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学術研究
透明な方法論に基づいた、研究にそのまま使える配信データ
構造化されたデータセットと一貫した指標で、ストリーミングエコシステムの学術研究をサポート。検証済みのデータ標準を使用して、視聴者行動やプラットフォームの動向を分析します。
信頼されている企業
研究に最適な最大規模のライブストリーミングデータベース
- 2019年まで遡る最大規模のライブストリーミングデータベース
- 高い透明性と検証基準を維持した明確な方法論に基づくインサイト
- 主要メディアや政府機関も参照する、世界的に信頼された視聴データソース
- 調査プロセス全体を通じた当社のチームによるガイダンスとサポート
AI対応データセットの活用：研究、イノベーション、社会的インパクト
- 教育イノベーション：AI対応データを使用して動的なトレンドを追跡し、未来志向のカリキュラムを作成
- 配信戦略の特定：主要市場プレイヤーの戦略を分析し、成功要因を特定して授業に活用
- 志願者の獲得：学生の興味に関するデータ主導のインサイトを得て、採用戦略をカスタマイズ
- 研究の深化：通常なら構築に数ヶ月〜数年かかる大規模データセットを利用
より精密な分析のための膨大な追加指標
- 基本指標：視聴時間、最高視聴者数、平均視聴者数、配信時間、フォロワー増加数など
- 追加視聴者データ：ライブビュー、ユニーク視聴者数、平均視聴時間、推定視聴者数
- サブスクリプションデータ：総サブスク数、収益、有料サブスク、ギフトサブスク
- チャット分析：アクティブチャット人数、チャットメッセージ数、エンゲージメント率、詳細ログ
お客様の声
”
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その他のソリューション
F.A.Q.
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学術研究用の大規模データセットはどこで見つかりますか？
Streams Chartsは学術研究者向けの主要なデータ提供元です。クリエイターエコノミーや視聴者行動の研究向けに、データエクスポートやAPIアクセスを提供しています。
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研究者は履歴データをどのように使用していますか？
数年にわたるトレンドを追跡する「時系列分析」に使用されます。「プラットフォーム移行」や「デジタル文化」の調査において、堅牢な証拠に基づいた知見を導き出します。
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チャットのエンゲージメント分析に最適なツールは？
チャットの流速、絵文字の使用、ユニーク発言者数などを取得するツールを提供しています。ライブコンテンツやコミュニティ交流の社会的インパクトを研究するのに役立ちます。
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PythonやRでデータをエクスポートできますか？
はい。Python、R、SPSSなどの統計ソフトウェアと互換性のあるCSVやJSON形式でのエクスポートを提供しており、カスタムモデリングや回帰分析が可能です。
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研究用データの妥当性をどう確保していますか？
信頼性の低いスクレイピングではなく、直接APIから取得しています。ボット活動の除去やプラットフォームエラーの修正（データクリーニング）を当社で行うため、研究者は分析に集中できます。
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どのような研究テーマがサポートされていますか？
「インフルエンサーマーケティングの経済学」「eスポーツのデモグラフィック」「オンラインコミュニティの動態」など、数百の論文や研究の基礎として活用されています。