당신의 인생 옆에 스트리밍

레거시 미디어 시스템에서는 좋은 관심 수준이 아니었습니다. 레거시 디지털 미디어 플레이어는 YouTube, LINE Live, Niconico 및 기타 주류 미디어와 같은 주류 스트리밍 미디어를 사용하고 스트리밍의 작은 부분에만 집중했습니다. 안드로이드 앱, iOS 앱, 웹, 모바일 웹 등 멀티플랫폼을 사용하는 독립적인 스트리밍 미디어가 없습니다
. 따라서 사람들은 자신의 활동에 따라 원하는 플랫폼을 선택할 수 있습니다.

일본은 모바일 TV 시청이 널리 보급된 최초의 국가 중 하나입니다. iOS와 안드로이드를 포함한 후기 스마트폰 시스템의 기반이 된 NTT Docomo의 i-mode와 같은 초기 모바일 인터넷 서비스는 이것의 전신이었다(Goggin 2011; Hjorth 2008; Natsuno 2003; 2011; Steinberg 2019). 휴대전화에 대한 디지털 지상파 TV 서비스는 2006년 4월에 시작되었으며 2011년까지 일본의 내장형 TV 수신기와 함께 출하되는 휴대전화의 약 80%가 되었습니다(Fasol 2013). 새로운 시대로의 통신 및 방송 미디어.

이러한 사실을 바탕으로 스트리밍 플랫폼은 모든 사람들이 인터넷을 사용하여 일부 정보에 액세스할 수 있고 사람들이 원하는 것을 시청하기 위해 스트리밍을 할 수 있기 때문에 좋은 사업입니다. Device 기반으로 스트리밍 플랫폼에 접속하는 시청자에 대해 조사해 보겠습니다. 이 연구에서는 다른 공급자인 OTT 플랫폼을 사용합니다.

CSV 파일을 기반으로 데이터 세트를 로드합니다. ';'를 사용하는 CSV 파일의 구분 기호 분리 기호.

데이터 샘플이 표시됩니다.

데이터 세트는 '더미' 데이터를 사용하므로 데이터가 실제가 아닙니다. 이 기사는 Python 스크립트에서 언급한 데이터 시각화 방법과 프레임워크를 사용하여 표시할 수 있는 Device 기반 OTT 플랫폼에 액세스하는 시청자를 보여줍니다.

Web Mobile을 사용하여 OTT Platform에 접속하는 시청자에 대한 값을 포함하는 web_mobile 변수에 초기화할 데이터 목록을 설정합니다.

데이터 목록 변환으로 인해 Nan 및 NaT 데이터를 삭제합니다.

데이터 목록의 내용을 표시합니다.

데이터 세트가 데이터 프레임으로 정의되었습니다. 다음 단계에 따라 데이터 세트에서 일부 정보를 마이닝합니다.

1. '기간' 및 '보기' 열에 X축 및 Y축 설정.

3. 막대 색상을 설정하여 최대값 막대를 표시합니다. 최대 값을 설정하려면 주황색을 사용하고 다른 막대에는 회색을 사용하십시오.

4. 막대 그래프 사양 설정. 이전에 설치한 축을 기준으로 X축과 Y축을 사용합니다. 설치된 팔레트에 대해 cols(이전에 설정한 막대 색상)를 사용합니다. 이 막대 그래프에 설치된 데이터에 대해 web_mobile(이전에 설정한 데이터 프레임)을 사용합니다.

5. 출력할 다이어그램 제목 및 축 레이블 설정(플롯 그림).

6. 출력을 표시합니다(플롯 그림).

데이터 프레임을 기반으로 하는 막대 다이어그램이 표시됩니다.

이 다이어그램을 기준으로 2018년 1월부터 2021년 12월 사이에 웹 모바일을 사용하여 OTT 플랫폼 콘텐츠를 시청하는 시청자에게 가장 높은 트래픽은 2021년 10월입니다.

1단계부터 6단계까지를 사용하여 웹 데스크톱, Android 앱, iOS 앱, TV React 및 TV Android에 대한 출력(플롯 그림)을 얻습니다.

이 다이어그램을 기준으로 2018년 1월부터 2021년 12월 사이에 웹 데스크톱을 사용하여 OTT 플랫폼 콘텐츠를 시청하는 시청자에게 가장 높은 트래픽은 2018년 8월입니다.

