データ ゲイズ 【Media/W2】
デジタル・プラットフォーム（Ex. Google, Facebook）
１：デジタル・ブラットフォームはMetaphorである（あからさまな比喩表現を使わない）
二つ以上のものが掛け合わせることで、強豪に勝てる（例えば、ビッグデータ× 何か クラウド× 何か）
２：さまざまなもの、人と結びつける
例えば、ユーザー、顧客、サブライヤー、広告主、サービスプロバイダー、生産者、供給者
３：でも一番大事なのはデータフロー
なぜなら、継続的かつ無制限にAudienceを測定し、好みのランク付け、
予測分析を適用することによる
データプラットフォームは、
膨大な量のデータを追跡し、キュレーション（コンテンツを収集し整理して新たな価値をつける）し、
抽出し、流通させ、コントロールしている
フォーブス誌が発表した世界で最も価値のあるブランドランキングのトップ10では、
米国と中国が世界のデジタルプラットフォームが独占
Google / ticktock / Facebook /
Instagram / WhatsApp / WeChat / Tencent /Baidu / Alibaba
世界的な大企業だけでなく、地域ごとのプラットフォームもありますし、分野ごとのプラットフォームもある
TripAdvisor
booking. com
How to categorize platforms? by スティーブン・ワッツ
①ソーシャルメディア・プラットフォーム → Facebook、Twitter、Instagram、LinkedIn
②チームワークやファイル共有、データ管理などのためのプラットフォーム → Dropbox、slack、Stack Overflow、Google Docs
③メディア共有プラットフォーム → YouTube、Spotify、Vimeo
④サービス指向のプラットフォーム → UberやAirbnb
デジタルプラットフォームは、単なるビジネスの新しいモデルではなく、新しい経済生産の手段
具体的には、接続の手段。
収集 → 処理（データクレンジングなど） → 分析 → 活用（第三者への販売含む）
＊データクレンジング？
データベースなどに保存されているデータの中から、重複や誤記、表記の揺れなどを探し出し、削除や修正、正規化などを行ってデータの品質を高めること。
データはデジタルプラットフォームが持つ原材料（鉱山の会社なら鉄みたいな）
そのため、より多くのプラットフォーム活動を通じて継続的に情報を収集し、より多くのデータを生成することが大事 by Beer
強力なのはデータそのものではなく、データを分類し、プロファイリングし、相互活用することで得られる分析的な洞察力。
この洞察力こそが、実際に経済的価値を生み出す。
この隠れたValueは様々なものに生かすことができる
（旅行、食事、食料品、その他あらゆる種類の消費のほか、健康、人間関係、信用度、投票方法）
Q、Promotional 担当の役割とは？
→ ユーザーをプラットフォームに引きつける役割?
蓄積されたデータを分析する役割？
データを第三者に売却する役割なのか？
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Dave beer / Data gaze
・上昇するデータの力とそれに伴う新しい専門家を理解するために社会学を利用した
なぜData gazeを読む意味があるのか？
・データプラットフォームの理解に役立つ
・新しい知識の形として、データサイエンティストの需要の増加への理解に役立つ
・データサイエンティストがそれほどプロモーショナルワーカーに侵食するのか、プロモーションの仕事と同化してしまうのか？
（実際にはまだそこまで至っていない）
データの定義
→ information facts, statistics
（実際にはいろんな意味合いを持っているが、本投稿内では左記のように定義）
そして主に本投稿内では、ビッグデータとして定義
《Determine chapter one》
データへのまなざしとは、
データ分析における権力のつながりの構造とパフォーマンスを理解するための概念である
それは、未来、感情、モビリティ、インタラクション、
構造的な粒度を、遠くからでも近くからでも見ることが可能
ビッグデータは情報量が多ければ多いほど、分析が可能になるが、
それに伴い、処理能力も必要になる（つまりコンピューティングパワーが必要）
それ（ビッグデータ）は私たちが解決できないような課題を解決する
そして主な問題はビッグデータの氾濫
しかし、広告などを読み解くとデータの持つ力を読み解くことも可能です。
■データイマジナリーとは？
概念：
①how data is imagined in the social world,
how data intervenes in the connections between people,
between people and organizations, nation-states, media, and the material environment.
