Menestyvä podcast – miten erottua podcastien tarjonnan kasvaessa : Miten suomalainen podcast pääsee kymmenen kuunnelluimman podcastin listalle?
Bibliographic record
Abstract
Tässä opinnäytetyössä tarkoituksena oli selvittää, mitkä tekijät vaikuttavat suomalaisen podcastien pääsemiseen Spotifyn kymmenen kuunnelluimman podcastin listalle. Haastattelin myös Jäljillä-podcastin tekijää, Tilda Laaksosta. Jäljillä-podcastin ensimmäinen jakso julkaistiin jo vuonna 2018, ja se on siitä saakka yksi Suomen suosituimmista podcasteista. Opinnäytetyössäni en ottanut huomioon kansainvälisiä podcasteja, joita oli tutkimusaikana kaksi Suomen kymmenen kuunnelluimman podcastin listalla. \n \nTutkin opinnäytetyötäni varten Spotifyn kymmenen kuunnelluimman podcastin listaa 24.10.2022–13.11.2022. Keräsin tietoa podcastien tekijästä tai tekijöistä sekä heidän sosiaalisen mediansa seuraajamääristä, podcastien jaksojen sisällön ajankohtaisuudesta ja kestosta sekä mahdollisista olemassa olevista henkilöbrändeistä. \n \nValitsin podcast-alustoista Spotifyn, koska se tarjosi kaikista luotettavimman ja laajimman tiedon opinnäytetyöni kysymystä ajatellen. Suomessa podcastien kuunnelluimpien listoja löytyi muitakin, mutta listojen päivittäjistä ja lähteistä ei ollut saatavilla tietoa, joten hylkäsin ne vaihtoehdot heti alussa. Spotify on ilmainen suoratoistopalvelu, josta löytyy suurin osa suomalaisista podcas-teista. \n \nOpinnäytetyöni tutkimusmenetelmänä käytin laadullista ja määrällistä tutkimusta ja analysoin tuloksia sisällönerittelyn keinoin. Koska opinnäytetyöni aineisto koostuu sekä kirjallisesta ja numeraalisesta että kuullusta ja nähdystä materiaalista. \n \nTutkimuksesta selvisi, että podcastien tarjonta on nykypäivänä valtava. Jokaiselle varmasti löytyy kuunneltavaa, ja mikä tahansa podcast, aiheesta riippumatta, voi nousta kymmenen kuunnelluimman podcastin joukkoon. Tutkimuksesta selvisi, että yhteisiäkin tekijöitä löytyi: suurin osa tutkimistani jaksoista oli yli 30 minuuttia pitkiä, jaksoja oli julkaistu säännöllisesti eikä ajankohtaisuus ollut merkittävä tekijä. \n \nOlemassa oleva henkilöbrändi on merkittävä tekijä tiettyjä aiheita käsittelevissä podcasteissa, kuten lifestyle-kategoriassa. Henkilöbrändi yhdistettynä oikeaan aiheeseen ja suosittuun sosiaali-sen median tiliin edesauttaa podcastin menestymistä. Mitä tarkemmin rajattu aihe on, sitä vähemmän henkilöbrändillä on vaikutusta.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.231 | 0.085 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".