¿Puede el Big data cambiar la industria de los medios de comunicación?

El big data se ha convertido en una de las tecnologías que toda empresa quiere aplicar cuando busca adaptarse a los nuevos tiempos. Los beneficios del big data son muchos y muy variados pero, resumiendo, permiten detectar fallos, conocer a los consumidores y establecer cuáles serán las tendencias que marcarán el consumo antes incluso de que los usuarios sepan que van a querer esas cosas. El big data está cambiando industrias de lo más variopinto, desde los supermercados hasta el mundo de la moda, pero ¿puede cambiar una industria tal como la de los medios de comunicación y contenidos? ¿Son estos medios, los periódicos que tantos problemas asumen en estos momentos, los próximos en ser salvados por el boom de los datos?

Según un estudio de EY, el 70% de los líderes digitales de las industrias de media y entretenimiento están dispuestos a perder dinero en el corto plazo si en el largo se convierten en referentes en el uso de nuevas tecnologías y por tanto líderes en el terreno digital. Para ello tienen que apostar por tecnologías que están todavía en período de desarrollo, como puede ser el Big data. Solo un 19% de los encuestados asegura que está empleando los datos conseguidos en todos sus canales de distribución y un impresionante 39% señala que aún no ha conseguido sacar nada de los datos.

Pero el big data tiene mucho potencial para entender a los lectores y como los medios de comunicación pueden relacionarse con ellos. Como señala en un whitepaper Teradata, el big data permitirá descubrir cómo los lectores se comprometen con el contenido en los diferentes canales (y por tanto como responden a las actualizaciones de los medios, podríamos añadir). Los medios tienen que escuchar lo que los lectores hacen y dicen (no solo en su propio site sino también por ejemplo en las redes sociales), analizarlo y responder a lo que están haciendo o necesitando.

Los datos no solo permitirán conocer a la audiencia sino también crear historias más poderosas y sustentadas en datos. Los datos chivarán la noticia y el cruzar bases de datos servirá para encontrar temas y problemas que se habían quedado atrás. El big data se convierte por tanto no solo en una forma de entender al lector sino también en una fuente de información que dota a los contenidos de un nuevo cariz.

El periodismo de precisión era hasta ahora un trabajo más bien manual en el que la importancia estaba en lo que se decidía comparar y en las decisiones que el periodista tomaba. En el manual Ámbitos del periodismo de precisión, se define a este tipo de contenidos como aquellos basados "en la aplicación activa de técnicas de investigación social" en la que se apuesta por estudiar datos y en los que entra en juego un periodista altamente especializado. Ahora podríamos añadir que la información no está tan relacionada con los datos que el periodista decida estudiar sino también con las herramientas de big data que tenga a su disposición.

Por ello, como salvador del continente como del contenido, el big data puede convertirse en un aliado muy poderoso de la industria de los medios y algunas cabeceras (anglosajonas, se podría añadir) están ya apostando por esta herramienta o probando su potencial. The Guardian tiene una responsable de datos (pero también tiene un director en ese terreno The New York Times), medios como Buzzfeed o Mashable confían en lo que los algoritmos les dicen para saber sobre qué temas escribir y los directivos de los medios quieren saber cada vez más cosas de sus consumidores porque sus anunciantes son cada vez más específicos.

Cómo los medios están usando el big data

Time Inc, los editores de algunas de las cabeceras más populares del mundo como pueden ser Time o People, están echando mano del big data para establecer una estrategia de éxito a futuro. La firma ha fichado a uno de los directivos de Amazon y ha estado contratando data scientists en el último año, con la idea de reunir un equipo potente que les ayude a reinventarse en medio de la crisis de los medios, como recuerda al hilo de sus últimos (y no muy positivos) resultados financieros The Wall Street Journal. Por el momento, la firma está en el proceso de desarrollo de equipo y de herramientas y por tanto no ha empezado a sacar provecho al potencial de los datos, aunque el futuro - su futuro - pasa directamente por ello.

¿Qué es lo que pretende hacer Time con el big data? La compañía espera que el análisis de datos les ayude a crear contenidos y anuncios más y mejor segmentados. Así, por ejemplo, podrán descubrir qué temas están dejando atrás a pesar de que existe demanda de ellos y responder a lo que el mercado pide. ¿Chivan los datos que los temas de estilos de vida están viviendo un momento de gran interés? Sus periodistas podrán crear un tema relacionado y se podrá vender la publicidad asociada. Y viendo por dónde van las tendencias de forma rápida conseguirán también adelantar a los medios que están posicionándose con éxito en la red y que son mucho más rápidos que ellos, como puede ser el caso de Buzzfeed o Vox.