データが社会的世界でどのように想像されるか、
人と人、人と組織、国家、メディア、物質的環境とのつながりにデータがどのように介在するか。
②データがもたらす様々な可能性を想定
③常に社会という広い範囲のイマジナリーの一部
特徴：
speedy
accessible（有用な影響を与える）
revealing
panoramic（ほとんど全知全能）
prophetic（予言）
smart （Ex. アルゴリズムとか、always learning）
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Main Question：
・データはどのようにプロフェッショナルワーカーの境界を変えているの？
■データの種類
・ファーストパーティデータ → 自社の顧客や社内のデータのこと
・セカンドパーティデータ → 自社の外、つまり他社のファーストパーティデータ(購入したり、パートナー企業と共有)
・サードパーティデータ → 外部の複数のデータを組み合わせてデータを結合させリサーチ会社が販売したり、
独自のリサーチ結果を伴うような外部データ
・オンラインデータ → 名前や住所、電話番号
・オフラインデータ → デバイスやサードパーティのクッキーなどのデジタルアイデンティティ
・構造データ → 簡単に分類・整理できるデータ（Amazonの購入履歴）
・非構造データ → 定性的なデータ（Amazonで購入した商品についてのコメントや消費者の声）
Question：
・Who has the power to speak with the data?
テックジャイアントのサイバー犯罪、アルゴリズム、ソーシャルメディアの暗号化などの背景から変革
データサイエンスによってデータの霧を切り抜けることができる
データサイエンス業界は人、場所、組織、国家の重要なデータの蓄積が可能
“誰がデータと対話する力を持っているのか？”
その新しい知識（データサイエンス）がどのように権威、信頼性、正当性を獲得するのか。
これを答えるのは難しい。
データフロンティアとは、データプロセスの限界を示すエッジ。
そして、こうしたエッジやフロンティアでこそ、境界を押し戻そうとするビジョンが最も活発になる？？
データサイエンスとプロモーション専門職の間の潜在的な相互作用を検討
案１：
彼の著書（Beer）によると、
データサイエンティストはその境界線を押し返すためのフロンティアである。
パワーは、様々なテクノロジーのアフォーダンスを持つ者が持つ。パワーは、適切な技術的知識を持つ者が持つ。
案２：
データは上流から下流に流れていき、上流では様々な仕事が行われている
そして上流にいる人は、データをコントロールし、データ戦略を卸すことができる人たち。
言い換えれば、上流にいる人たちは、データをキュレーションする力を持ち、データを操作する力を持っている
↑これは大手プラットフォームも含まれる
プラットフォームがファーストパーティのデータを自社のデータストックに格納が可能で、
それはつまり、大手テクノロジー企業でもあり、企業オーナーでもある。
一方でデータフローの下流では、上流に設定されたアルゴリズムの要求に応えるために
コンテンツを制作し、配信、アルゴリズムの要求に応えるような厳しい職業や職種が見受けられます。
コンテンツは全てデジタルプラットフォームやデータサイエンティストによってメタデータ（データに付帯情報として書いてあるデータ）として読み込まれる
なぜなら、
多くのプロモーションワーカーによって制作されたコンテンツ自体は重要ではなく、
デジタルプラットフォームとしては追跡が重要
==
★データの流れの上流★
大規模な技術プラットフォーム
大手グローバル広告代理店をはじめとするある種の企業
データのコントロールやデータ戦略の卸売に近い職業
デジタルマーケティングカンパニーの登場（広告ストラテジーの卸売り）
・デジタルマーケティングは、ビッグデータやAIの利用により進化したマーケティング手法
・行動履歴、利用履歴などオンライン上のあらゆるデータの活用
→顧客のデータによってどのタイプの広告手法が必要であるか見極める
■伝統的な広告業界 VS 新興のデータ駆動型広告代理店
《WPP 2013レポート》
広告の将来は、
直感的なクリエイティビティ？
測定可能なマーケティング・マネジメント？
これは株主への問いかけでもある
《Martin Sorrell》
2013年、WPPは彼によって設立された会社であるが、
彼は、伝統的な広告と呼ばれるものは、今や我々のビジネスの半分にも満たないという
