Podcast vuonna 2018 : Podcastien paikka audiomarkkinoilla eurooppalaisin silmin
Bibliographic record
Abstract
Tämän opinnäytetyön tavoitteena on selvittää, mikä on podcastin nykytila vuonna 2018 eurooppalaisin silmin.\n\nTeoriaosuudessa käydään läpi, mikä podcast on, miten podcast määritellään, kuinka se eroaa muusta audiosta ja ketkä sen kuluttajia ovat. Lisäksi tutkitaan, miten podcastien suosio eroaa Yhdysvaltojen ja Euroopan välillä ja mitkä ovat Euroopan sisäiset erot. Tutkimuksen teoria-aineisto koostuu erilaisista podcast- ja audiokulutustutkimuksista Yhdysvalloissa ja Euroopassa. \n\nOpinnäytetyötä varten on haastateltu podcastien asiantuntijoina RadioMedian toimitusjohtajaa Stefan Mölleriä, Jakso.fi-podcastpalvelun Olli Sulopuistoa ja Kieku-podcastpalvelun Sampsa Fabritiusta. Haastattelut suoritettiin teemahaastatteluina syksyllä vuoden 2018 aikana.\n\nOpinnäytetyön tulosten mukaan podcasteja tehdään innokkaasti ja podcastit yleisesti nähdään enemmän mahdollisuutena kuin uhkana Euroopassa. Radioala on suhtautumisessaan vielä varovainen ja epäilevä, sillä podcastien koetaan vievän enemmän resursseja kuin tuovan tuottoja. Yleisradiolla ja suurilla mediayhtiöillä on suuri vaikutus siihen, millaiseksi podcastien muoto ja niiden markkinat muodostuvat. Vaikkeivät podcastit ole valtavirtaa, voi yksittäinen tekijä tienata niillä. Vaikkeivät podcastit syrjäyttäisivätkään radiota, on podcastien mahdollista muodostaa Youtuben kaltainen yhteisöllisen median markkina. Podcasteilla on löydettävyyden kanssa ongelma, johon tarvitaan ratkaisu pian.\n\nOpinnäytetyön johtopäätös on se, että podcastaus on Euroopassakin tasaisessa kasvussa, mutta mediakenttä on podcastien kohdalla odottavassa tilassa. Podcastien laatuerot ovat kasvaneet, mitä enemmän tekijöitä on. Podcastien parhaimmisto tulee löydettäväksi vasta, kun yleisöt löytävät podcastit yhdestä julkaisualustasta. Euroopassa ei välttämättä tapahdu samanlaista mantereen kokoista läpimurtoa podcastien kohdalla kuin Amerikassa, mutta pienempiä alueellisia ja maidensisäisiä menestyjiä on mahdollista syntyä.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.012 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".