La presencia determinante de la IA en los resultados del EGM
https://www.gorkazumeta.com/2025/11/la-presencia-determinante-de-la-ia-en.html
ODEC, socio tecnológico de AIMC, explica la integración de los datos de streaming en el EGM, en NEXT Media
Luis Pistoni: "El proceso de medición del pódcast es más complejo"
- España puede enorgullecerse de ser pionera en el proceso de integración de los datos censales del streaming en el Estudio General de Medios, así lo reconoció Luis Pistoni, director comercial de ODEC
- Aunque los datos censales de escucha de radio real solo representan un 14% respecto del total de la audiencia de radio en nuestro país, ya son suficientemente significativos como para enriquecer la granularidad y precisión del estudio que marca los resultados de audiencia de la radio trimestralmente
- El criticado EGM ya no está basado solo en la metodología declarativa, basada en la memoria de los encuestados, sino que incorpora datos reales que marcan los hábitos de escucha de los oyentes de radio españoles
Luis Pistoni, director comercial de la compañía ODEC, socio tecnológico de AIMC en la elaboración del Estudio General de Medios (EGM) comenzó su intervención en el evento NEXT Media, antes de dar paso a su compañero José Pellicer, director técnico, con una anécdota que ocurrió en el reciente Foro ASI (Audience Studies & Insights), el evento más importante en investigación de audiencias en Europa, que se celebró a primeros de noviembre en Copenhague, Dinamarca, en el que participó, en nombre de la AIMC, su director general Miguel Ángel Fontán, explicando el proceso de integración de datos censales, procedentes del streaming, en el EGM. “La presentación anterior a la de AIMC correspondió a la francesa Médiamétrie. Nuestros vecinos calificaron la posibilidad de integrar los datos del streaming en su estudio de audiencia de radio como ‘una utopía’. Pues bien, terminaron, y empezamos nosotros haciendo realidad su utopía”, comentó, entre risas, Pistoni.
 |
| Introducción de Luis Pistoni acerca del proceso de integración de datos del streaming de radio en el EGM (Fotografía AIMC Linkedin) |
Solo un 14% de representatividad
AIMC, junto con ODEC, tenía ya muy avanzado el proceso de
integración de datos censales de streaming en el EGM en el año 2023. Sin
embargo, la decisión fue retrasarlo, prácticamente un año, hasta contar con
datos fidedignos, suficientemente fiables, a la altura de la autoexigencia de
AIMC y del EGM. Pistoni comentó que Médiamétrie, en ese mismo foro, comentó que
sus planes de integración de datos censales lo fechaban a finales de 2027,
cuando el EGM lleve cuatro años no solo integrándolos, sino haciéndolos más
fiables aún. Pistoni reconoció que el dato censal solo representa actualmente
el 14% del total de la audiencia de radio española, “pero están creciendo, y
serán cada vez más relevantes”, adelantó.
En el pasado Foro ASI (Audience Studies & Insights), el evento más importante en investigación de audiencias en Europa, que se celebró a primeros de noviembre en Copenhague (Dinamarca) se produjo una circunstancia que relató Luis Pistoni, director comercial de ODEC: “La presentación anterior a la de AIMC correspondió a la francesa Médiamétrie. Nuestros vecinos calificaron la posibilidad de integrar los datos del streaming en su estudio de audiencia de radio como ‘una utopía’. Pues bien, terminaron, y empezamos nosotros haciendo realidad su utopía”. España puede sentirse orgullosa en este caso de ser pionera en esta técnica de integración de datos censales en el EGM
Pistoni describió, sin entrar en muchos detalles, ni números,
el procedimiento: “Recibimos de una gran mayoría de cadenas de radio socias
de AIMC, que suponen 671 emisoras, los archivos logs, donde están recogidos los
registros de la audiencia: lo que están consumiendo sus oyentes, día a día,
minuto a minuto. ¿Qué hacemos con ellos? Convertimos esos datos en individuos,
y los integramos en el EGM”. Un hecho que ha supuesto un auténtico hito en
la historia del Estudio General de Medios que ha superado el medio siglo de
vida. Hasta ahora se ha basado únicamente en las encuestas presenciales,
telefónicas y online que recogen los recuerdos de la audiencia. Con el
streaming, el EGM incorpora datos REALES de escucha de los oyentes españoles.
Superado con creces el objetivo inicial de medición cuantitativa
Este podía haber sido el punto final del trabajo encargado
por AIMC a ODEC: filtrar los datos e integrarlos en el EGM. “Este fue el
objetivo que nos marcó AIMC para este proyecto. Pero no hemos parado ahí. La
tecnología, gracias al Big Data y a la IA, nos ha permitido gestionar mejor los
más de 10.000 millones de datos que recibimos mensualmente de las radios
asociadas”. ODEC ha desarrollado una App específica, llamada RadioStreaming,
“que nos ha proporcionado mucha más precisión en el dato”, explica
Pistoni.