WPPの4つの優先事項にはビッグデータとテクノロジーが含まれている
Data drivenの広告会社を設立
■世界的な広告会社 VS 世界的な IT企業（アップル、グーグル、マイクロソフト、アマゾン、フェイスブック）
イギリスでは70パーセントがGoogleとFB
広告枠をオークションで売買すること、
この透明性の欠如は、業界の問題であると同時に、国の問題でもあるが、
実際多くの大企業が広告代理店をやめて、
tech企業と直接取引している。
カンヌ広告祭はもはや創造性を競うものではなく、テクノロジーを競うものである
そのため、この業界は今とても不安定である
■広告会社 VS コンサル企業
PWC
Deloitte digital
Accenture interactive
IBM ix
→メディア・デジタル・クリエイティブの分野で急速に業績を伸ばす
→顧客のロジスティック・サプライチェーン・ディストリビューションなどの基本的なビジネス上の問題を解決できるだけでなく、マーケティングの問題も解決。つまり、組織に付加価値を与え、より良い投資対効果を得ることができる
Martin Sorrellは伝統的な広告領域を手放したのに対して、
これらの企業は広告業界を侵食しようとしている
==
★データの流れの下流★
・アルゴリズムの要求に応えるために、コンテンツを制作し、配信
・コンテンツ自体は重要ではなく、
そのコンテンツがデジタルプラットフォーム上を移動する際のメタデータ（付帯情報）のトラフィックが重要
・従来、広告といえばペイドメディアのイメージが強かったのですが、
PRといえばソーシャルメディアのイメージが強かったため、今回のように新たなシェアを獲得
・メディアは現在4つに分類することができる
・Paid media
・Owned media
・Shared media
・Earned media
PRはEarned mediaに属しているけど、Shared mediaに移行しつつある
現代では多くの企業がOwned mediaを持とうとしている
what's at stake here?（何が問題なのか？）
デジタルスキルに最も習熟し、8000以上のある種のクロスセクションへのアクセスに最も精通している職業であることが必要。
※現在では様々なマーケティングコミュニケーションツールがあり、それは8000以上とも
営業職もカスタマー・リレーションシップ・マネージメントが必要でそのようなツールもある
広告業界は、マーケティング業界よりも先に進んでいると言っても過言ではない
ソーシャルメディアのプラットフォームのおかげでデジタル化を余儀なくされているため
欧州のコミュニケーション専門家の80％以上が、仕事をするためにはより良いデジタルインフラが必要だと答えていますが、
残念ながらPRは後発組。また、ヨーロッパの広報担当者やコミュニケーション部門のうち、
適切なインフラが整っていると答えたのは少数派
管轄には境界線がある
データサイエンティストは、データを扱わない多くの職業よりも確実に進み、
リアルタイムに知ることができるという経済的なビジョンを標準化している
そして生産と消費のギャップを埋める
マーケティングは早めにデータゲイズを導入しているが、
PRなどは遅れている
プラットフォームが加速しているのに比べて、スピードの試練が遅れてはいけない
デジタル・プラットフォームやデータ・サイエンスの専門家たちは、
このニーズを推し進めようとしている。
ギャップが縮まり、リアルタイムになっていくと、
従来のプロモーション担当者、つまり広告マーケティング担当者は、おそらくデジタルの仕事はできない。
“広報担当者はテクノロジーの導入が遅れている”
一方で、新しいプロモーション担当者が台頭してきたり、今日の科学に適応したりしている。
なぜなら、そもそも彼らはアルゴリズムやアルゴリズム戦略に対応したコンテンツによって存在しているから
【参考】
データ活用のための「データ・バリューチェーン」
https://blogs.itmedia.co.jp/business20/2020/01/post_3967.html
ファーストパーティデータとは？
https://data-viz-lab.com/first-party-data
Data Value Chain
https://opendatawatch.com/publications/the-data-value-chain-moving-from-production-to-impact/
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