реже, чем зимой.

Исследования выявили существование двух основных стереотипов поведения горожан в социальной роли телезрителя. Одни значительную часть времени проводят дома у экранов (4‐5 часов в день), другие же ‐ вне дома и телевизор не смотрят. Безусловно, эти стереотипы аудиторного поведения особенно ярко проявляются в период летнего сезона (следствие альтернатив времяпрепровождения).

Однако вышесказанное более или менее прогнозируемо. Теперь важно понять, за счет какого времени суток происходят вариации. Для этого необходимо было проследить значения экстремумов А, усредненные за месяц. Они‐то и воспроизводят картину меняющейся сезонной зависимости. Средний максимум А в прайм‐тайм и величина Rch выше в будни. Оба параметра синхронно двигаются от высшей до низшей точки. Для объяснения ситуации с «плавающими» максимумами [10; 54] социологи выдвинули гипотезу о сезонном характере этих изменений, которая и была подтверждена только для

«главного обеденного времени» выходного дня – 13:45‐14:45. Этот максимум достаточно

устойчив, но с ростом амплитуды сезонных колебаний он «вырождается» в летнее время

[10; 55].

Выводы о влиянии сезонного фактора (продолжительность светового дня +

температура) на уровень годовой цикличности телеаудитории:

• Периодичность на уровне сезонной цикличности аудитории характерна не для всех 48

параметров А и не для всех временных промежутков;

• Периодичность годовых изменений видна на величинах Rch и tср; ярко выражено отличие летних выходных от зимних;

• Самые заметные апериодичные изменения телеаудитории замечены в период с 17:00 до

22:00, следовательно, для данного временного промежутка приоритетным является такой фактор, как содержание программ.

Сезонный фактор, видимо, обуславливает и другие, социальные и психологические, факторы. Безусловно, уменьшение светового дня сопровождается погодными изменениями. Наступление холодного времени года, темнота – все это способствует тому, что человек стремится быстрее возвратиться домой, к теплу и уюту. Однако помимо физического дискомфорта, он испытывает дискомфорт психологический. Не случайно психологи выделяют сезонную подверженность апатии, меланхолии, эмоциональному спаду в осенне‐зимний период года (см. напр., [5]).

Совокупность этих факторов влияет уже на социальную активность человека, в результате чего он посещает значительно меньше мероприятий, «присутственных мест», предпочитая телевизионный досуг активному отдыху или другим альтернативам вне дома. К тому же холодное время года не связано с дачным сезоном (что особенно значимо для России) и сезоном массовых отпусков. Можно сделать вывод в виде следующей метафоры: в осенне‐зимний период продолжительность светлого времени суток и некоторых метеорологических параметров (температура, скорость ветра) – звено, которое «приводит в действие» остальные части цепи, т. е. социальные и психологические факторы, что в совокупности ведет к увеличению среднего времени телесмотрения ине смотрят. Безусловно, эти стереотипы аудиторного поведения особенно ярко проявляются в период летнего сезона (следствие альтернатив времяпрепровождения).

Однако вышесказанное более или менее прогнозируемо. Теперь важно понять, за счет какого времени суток происходят вариации. Для этого необходимо было проследить значения экстремумов А, усредненные за месяц. Они‐то и воспроизводят картину меняющейся сезонной зависимости. Средний максимум А в прайм‐тайм и величина Rch выше в будни. Оба параметра синхронно двигаются от высшей до низшей точки. Для объяснения ситуации с «плавающими» максимумами [10; 54] социологи выдвинули гипотезу о сезонном характере этих изменений, которая и была подтверждена только для

«главного обеденного времени» выходного дня – 13:45‐14:45. Этот максимум достаточно

устойчив, но с ростом амплитуды сезонных колебаний он «вырождается» в летнее время

[10; 55].

Выводы о влиянии сезонного фактора (продолжительность светового дня +

температура) на уровень годовой цикличности телеаудитории:

• Периодичность на уровне сезонной цикличности аудитории характерна не для всех 48

параметров А и не для всех временных промежутков;

• Периодичность годовых изменений видна на величинах Rch и tср; ярко выражено отличие летних выходных от зимних;

• Самые заметные апериодичные изменения телеаудитории замечены в период с 17:00 до

22:00, следовательно, для данного временного промежутка приоритетным является такой фактор, как содержание программ.

Сезонный фактор, видимо, обуславливает и другие, социальные и психологические, факторы. Безусловно, уменьшение светового дня сопровождается погодными изменениями. Наступление холодного времени года, темнота – все это способствует тому, что человек стремится быстрее возвратиться домой, к теплу и уюту. Однако помимо физического дискомфорта, он испытывает дискомфорт психологический. Не случайно психологи выделяют сезонную подверженность апатии, меланхолии, эмоциональному спаду в осенне‐зимний период года (см. напр., [5]).

Совокупность этих факторов влияет уже на социальную активность человека, в результате чего он посещает значительно меньше мероприятий, «присутственных мест», предпочитая телевизионный досуг активному отдыху или другим альтернативам вне дома. К тому же холодное время года не связано с дачным сезоном (что особенно значимо для России) и сезоном массовых отпусков. Можно сделать вывод в виде следующей метафоры: в осенне‐зимний период продолжительность светлого времени суток и некоторых метеорологических параметров (температура, скорость ветра) – звено, которое «приводит в действие» остальные части цепи, т. е. социальные и психологические факторы, что в совокупности ведет к увеличению среднего времени телесмотрения и других параметров

аудитории. Человек удовлетворяет свою обостренную потребность в комфорте, компании, пассивном отдыхе и развлечении, обращаясь к телевизору вообще, т. е. увеличивая время своего телесмотрения. При этом рост параметров телевизионной аудитории вряд ли можно объяснить отношением к конкретной программе, каналу.

Вернемся к исследованиям Службы изучения аудитории ВГТРК. Продолжительность светлого времени суток в один и тот же день различна на разных широтах. Следовательно, параметры А и Rch в разных городах должны количественно отличатся друг от друга. Особый интерес представляют 4 точки: летнего и зимнего солнцестояния (22 июня и 22 декабря) и осеннего и весеннего равноденствия (21 сентября и 21 марта). По нашей логике, летом телеаудитория должна быть больше в южных городах, так как в это время продолжительность светового дня в северных широтах максимальна. Количественные замеры аудитории логику подтверждают (рис. 2). В дни осеннего и весеннего равноденствия отрицательная зависимость от широты географического пункта исчезает.

Интересно остановиться на «экзотических» зависимостях параметров А и Rch. К экзотике отнесем геомагнитную активность планеты. В период ее заметного повышения (с октября 2000 по июль 2001 года) наблюдалось заметное увеличение среднесуточного

объема аудитории – А (рис.3).

49

 

Полученные данные привели социологов ВГТРК к предположению о существовании скрытых физических переменных, которые способны влиять на телеаудиторию. В результате факторного анализа были выделены 6 латентных переменных: 1) «сезонный», который объединил длину светового дня и температуру воздуха; 2) совокупность трех параметров метеорологической группы – влажность воздуха, облачность, интенсивность атмосферных событий; 3) «фактор ветра» ‐ скорость и направление ‐ и атмосферного давления; два фактора солнечной активности: 4) число и площадь солнечных пятен; 5) число рентгеновских вспышек на Солнце; кроме того, был выделен 6) геомагнитный фактор, вобравший в себя московский и планетарный А‐индексы.

Итак, серия исследований Службы изучения аудитории ВГТРК, с одной стороны, подтвердила тенденции, обнаруженные зарубежными исследователями в 1980‐е годы, а с другой, ‐ несколько расширила представления о влиянии средовых физических факторов на поведение телевизионной аудитории, добавив к статистически значимым позициям, сверх сезонных и погодных, факторы влияния геомагнитного поля и солнечной активности.

Прикладная значимость исследования внешних естественных факторов

На первый взгляд, обнаружение связи поведения аудитории с внешними физическими факторами может показаться абстрактным, лишенным всякого практического значения. Но это не так. Британцы в 1980‐е годы смогли перевести обнаруженную зависимость в практическую плоскость, поставив достижение науки на службу обществу и бизнесу.

В России произошло нечто подобное. С середины 1990‐х годов, после того, как были обнаружены и описаны сезонные колебания аудитории, телерекламный бизнес

надбавок (см. напр., [7])8, а также в виде технологий размещения рекламы, где обнаруженные зависимости встраиваются в алгоритмы обработки информации. Это особенно важно при разработке долгосрочных рекламных и PR‐компаний, при заключении долгосрочных контрактов.

Прогнозировать рейтинги программ с учетом всех обнаруженных факторов влияния погоды, геомагнетизма и солнечной активности пока сложновато. Но с развитием методов метеорологических прогнозов и прогнозов «космической погоды», а все это не за горами,

такая постановка вопроса станет вполне реальной.

на поведение телевизионной аудитории, вероятно, впервые была сформулирована в Великобритании в 1983‐м году.

2. В течение 1980‐х годов она была проверена с помощью специально организованных исследований и стала достоверным научным фактом, на основе которого были сделаны разработки, нашедшие применение в прогнозировании аудиторных показателей

британских каналов.

3. Предположительно, в 1980‐е годы эти представления и модели стали распространяться и в других странах.

4. В России первые шаги по изучению связи поведения аудитории с физическими параметрами начались в первой половине 1990‐х годов. За период с 1993 года по 1997 год в России были обнаружены и описаны темпоральные закономерности в поведении телеаудитории, проявившиеся на трех уровнях цикличности – суточной, недельной и сезонной, два из которых – суточная и сезонная – стали связывать в большей степени с физической, а не социальной природой.

5. Со второй половины 1990‐х годов выявленные закономерности нашли свое применение в телерекламной деятельности, прежде всего, в прогнозировании рейтингов программ, медиапланировании и в ценообразовании при размещении рекламы на ТВ.

6. В начале 2000‐х годов исследователями Службы изучения аудитории ВГТРК была сформулирована гипотеза о существовании других физических факторов, влияющих на поведение телеаудитории.

51

 

7. Длительное наблюдение за поведением аудитории привело к подтверждению этой гипотезы. Были обнаружены новые факторы физической природы, влияющие на поведение телеаудитории в Москве, а именно: метеорологические факторы (сезонный фактор; фактор влажности, облачности и осадков; фактор ветра), факторы солнечной активности (фактор солнечных пятен и фактор солнечных вспышек), а также геомагнитный фактор.

8. Полученные новые данные расширяют возможности интерпретации рейтинговых изменений и открывают новые горизонты в вопросах прогнозирования аудитории и медиапланирования, что имеет большое значение для развития телерекламного бизнеса.

Обнаруженные связи, сверх того, имеют и более широкую научную ценность, поскольку несут в себе дополнительную социально‐гуманистическую нагрузку, отражая сложную природу как массово‐коммуникационных процессов, так и общества в целом.

Рисунок 1. Статистически значимые корреляции между аудиториометрическими и физическими параметрами в Москве (период анализа: февраль 2001 – февраль 2002).

0.6

0.4

Коэффициент корреляции

Подпись: Коэффициент корреляции0.2

0

-0.2

-0.4

-0.6

среднесуточный объем общей аудитории

суточный охват общей аудитории

альфа = 0,05 (Z-Фишера)

-0.8

0.6

0.4

Коэффициент корреляции

Подпись: Коэффициент корреляции0.2

0

-0.2

-0.4

-0.6

среднесуточный объем общей аудитории

суточный охват общей аудитории

альфа = 0,05 (Z-Фишера)

-0.8

температура воздуха

Подпись: температура воздуха

радиоволновой поток Солнца длиной волны 10,7 см

Подпись: радиоволновой поток Солнца длиной волны 10,7 см

температура воздуха

Подпись: температура воздуха

радиоволновой поток Солнца длиной волны 10,7 см

Подпись: радиоволновой поток Солнца длиной волны 10,7 см

ий геомагнитный А — индекс

Подпись: московский геомагнитный А- индекс-1

продолжительность светлого времени суток

Подпись:

относительная влажность воздуха

Подпись:52

Риунок2. Связь между среднесуточным охватом телеаудитории в городах и их географической широтой в окрестностях точки летнего солнцестояния (усреднение за неделю с 18 по 24 июня 2001 г.). Данные “TNS Gallup Media”. Прямая линия отображает тренд, свидетельствующий об обратной зависимости.

