Identyfikacja trendów w polskich mediach na przykładzie kwartalnika „Studia Medioznawcze”. Wykorzystanie narzędzi Big Data

Słowa kluczowe: Big Data, eksploracja danych, media, PwC, trend

Streszczenie

Rynek mediów rozwija się dynamicznie, dlatego ważne jest właściwe prognozowanie trendów. Cel/teza: Celem artykułu jest identyfikacja trendów w polskich mediach. Metody badań: W artykule zaprezentowano unikalną metodykę rafinacji informacji Big Data do analizy trendów w mediach. Jako materiał źródłowy posłużyły teksty zamieszczone w kwartalniku „Studia Medioznawcze”. Do analizy wykorzystano narzędzia eksploracji danych oraz Big Data. Wyniki i wnioski: Sformułowano własną prognozę trendów mediów na bazie publikacji naukowych i porównano ją z przygotowaną przez firmę konsultingową PwC. Wartość poznawcza: Wyniki wykazują znaczne rozbieżności. Najbardziej perspektywiczne dziedziny w raporcie PwC – VR (virtual reality) oraz OTT (over the top) – nie mają potwierdzenia w artykułach naukowych.

Bibliografia

Gogołek, W., & Jaruga, D. (2016). Z badań nad systemem rafinacji sieciowej. Identyfikacja sentymentów. Studia Medioznawcze, 4(67), 103-111.

Kantar. (2019). Kantar unveils predictions for 2019 media landscape. Pobrane z https://uk.kantar.com/tech/digital/2018/2019-media-predictions/

Mayer-Schonberger, V., & Cukier, K. (2017). Big Data, Rewolucja która zmieni nasze myślenie pracę i życie. Warszawa: MT Biznes.

Ooms, J. (2018). hunspell: High-Performance Stemmer, Tokenizer, and Spell Checker. Pobrane z https://CRAN.R-project.org/package=hunspell.

PwC. (2017). PwC's Entertainment & Media Outlook Forecasts U.S. Industry Spending to Reach $759 Billion by 2021. Pobrane z https://www.prnewswire.com/news-releases/pwcs-entertainment--media-outlook-forecasts-us-industry-spending-to-reach-759-billion-by-2021-300469724.html

PwC. (2018). Perspektywy rozwoju branży rozrywki i mediów w Polsce 2018-2022. Pobrane z https://www.pwc.pl/pl/pdf/publikacje/2018/media-i-rozrywka-2018-raport-pwc.pdf.

Silge, J., & Robinson , D. (2019). Text Mining with R A Tidy Approach. Pobrane z https://www.tidytextmining.com/

Surma, J. (2019). Cyfryzacja życia w erze Big Data. Warszawa. PWN.

Sztuka, film, media. (2015). Strategia rozwoju rynku medialnego w Polsce 2015–2020. Pobrane z http://sztukamediafilm.pl/wp-content/uploads/2014/09/SMF-Strategia-rozwoju-rynku-medialnego-w-Polsce-2015-2020.pdf.

Team R Core (b.d.). The R Project for Statistical Computing. Pobrane z https://www.R-project.org/.

Opublikowane
2019-12-02
Jak cytować
PruchnikP. (2019). Identyfikacja trendów w polskich mediach na przykładzie kwartalnika „Studia Medioznawcze”. Wykorzystanie narzędzi Big Data. Studia Medioznawcze, 21(1), 412-428. https://doi.org/10.33077/uw.24511617.ms.2020.1.113
Dział
Artykuły