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Enregistrement W2038098366 · doi:10.6035/978-84-87510-57-1.2011.6

El valor de los contenidos de proximidad en la TDT local: el caso de Catalunya

2011· article· es· W2038098366 sur OpenAlexaff
Josep Àngel Guimerà Orts

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languees
DomaineComputer Science
ThématiqueMedia and Digital Communication
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dentro del complejo proceso de reordenación del sistema televisivo que ha comportado la implantación de la televisión digital terrestre (TDT) en España, uno de los sectores que ha generado más dudas sobre su viabilidad económica es la TDT local (CAC, 2009;Impulsa TDT, 2010; Ortega, 2009).Ya en los primeros compases de implantación, los programas declarados desiertos en concursos autonómicos o los casos de comunidades autónomas que no los han convocado apuntaban al escaso interés de los operadores privados en algunos territorios (Fernández et al, 2007; Corominas et al, 2007).Poco después y en pleno proceso de transición, la desaparición de proyectos vinculados a grupos de comunicación (las cadenas Localia, del grupo Prisa; y Punto TV, de Vocento), la redimensión de otros (Ver-T, del Grupo Antena 3) o los problemas de cadenas autonómicas (Tele 7 en la Comunidad Valenciana) venían a ratificar las sospechas existentes ya al inicio del proceso (Guimerà, 2007; Badillo, 2010).En Catalunya, la comunidad autónoma donde nació la televisión local privada a inicios de los ochenta, a finales de 2010 emitían 44 de los 56 concesionarios privados.De los 12 restantes, 8 habían devuelto las concesiones (Antena Local, núm.71, pág.12-13).Catalunya cuenta con casi treinta años de experiencia de televisión local privada que ha permitido acumular un notable conocimiento sobre la gestión del negocio audiovisual local.A lo largo de este tiempo, los responsables de las televisiones han ido tomando decisiones estratégicas que han determinado el modelo de negocio que se aplica en de cada una de ellas.La ampliación de los ámbitos de cobertura; la inclusión en cadenas estatales o autonómicas; la diversificación de fuentes de ingresos; la búsqueda del apoyo económico público; o la creación de redes de sindicación de contenidos son los principales instrumentos usados para hacer viables unas empresas de economía siempre precaria (Guimerà, 2007; CAC, 2009).Al cabo de los años, el uso de un instrumento u otra han dado lugar a tres modelos diferentes en la TVL catalana, que hemos denominado de proximidad, en cadena y paratelevisivo (CAC, 2009) En 2011, en un contexto económico problemático y lleno de dudas, la experiencia catalana aporta indicios que señalan que los contenidos de proximidad, aquellos más cercanos a la experiencia cotidiana de las audiencias, permiten generar valor y sostener modelos de negocio económicamente viables.En cambio, los programas emitidos en cadena (sobre todo de ámbito estatal) o la emisión de contenidos paratelevisivos vinculados a líneas telefónicas de tarifación especial presentan serias limitaciones para la captación de valor (CAC, 2009;Impulsa-TDT, 2010).Desde esta perspectiva, los contenidos de proximidad aparecen como un elemento estratégico que aporta ventajas comparativas en el proceso de transición y consolidación en el nuevo escenario digital.El objetivo de esta comunicación es doble.En primer lugar, describir los tres modelos de negocio que se aplican en la TDT-L privada catalana en los primeros compases de la digitalización.Así, se identifican los tres campos en los cuales se definen los modelos de negocio en la TDT-L (delimitación del ámbito de cobertura, definición de la oferta programática y captación de fuentes de ingresos), se explican las diferentes decisiones estratégicas tomadas al respecto por los operadores y, a partir de estas, se describen los modelos.En segundo lugar, analizar y comparar la validez como estrategia de captación de valor de esos tres modelos de negocio,

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
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