Pero no solo Time ha descubierto el encanto del big data o ha pensado en preguntarle a los datos qué hacer para tener éxito. Otras compañías del mundo de los medios lo han hecho antes, aunque lo cierto es que los ejemplos de casos de éxito no solían llegar del mundo de los medios más tradicionales. Netflix es uno de los ejemplos claros de lo que se puede conseguir cuando se confía en la tecnología. Parte del secreto de su éxito está en los algoritmos que recomiendan a sus usuarios contenidos para ver. Parte de su éxito en los últimos años está en las producciones propias que han llamado la atención de los internautas, como por ejemplo sucedió con House of Cards.

La serie sigue a un político estadounidense y los tejemanejes del poder, adaptando a una serie británica. Antes incluso de que empezasen a rodarla, como publica The New York Times, los directivos de Netflix ya sabían que iba a ser un gran éxito. Netflix cruzó datos sobre el interés de los espectadores por las películas del director de la serie, David Fincher, el protagonista, Kevin Spacey, o la versión original y determinó que todos ellos tenían un elevado poder de llamar la atención. Sus contenidos conseguían largas tasas de reproducción (la gente no se aburría y lo dejaba a medias). Teniendo en cuenta el elevado número de reproducciones diarias que registra Netflix (y el hecho de que saben tanto cuándo lo ves como cómo se hace o el momento en el que se pausa la reproducción), sus volúmenes de datos son un elemento interesante para saber qué quieren consumir los espectadores.

Tendencias, medios y datos

También de sus propios datos parte la estrategia de Bloomberg en el terreno del big data. La firma tiene un equipo de 10 data scientist trabajando en los datos y ha realizado una inversión de 6 cifras en big data como dinamizador del medio y de su estrategia. La cabecera económica tiene muchos datos: cada día genera 1.300 millones de impactos de datos gracias a los usuarios de sus medios y servicios. Con esos datos ha ido mejorando el producto y ahora también está afinando lo que ofrece a los anunciantes. Por un lado ha creado nuevos verticales más atractivos. Por otro posibilita conocer mejor a los consumidores. Por ejemplo, si una marca tiene interés en saber qué preocupa a sus consumidores, Bloomberg los identifica dentro de su elevada masa de lectores/usuarios y establece cuáles son las tendencias relacionadas.

Descubrir las tendencias antes de que los demás sepan qué ocurre es un elemento clave para el éxito. Algunos medios emplean herramientas como CrowdTangle para saber qué está funcionando o no en redes sociales y otras usan apoyos que les chivan los temas que se van a convertir en tendencia en el futuro inmediato y que hacen que estén preparadas para saber de qué va a hablar todo el mundo.

Las posibilidades de los datos no están ligadas solo a las grandes cabeceras y pueden servir para que otras más pequeñas se conviertan en referencia. Trend Hunter, por ejemplo, es una de esas cabeceras conocidas pero no de un alcance inmenso que suele adelantar las cosas que estarán de moda. El medio está plenamente tecnologizado. Cuentan con pantallas en su redacción en la que se está viendo en tiempo real cuántos artículos escribe cada autor y qué recepción están teniendo pero también tienen tecnología que sigue a sus visitantes para saber lo que leen, el como lo hacen y lo que leerán una vez que acaban con el artículo en cuestión. Todos esos datos permiten establecer qué triunfará e implementar el ratio de éxito de los contenidos.

¿Puede el big data salvar a la industria de los medios?

Y ante todos estos ejemplos y ante tantos casos de éxito no son pocos los que se preguntan si el big data podría salvar a la un tanto maltrecha industria de los medios de comunicación. Sean O"Leary, director de comunicación en la NAA, la asociación de periódicos de Norteamérica, señala que el big data puede tener un impacto en los periódicos y en un cambio en su estrategia, permitiendo a los medios trabajar en la personalización, dando a los lectores los contenidos que quieren o necesitan; en la creación de nuevos productos, sabiendo lo que realmente esperan; y en la mejora de sus relación con sus anunciantes, siendo más eficaces a la hora de segmentar y vender.

Uno de los periódicos de siempre que ha presentado tendencias de crecimiento, Financial Times, lo ha conseguido gracias a que ha empleado el big data para conocer a sus lectores, lo que impidió que se desplomará mientras los demás sí lo hacían. Han potenciado los registros y así han conocido los hábitos de consumo no solo de sus lectores-suscriptores sino también de sus visitantes ocasionales.