視聴者の分散

視聴者の断片化とは、視聴者がメディアの提供全体にどの程度分散しているかを表すものである。放送ネットワークなどの伝統的なメディアは、技術や規制の変化によって競争が激化し、視聴者が減少することを長い間恐れてきた。社会科学者は、共通の文化的フォーラムの喪失と過激なメディアの台頭を懸念してきた。^{[1]そのため、断片化の表現の多くは、}分析の単位としてメディアに焦点を当て、その視聴者の状況を報告してきた。しかし、断片化は個人や視聴者のレベルでも概念化でき、現象のさまざまな特徴が明らかになる。 ウェブスターとクシアゼックは、断片化にはメディア中心、ユーザー中心、視聴者中心の 3 つのタイプがあると主張している^{[2] 。}

視聴者の媒体間の分散は、電子メディアで最も顕著である。当初は、民間放送と国営放送の両方において、限られた数の放送チャンネルが世間の注目を集めていた。しかし、ケーブルテレビとオンラインメディアが普及するにつれて、新しいメディアが視聴者のほんの一部を占めるようになった。^{[3] [4]}オンデマンドデジタルメディアが広く普及したことで、視聴者はさらに細分化されている。

メディア中心の表現では、個別のメディア提供（映画、チャンネル、ウェブサイトなど）を分析単位として使用し、それぞれを視聴者規模の尺度と関連付けます。これらのデータは通常、時系列またはロングテール分布のいずれかとして報告されます。

時系列データは、あるメディアやメディアのカテゴリーの視聴者が時間の経過とともにどのように変化したかを示すことができます。たとえば、1985年には米国の3大ネットワーク（ABC、CBS、NBC）がゴールデンタイムのテレビ視聴者のほぼ70％を占めていました。21世紀初頭までに、これらの3つのネットワークを合わせた視聴者シェアは30％を下回りました。^[5]このような時系列データは通常、個別の横断的データを時系列順に並べることによって作成されます。

ロングテール表現は、ある時点（例えば、月、季節、年）のデータを取得し、オーディエンスの規模が大きい順にオファリングを並べます。例えば、ウェブサイトは月ごとのユニークビジター数で整理することができます。^{[2]ロングテール分布は、}べき乗法則やパレート分布に似ています。これらのグラフィック表現は、ジニ係数やハーフィンダール・ヒルシュマン指数などの統計に還元できます。^[6]あらゆる形態のメディア消費は、選択肢が豊富でも、比較的少数のオファリングがオーディエンスを支配する傾向があることを常に示しており、オーディエンスの断片化は競争に正比例して増加しないことを示しています。持続的なオーディエンスの集中は、流通システム、優先的愛着、推奨システム、社会的望ましさ、品質における構造的格差に起因する可能性があります。^{[7] [8]}

メディア中心の断片化研究は一般的ですが、2 つの限界があります。第 1 に、研究は通常、単一のメディアに限定されます。第 2 に、人々がメディア内またはメディア間でどのように移動するかを把握することはできません。したがって、人気のない Web サイトの視聴者が、そのニッチな分野に限定された少数の忠実なユーザーで構成されているのか、それとも人気のある主流メディアも使用しているのかを判断することはできません。

個々のメディア ユーザーを分析単位とすると、断片化に関する別の視点が生まれます。このアプローチでは、視聴者がさまざまなサービス間でどのように分散しているかを問うのではなく、各個人のメディア使用が利用可能なオプション間でどのように分散しているかを問うます。これはミクロレベルで概念化された断片化であり、行動は、さまざまなサービスを消費する人から、メディアの使用が少数の媒体に集中している人まで多岐にわたります。

ニールセン社は長年にわたり、世帯で視聴できるテレビチャンネルの数が増えるにつれて、成人1人当たりの視聴チャンネル数は通常20前後で頭打ちになると報告している^{。[9]インターネット測定会社} コムスコアは、米国ではモバイルアプリの使用がトップ10に集中しており、そのうち2つを除いてすべてグーグルとフェイスブックが所有していると報告している。^[10]このようなデータは、選択肢が本質的に無限であるにもかかわらず、個人が日常的に使用する「頼りになる」手段は少数であることを示唆している。

