Big Data et mesure d’audience : un mariage de raison ?

Economie et Statistique - INSEE
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"Big Data et mesure d’audience : un mariage de raison ?".

Par Lorie Dudoignon, directrice département statistique - Innovation et Projets, Fabienne Le Sager, directrice département statistique - Enquêtes et Panels, et Aurélie Vanheuverzwyn, directrice exécutive - Data et méthodes 

La convergence numérique a peu à peu modifié l’univers des données mais aussi celui des médias. Les frontières entre médias sont devenues floues et ce phénomène s’amplifie chaque jour avec la diffusion de nouveaux équipements et de nouveaux usages.

En parallèle, la convergence numérique a mis en évidence le pouvoir des Big Data – les mégadonnées, ou données massives – dont la définition comporte deux paramètres joints : la quantité et la fréquence d’acquisition.

La quantité peut aller jusqu’à l’exhaustivité, la fréquence peut aller jusqu’au temps réel. Si les données massives pourraient être vues comme un risque de retour potentiel vers le paradigme de l’exhaustif dominant jusqu’à la fin du 19e siècle, alors que le 20e siècle a été celui de l’échantillonnage et des sondages, Médiamétrie a choisi de considérer cette révolution digitale comme une formidable opportunité pour faire évoluer ses dispositifs de mesure d’audience.

 

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Confidence interval calculus

Sample size or target in the sample

n =

Proportion observed in the sample or on a target in the sample

p =

%

Warning: only applies to a proportion. The Average Rate is an average of proportions and the Audience Share a ratio of proportions. This tool is provided for information purposes. It cannot be applied for professional purposes without further precautions.

Test of significance of the differences between two proportions

Used to assess whether the difference between 2 proportions is significant at the 95% threshold

Proportion

Sample size

1st sample

%

2nd sample

%

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