이 다이어그램을 기반으로 2018년 1월부터 2021년 12월 사이에 Android 앱을 사용하여 OTT 플랫폼 콘텐츠를 시청하는 시청자에게 가장 높은 트래픽은 2021년 3월입니다.

이 다이어그램을 기준으로 2018년 1월부터 2021년 12월 사이에 iOS 앱을 사용하여 OTT 플랫폼 콘텐츠를 시청하는 시청자에게 가장 높은 트래픽은 2021년 9월입니다.

이 다이어그램을 기반으로 2018년 1월부터 2021년 12월 사이에 TV React를 사용하여 OTT 플랫폼 콘텐츠를 시청하는 시청자에게 가장 높은 트래픽은 2021년 12월입니다.

이 다이어그램을 기반으로 2018년 1월부터 2021년 12월 사이에 TV Android를 사용하여 OTT 플랫폼 콘텐츠를 시청하는 시청자에게 가장 높은 트래픽은 2021년 9월입니다.

결과를 바탕으로 그래프를 사용하여 다이어그램에서 다시 시작하겠습니다. 다음 단계에 따라 데이터 세트에서 일부 정보를 마이닝합니다.

1. '기간' 및 '보기' 열에 X축 및 Y축 설정.

3. 출력할 다이어그램 제목 및 축 레이블 설정(플롯 그림).

4. web_mobile 데이터 프레임(X_web_mobile, Y_web_mobile)을 기반으로 X 및 Y축을 따르는 이 구문에서 X 및 Y축을 따라 표시하도록 플롯을 설정합니다.

이 단계에서 웹 모바일 플랫폼에 대해 결론지었습니다. 1단계와 4단계를 사용하여 웹 데스크톱, Android 앱, iOS 앱, TV React 및 TV Android에 대한 출력(플롯 그림)을 얻습니다. 그래프는 플롯 그림이 됩니다.

5. 출력 다이어그램에 범례 표시.

6. 출력 다이어그램 표시.

데이터 프레임을 기반으로 하는 그래프 다이어그램이 표시됩니다.

이 다이어그램을 기준으로 2018년 1월부터 2021년 12월 사이에 웹 모바일 및 TV React를 사용하여 OTT 플랫폼 콘텐츠를 시청하는 시청자에게 가장 높은 트래픽은 2021년 11월입니다.

또 다른 관점에서 보면 2018년부터 2021년 12월까지 대부분의 동영상 시청자(웹 모바일, 웹 데스크톱, Android 앱, iOS 앱, TV React 및 TV Android)의 추세는 2019년 1월에 하락세입니다. 2020년 4월 동영상 시청자의 추세는 시청자 수가 증가하고 2020년 5월에 멈춥니다. 동영상 시청자는 2021년 11월에 상승 추세에 있습니다.

연구를 바탕으로 상승추세와 하락추세가 OTT 플랫폼에 대한 사회의 관심을 알아보는 데 참고가 될 수 있다는 결론을 내릴 수 있습니다. 사회가 하락세에 접어들면 아마도 OTT 플랫폼 팀은 그들의 서비스를 홍보하기 위해 더 나은 홍보를 할 것입니다. 반면에 OTT 플랫폼은 연구 결과를 콘텐츠 검토에 참고 자료로 사용할 수 있습니다. OTT 플랫폼은 콘텐츠(영화, TV 연재물, 스트리밍 이벤트 및 많은 스트리밍 항목)를 수정할 수 있으므로 가입자는 OTT 플랫폼 시청에 관심을 가질 것입니다.

참조:

파솔, 게르하르트. 2013. "일본 모바일 TV(14판)." Eurotechnology, 5월 19일. 2022년 11월 28일 액세스. www.eurotechnology.com/store/mobiletv/ .

스타인버그, 마크. 2019. 플랫폼 경제: 일본이 소비자 인터넷을 혁신한 방법. 미니애폴리스: 미네소타 대학교 출판부.

나츠노, 다케시. 2011. iPhone vs. Andoroido: Nihon saigo no shōki wo minagasuna! [iPhone vs Android: 일본의 마지막 승리 기회를 놓치지 마세요!] 일본 도쿄: Asuki.

고긴, 제럴드. 2011. 글로벌 모바일 미디어. 런던: 루틀리지.

조르스, 라리사. 2008. 아시아태평양의 모바일 미디어: 젠더와 모바일의 기술. 런던: 루틀리지.