Big data in radio broadcasting companiesapplications and evolution

  1. Fernández-Sande, Manuel 1
  2. Rodríguez-Pallares, Miriam 1
  1. 1 Universidad Complutense de Madrid
    info

    Universidad Complutense de Madrid

    Madrid, España

    ROR 02p0gd045

Revista:
El profesional de la información

ISSN: 1386-6710,  1699-2407

Año de publicación: 2022

Título del ejemplar: Digital audio communication

Volumen: 31

Número: 5

Tipo: Artículo

DOI: 10.3145/EPI.2022.SEP.16 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Resumen

La industria radiofónica afronta un profundo proceso de transformación digital en el que, durante los últimos veinte años, han prevalecido las estrategias de preservación del modelo de negocio tradicional. La consolidación de la plataformización y la datificación en la gestión económica de los medios exige la adaptación de estructuras, modelos de gestión y cultura corporativa del sector radiofónico. A través de una exhaustiva revisión bibliográfica, de la observación no participante y de entrevistas en profundidad realizadas a los responsables de las áreas de sistemas, comercialización y marketing, contenidos, y digital e innovación de las tres principales compañías españolas (Prisa Radio, Grupo COPE, Atresmedia Radio) y de la cadena pública estatal (RNE), se busca identificar las áreas funcionales de la empresa radiofónica en las que los datos masivos o big data (BD) encuentran un mayor potencial de aplicación, tratando de establecer las diferencias de su explotación en el modelo de negocio analógico y digital. Los resultados nos revelan que el grado de implantación de los BD en la industria radiofónica española registra diferencias significativas entre un sector privado, que en los últimos dos o tres años ha comenzado a introducir de forma muy incipiente la gestión de datos masivos, aplicados, fundamentalmente, al análisis de las audiencias digitales, comportamiento de consumo de estos usuarios y a la gestión comercial; y el sector público, que por ahora no ha adoptado estas tecnologías de forma sistemática.

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Fuente de los datos: Dialnet