No puede saber la cantidad de personas que vieron un programa en particular a través de la calificación TRP de ese programa. Déjame explicarte por qué.
BARC es el organismo de la industria que captura y difunde clasificaciones de televisión para todo lo que se ejecuta en la televisión. No me encontraré con los detalles del ‘ cómo ‘, pero captura la cantidad de personas sintonizadas en un canal en particular en cualquier momento tomando instantáneas cada minuto y luego combinándolas durante el período del programa. cuenta una vista solo cuando el espectador particular está ocupado durante al menos un minuto.
Ahora utiliza un promedio ponderado en el tiempo para determinar cuántas personas vieron el programa durante cuánto tiempo en promedio. El número mágico que sale de este cálculo es el TRP final que ves en un programa de televisión. Echemos un vistazo al siguiente ejemplo para mayor claridad.
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Fuente: Media Planningh Training
En este ejemplo, de 10 espectadores (A, B, C … J) solo 4 (A, D, F y J) incluso vieron un programa en particular y cada uno lo vio durante varios minutos (10, 4, 5 y 25 respectivamente). Por lo tanto, su TRP ponderado en el tiempo resultó ser 15 (ignore el método del diario).
Si desea una interpretación simple de esto, puede decir que un 15 TVR significa que el 15% del universo de personas vio el programa durante toda la duración en promedio , o el 30% del universo vio el programa durante la mitad de la duración en promedio , y así. Por lo tanto, es imposible obtener datos sobre la audiencia única de un programa a través de sus TRP, pero este es el estándar común que la industria de los medios utiliza para estimar la popularidad / visibilidad de los programas de televisión y con razón, ya que un factor no está por encima del otro . Es importante ver el número único de personas que vieron un programa, pero lo importante es ver cuánto tiempo lo vieron (porque eso comenta la relevancia / calidad del programa) y el número combinado se usa correctamente como el estándar de la industria. métrico.
Espero que esto haya ayudado y estoy abierto a cualquier corrección / discusión adicional sobre esto. 🙂