охват аудитории,%

Подпись: охват аудитории,%70

Волгоград

Самара

65

Рост ов — на-Дону

60

Воронеж

Сарат ов

Красноярск

Ярослав ль

Нов осибирск Пермь

55 Москв а

Санкт — Пет ербург

50

40 45 50 55 60 65 70

географиче ская широта, град

Рисунок 3. Динамика среднесуточных значений московского геомагнитного А‐индекса и объема общей телеаудитории в Москве за период с октября 2000 г. по июль 2001 г., когда наблюдалась наибольшая геомагнитная активность (усреднение по неделям). Данные “TNS Gallup Media” (объем аудитории) и Центра изучения космической среды (московский геомагнитный А‐индекс). Всякий раз, когда фиксировалась сильная магнитная буря, наблюдался и всплеск объема аудитории. Но важно подчеркнуть, что всплески аудитории

могли происходить и по другим причинам, в частности, социальным.

30

геомагнитный А-индекс

25

объем аудитории,%

20

15

10

5

16.10.00

Подпись: 16.10.00

30.10.00

Подпись: 30.10.00

13.11.00

Подпись: 13.11.00

27.11.00

Подпись: 27.11.00

11.12.00

Подпись: 11.12.00

25.12.00

Подпись: 25.12.00

08.01.01

Подпись: 08.01.01Подпись: 11.12.00

25.12.00

Подпись: 25.12.00

08.01.01

Подпись: 08.01.01

22.01.01

Подпись: 22.01.01

05.02.01

Подпись: 05.02.01

Подпись: 19.03.01

02.04.01

Подпись: 02.04.01

16.04.01

Подпись: 16.04.01

30.04.01

Подпись: 30.04.01

14.05.01

Подпись: 14.05.01

28.05.01

Подпись: 28.05.01

11.06.01

Подпись: 11.06.01

25.06.01

Подпись: 25.06.01

09.07.01

Подпись: 09.07.01

23.07.01

Подпись: 23.07.010

Литература 53

1. Виноградов Д. Н. Аудитория российского телевидения: Диссертация на соискание ученой степени кандидата социологических наук. – М., 2005

2. Измерения аудитории: телевидение, радио, Интернет. – М., 2001.

3. Исследование телевизионной аудитории: теория и практика: М., 1997

4. Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество и культура. – М.: ГУ‐ВШЭ, 2000.

5. В. Н. Куницына. Межличностное общение. / в кн.: Общение в сфере средств массовой коммуникации: С‐Пб., 2003. ‐ С. 451‐463.

6. Прогресс технологий телерадиовещания: материалы Международного конгресса НАТ. – М.,

2001.

7. Телерекламный бизнес (информационно‐аналитическое обеспечение). – М,: Международный институт рекламы, 2001.

8. Федотова Л. Н. Социология массовой коммуникации. – М.: Питер, 2003.

9. Фомичева И. Д. Индустрия рейтингов: Введение в медиаметрию: Учебное пособие для студентов вузов. – М.: АспектПресс, 2004.

10. Шариков А. В. Ритмы городской телеаудитории России. – М.: ВГТРК, 1997.

(опыт мониторинговых исследований). // Мир России, 1997 №1. – С.79‐106.

12. D. Lawson, A. Watts. How the weather affects television viewing? // Admap, January 1989. – P.34‐41

13. Сайт компании TNS Gallup Media. http://www. tns‐global. ru/rus/

14. Шариков А. В. О влиянии физических факторов на телевизионную аудиторию: Доклад на 35‐ой конференции Группы европейских исследователей аудитории. Г. Марибор, Словения, апрель

2002 год. http://www. mediakomitet. ru/content. php? page=mat_mat

Материал взят из: Бизнес. Общество. Власть. Випуск 1- Научный студенческий журнал