この種の学術研究は、一般的に「レパートリー」に関する研究と呼ばれています。最も初期の研究はテレビチャンネルのレパートリーに焦点を当て、測定サービスと一致する結果を報告しました。^{[11] [12]}最近の研究では、さまざまなメディアにまたがり、人々のメディアレパートリーについて説明しています。^{[13] [14] [15]}これらの研究は、ユーザーが比較的少数の好みのアウトレットに消費を制限することで、豊かさに対処していることを示唆しています。これらのアウトレットが提供するコンテンツは、編集者、ソーシャルネットワーク、アルゴリズムによってますますキュレーションされています。^{[16] [17]}

ユーザー中心の研究は​​、個人が複数のメディアをどのように利用しているかを理解するのに役立ちますが、一般の人々が全体としてどのように注意を配分しているかというより大きな問題に対処するために規模を拡大することは容易ではありません。

オーディエンス中心の研究は​​、メディアとユーザー中心の研究の中間に位置します。特定のアウトレットのオーディエンスは、他のアウトレットをどの程度利用しているかによって特徴付けられます。たとえば、Web サイト A のユーザーは、Web サイト B もどの程度訪問しているかです。相互訪問のレベルは、「オーディエンスの重複」によって測定されます。したがって、アウトレットのペアが分析の単位となり、オーディエンスの規模は重複のレベルによって測定されます。ペアリングは、メディア内 (例: Web サイト間) またはメディア間 (例: Web サイトと TV チャンネル) で行うことができます。^[18]

多重回帰は、ペアの特性の関数として視聴者の重複を説明するために使用されてきた。例えば、2つの番組を連続してスケジュールすると、番組間の視聴者の流れが強化される。 ^{[19]断片化を研究するための視聴者中心のアプローチは}、ソーシャルネットワークの指標に適しており、「視聴者ネットワーク」として概念化されている。^{[20] [21]}

視聴者中心の研究では、人気のあるメディアは多くの小規模メディアと高いレベルで重複しており、小規模メディアの視聴者はそのニッチな分野でずっと時間を費やす忠実なファンで構成されているのではなく、メディア間を自由に移動していることが実証されています。^[2]

視聴者の断片化は、多くの潜在的な結果をもたらす。選択肢の急増は、限られた人間の注意力が比較的希少で貴重な商品となる「注意経済」を生み出したようだ。 ^{[22] [8]}確かに、メディアの提供の増加により、視聴者はかつてないほど広範囲に分散している。古くからある既存のメディアへの高い視聴率は、もはや当然のこととは言えない。^{[23]一部のアナリストは、人々が}大衆文化から離れ、よりカスタマイズされたメディアの飛び地に閉じこもって時間を過ごすようになり、その結果、ビジネス、文化、政治に混乱が生じると予想している。しかし、断片化の影響は必ずしもそれほど単純ではない。

クリス・アンダーソンは、文化的消費がロングテールに沿ってより専門的な提供へと移行するにつれて、断片化によってヒット作の普及が減少するという概念を広めた。^[24]この予想は、企業が「より少ないものをより多く」売ることが利益になるだろうと示唆していた。しかし、メディア利用に関する実証的研究は、代替手段があるにもかかわらず、消費はヒット作に非常に集中していることを示唆している。^[25]実際、「ブロックバスター」戦略は文化産業の主力であり続けている。^[26]

視聴者の分断化が進んでいることは、社会の二極化が進んでいることの兆候とみなされることが多い。しかし、上で述べたように、最も一般的なメディア中心の表現は、エコーチェンバーの十分な証拠を提供しない。娯楽の入手しやすさが増したことで、放送ニュースの視聴者が減少し、公共問題に関する知識の二極化が進んでいる可能性があるという証拠がある。^{[27]ニュース消費における} イデオロギーの二極化は、人々が同意できる視点に選択的にさらされる能力が向上したことから、広く予想されてきた。 ^{[28] [29]}このような「レッドメディア - ブルーメディア」の消費の違いの証拠は、それほど説得力がない。むしろ、イデオロギー的に極端なメディアのユーザーは、主流のニュースのユーザーでもあるようだ。^{[30] [31] [32]}推薦システムが、視聴者が知らないうちに「フィルターバブル」に分断される可能性は残っている。^[33]