A continuación, intervino Jose Pellicer, el director técnico
de ODEC, explicando algunos detalles, y mostrando algunas curvas gráficas donde
se ponía de manifiesto la precisión del dato. Pellicer insistió en la
responsabilidad de “garantizar que los datos estén bien y que no hay ningún
problema. Algunas veces nos encontramos con cosas raras, pero conseguimos
explicarlas, gracias a la IA”. Pellicer contó que las dudas y los problemas
les condujeron a incluir metadata y los avances logrados resultan
verdaderamente espectaculares.
El reto más difícil: la humanización del dato
José Pellicer explicó un proceso gradual en el que fueron
incorporando más metadata y, en consecuencia, la medición fue ajustándose más a
la realidad del dato, y sobre todo, al proceso más difícil que conlleva la
investigación de audiencias: la humanización del dato. Primero se añadió la
parrilla de programación, identificando los tramos horarios con los programas de
cada cadena, se sumó el audio y, con todo este material, se hizo trabajar a la
Inteligencia Artificial. El audio se puede transcribir, podemos detectar la publicidad,
“antes este proceso era manual, se necesitaba una persona que fuera
apuntando la hora de emisión”, recordaba Pellicer. Pero esto va a más,
porque la IA puede detectar el contenido de cada momento, ¡y hasta las emociones!
“No es lo mismo -apuntaba Pellicer- una curva de
un sábado sin fútbol, que con fútbol”. Y acto seguido mostraba en pantalla
el gráfico. Le añadía la gráfica de un sábado con fútbol y la audiencia se
duplicaba. “Al final
necesitamos obtener información también de qué es lo que ocurre en cada momento”. Y hasta del tipo de partido: no es
lo mismo un partido de Liga, que EL partido Barcelona-Madrid, por ejemplo, “que
es el que provoca una subida especial”, afirma. Otro ejemplo que puso de
localizar una anomalía métrica fue con la Lotería Nacional de Navidad, todos
los 22 de diciembre. La audiencia crece. Pellicer también citó el apagón del
pasado 29 de abril. En
este caso, y excepcionalmente, por la situación creada, AIMC decidió adelantar
los datos de audiencia de esas horas vividas tan intensamente.
 |
| José Pellicer en el momento de solicitar a la IA que describa las emociones vividas por los oyentes (seguidores) del Ral Madrid y del Atlético de Madrid (Fotografía Gorka Zumeta) |
La IA es capaz de detectar nuestras emociones gracias al audio
Las gráficas interactivas obtenidas partiendo del streaming
de radio reúnen mucha información, “y en el momento que queramos, podemos ponernos a escuchar lo que
estaban diciendo en ese momento”, que es el dato más consistente para analizar las razones de una
subida, o un descenso de audiencia, porque la audiencia se mueve por el
contenido. Uno de los momentos más divertidos de la presentación de ODEC se produjo
cuando José Pellicer mostró una gráfica en la que se mostraba la emisión de un
partido de fútbol entre el Real Madrid y el Atlético de Madrid, en el que la IA
era capaz de detectar y definir el tipo de emoción que vivía el público, a
partir de la reacción de los forofos y detractores. Evidentemente, en la sala
había aficionados, de uno y otro equipo, que se sintieron identificados con
esas emociones. “¿Qué tenemos? Pues... Decepción, silencio, discrepancia...”.
O cuando el Atlético de Madrid marcó un gol al Real Madrid, y la IA detecta
“éxtasis” entre los aficionados colchoneros.
La IA puede
aportar mucho más. “También puedes pedirle que te haga un resumen de contenidos
por cadenas, para compararlo”, descubre Pellicer. Y hasta resulta fácil atribuir,
a partir de la descripción de palabras, el texto a cada cadena en función de la
tendencia y el posicionamiento de cada una de ellas.
 |
| Momento en que se pide a la IA que identifique a partir de palabras clave los contenidos de las tres principales cadenas de radio en el prime time (Fotografía Gorka Zumeta) |
Y ahora, ¡a por el pódcast!
Concluyó la presentación, tras una completa exposición de
José Pellicer, de nuevo Luis Pistoni, adelantando que ahora le toce el turno al
pódcast. ¿Cómo medirlo para integrarlo en el EGM? “El tema del pódcast es más complicado”, reconoció el director comercial de
ODEC. El dato de audiencia está muy atomizado por plataformas, Apps y webs. “Lo
importante no es saber que yo me he descargado un Pódcast; el problema viene
cuando intento saber, y confirmar, si se ha escuchado”.
La tecnología
avanza a pasos tan agigantados que la evolución de la IA aplicada a la medición
de audiencias de radio puede conducir a “modelizar”, y por qué no, a “predecir
las audiencias”. Este dato podría servirnos para adaptar las programaciones a
la previsible reacción, o al interés, del público. Lo que se expuso en NEXT
Media el pasado viernes fue espectacular. "Con esto, la tecnología de la medición de audiencias ha puesto a la radio en la vanguardia de los medios", defendió Pistoni. Y esto solo con el 14% de la
audiencia que escucha la radio por internet.
Relacionado:
