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Fondée sur les données du Médiamat, la Durée d’écoute individuelle (DEI) mesure la durée moyenne de consommation quotidienne du média télévision, sur téléviseur, par l’ensemble des Français de 4 ans et plus, y compris ceux qui ne la regardent pas.


Le modèle explicatif des facteurs d'évolution de la durée d'écoute de la TV

Sur la période allant de janvier à novembre 2014, elle s’élève à 3h40 par jour et par résident en France métropolitaine. En 25 ans, la DEI a largement augmenté, puisqu’en 2014 les Français consacrent 44 mn de plus à la télévision qu’en 1989. La progression a été particulièrement forte entre 2009 et 2014 : en seulement 5 ans, la DEI a connu une hausse de 17 mn. Dans ce contexte de forte progression de la consommation télévisuelle, un léger fléchissement de la DEI est apparu en 2013 et en 2014, après l’année record 2012 - la DEI atteignant alors 3h49. Si cette légère baisse (-4 mn en 2013 puis -5 mn en 2014) ne remet pas en cause la tendance générale de l’évolution de la DEI sur une longue période, elle donne l’occasion de chercher à identifier les facteurs qui influent le plus sur ses variations et les mécanismes selon lesquels ils se combinent.




Mesurer l’impact des facteurs d’évolution de la DEI en direct sur l’écran télévision

C’est pour comprendre les corrélations existant entre la DEI et ces différents facteurs, mais aussi pour en quantifier l’impact, que les experts statisticiens de Médiamétrie ont élaboré un modèle explicatif des facteurs d’évolution de la durée d’écoute de la télévision. Afin d’éviter les biais liés aux phénomènes de saisonnalité, la méthode s’attache à une DEI différentielle d’un mois donné, d’une année à l’autre : par exemple, pour novembre on utilisera les différences DEI (novembre, année a) – DEI (novembre, année a-1). Le modèle s’appuyant sur un historique de 6 ans, la DEI retenue pour ce modèle ne prend en compte que la consommation en live de la télévision sur l’écran TV. Rappelons en effet que Médiamétrie a intégré aux résultats d’audience de la télévision - le Médiamat - le visionnage en différé (enregistrement personnel et léger différé) il y a 3 ans, en janvier 2011, et le visionnage en catch-up sur téléviseurs en octobre 2014.


Élaboration d’un nouveau modèle statistique

À l’occasion du Hotspot(s) « Innover pour enrichir la mesure d'audience de demain », organisé par Médiamétrie le 9 octobre 2014, Lorie Dudoignon, Expert Statisticien chez Médiamétrie, a présenté le modèle explicatif et ses résultats. La modélisation des facteurs influant sur la DEI suppose que l’on ait préalablement listé toutes les variables explicatives potentielles, que celles-ci soient quantifiables, qu’on dispose d’un historique de données significatif, et que la fréquence de leur relevé soit au moins trimestrielle.

On repère ainsi des variables d’équipement et de réception TV (équipement en tablettes et en PVR (personal video recorder), modes de réception, accès internet à domicile, haut débit…), des variables de conjoncture (pouvoir d’achat des ménages, taux d’activité…), des variables météorologiques (températures, ensoleillement, précipitations…), des variables liées à la consommation média hors téléviseur (internautes assidus, mobinautes, audience du streaming et téléchargement illégal, fréquentation cinéma…), des variables liées à une consommation audiovisuelle sur le téléviseur hors TV en direct (différé, replay, consoles…) et des variables liées aux événements, au calendrier, à l’actualité (nombre de jours de vacances, nombre de jours de grands événements sportifs, nombre de nouveaux programmes…).

Certaines de ces variables sont à l’évidence, corrélées entre elles. L’étude de ces corrélations permet d’éviter la redondance d’informations, pour ne pré-sélectionner que les variables significatives. La durée d’ensoleillement, par exemple, étant fortement (et négativement) corrélée à la hauteur des précipitations (-77%), l’équipement en décodeur numérique avec disque dur (PVR) étant quant à lui corrélé positivement à la réception ADSL (+64%), il est inutile de doublonner les informations apportées par ces variables. On détermine par ailleurs, parmi l’ensemble des variables explicatives retenues a priori, celles qui ont un réel pouvoir explicatif.

Les observations faites à partir de ces variables permettent d’établir une relation linéaire entre la variation mensuelle de DEI et les variables explicatives.


Un modèle explicatif efficace

Ce modèle a permis d’identifier les éléments les plus corrélés à la consommation du média TV.

Le pouvoir explicatif de ce modèle est très bon, il s’élève à 71%. Cela signifie que nous pouvons expliquer 71% des variations de la DEI grâce à ce modèle.

Les 29% restants correspondent à des variables non quantifiables donc non intégrables au modèle explicatif. Celles-ci peuvent être par exemple liées à la programmation des chaînes ou la concurrence d’autres loisirs (hors médias et loisirs numériques).


Les facteurs explicatifs de la baisse de la DEI en 2014

Appliqué à la période janvier – septembre 2014, le modèle permet d’expliquer 4 des 6 minutes de baisse observée de la DEI en live sur téléviseur, et quantifie l’influence des différentes variables structurelles et conjoncturelles sur cette évolution. Certaines variables ont un effet négatif sur la durée d’écoute, l’influençant à la baisse, tandis que d’autres ont des effets positifs et contribuent à la faire progresser.

Si l’on se concentre sur les effets négatifs, 2 principaux facteurs permettent d’expliquer la tendance à la baisse à savoir les effets équipements et la météo. L’effet combiné de l’équipement en tablettes qui a augmenté de 11,7 points et celui en PVR qui a augmenté de 3,3 points, correspondent à eux 2 à une perte de 5 mn de DEI. Ces deux équipements sont des vecteurs d’adoption des nouvelles formes de consommation du média TV notamment le visionnage de programmes en différé ou en catch-up. Une nouvelle variable testée sur la période janvier-septembre et dédiée aux autres usages du téléviseur confirme cela. En effet, ces « autres usages du téléviseur » - parmi lesquels le différé, la catch-up, la VOD, etc – expliquent une baisse d’une minute de la DEI live. Cela souligne ainsi l’intérêt de la prise en compte du différé et de la catch-up dans la mesure d’audience de référence de la télévision, respectivement en janvier 2011 et novembre 2014.

2ème facteur ayant le plus fort pouvoir explicatif : la météo. Tous les météorologues reconnaissent une année 2014 exceptionnelle sur ce plan.  En conséquence, toujours sur la même période, les températures ont gagné 1,3 degré en 1 an ce qui équivaut à 3 mn de DEI en moins.




Un modèle capable d’intégrer les nouveaux modes de consommation TV

Ce nouvel outil statistique garde la capacité d’intégrer les améliorations liées aux évolutions de la mesure d’audience : les données de catch-up, désormais prises en compte par le Médiamat, pourront entrer dans le modèle dès que l’on disposera d’un historique suffisant (le modèle ne comprenant qu’un agrégat global de tous les usages de l’écran de TV autres que celui de la TV en direct).

L’usage de la télévision sur les autres écrans, mesuré dans l’étude Global TV, rejoindra ces critères d’analyse dès qu’il sera partie prenante du Médiamat. Rappelons à ce sujet que le visionnage de programmes sur téléviseur - en live, différé et catch-up - reste largement majoritaire : chaque jour, un Français de 15 ans ou plus y consacre 4h17 (dont 4h08 pour le live), contre 4 minutes de télévision quotidienne sur les autres écrans : ordinateur, smartphone et tablette.


Florence Bourgade




Source : Source : Médiamétrie - Médiamat - Janvier-Novembre 2014


Plus d'informations ?

Adélie Ménager
Tél : 01 71 09 93 18
Mail : amenager@mediametrie.fr


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