TED Salon Brightline Initiative
Dao Nguyen: What makes something go viral?
ダオ・グエン: コンテンツを流行らせる要素とは？
Filmed:
Readability: 3.6
1,432,741 views
注目を集めるコンテンツを作るには、どんな秘密があるのでしょうか？Buzzfeedの発行人ダオ・グエンのトークを聴いて、興味をそそるクイズやまとめ記事、ビデオが作られる過程をのぞいてみましょう。またそのチームが、コンテンツを用いてどのように人々がつながったり、文化を生み出したりするのか理解するためのシステムをどのように開発したかについても詳しく学びましょう。
Dao Nguyen - Media analytics expert
As Publisher of BuzzFeed, Dao Nguyen thinks about how media spreads online and the technology and data that publishers can use to understand why. Full bio
As Publisher of BuzzFeed, Dao Nguyen thinks about how media spreads online and the technology and data that publishers can use to understand why. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Last year, some BuzzFeed
employees were scheming
employees were scheming
0
841
3569
去年 Buzzfeedでは
一部の社員による企画で
一部の社員による企画で
00:16
to prank their boss, Ze Frank,
1
4434
2330
上司のゼイ・フランクに
イタズラをしました
イタズラをしました
00:19
on his birthday.
2
7415
1242
その日はゼイの誕生日でした
00:21
They decided to put a family
of baby goats in his office.
of baby goats in his office.
3
9319
4204
彼のオフィスに ヤギの赤ちゃんを
連れてくることにしたのです
連れてくることにしたのです
00:25
(Laughter)
4
13547
1405
（笑）
00:26
Now, BuzzFeed had recently signed on
to the Facebook Live experiment,
to the Facebook Live experiment,
5
14976
4421
我が社では Facebookのライブ配信を
試み始めたばかりだったので
試み始めたばかりだったので
00:31
and so naturally,
6
19421
1371
当然のごとく
00:32
we decided to livestream
the whole event on the internet
the whole event on the internet
7
20816
3882
この日の様子をネット上で
ライブ配信することに決め
ライブ配信することに決め
00:36
to capture the moment
when Ze would walk in
when Ze would walk in
8
24722
3300
ゼイがオフィスに入って
ヤギを発見する様子を
ヤギを発見する様子を
00:40
and discover livestock in his office.
9
28046
2962
映像に収めようと思ったのです
00:44
We thought the whole thing
would last maybe 10 minutes,
would last maybe 10 minutes,
10
32019
3164
一連の出来事は
10分程度で終わるだろうし
10分程度で終わるだろうし
00:47
and a few hundred company employees
would log in for the inside joke.
would log in for the inside joke.
11
35207
4524
この内輪ネタを見るのは
せいぜい数百人の社員だろうと思いました
せいぜい数百人の社員だろうと思いました
00:52
But what happened?
12
40132
1263
でも 何が起こったのか？
00:53
They kept on getting delayed:
13
41977
1718
ゼイはなかなか現れませんでした
00:55
he went to get a drink,
14
43719
1486
ゼイは飲み物を取りに行き
00:57
he was called to a meeting,
15
45229
1448
会議に呼び出され
00:58
the meeting ran long,
16
46701
1743
会議が長引き
01:00
he went to the bathroom.
17
48468
1165
トイレにも行きました
01:01
More and more people
started logging in to watch the goats.
started logging in to watch the goats.
18
49657
4220
だんだんと多くの人々が
ヤギを目当てに 視聴し始めました
ヤギを目当てに 視聴し始めました
01:06
By the time Ze walked in
more than 30 minutes later,
more than 30 minutes later,
19
54493
4013
30分以上経って
ゼイが登場した頃には
ゼイが登場した頃には
01:10
90,000 viewers were watching
the livestream.
the livestream.
20
58530
5106
ライブ動画の視聴者数は
９万人に上っていました
９万人に上っていました
01:16
Now, our team had a lot
of discussion about this video
of discussion about this video
21
64601
3957
私たちチームは この動画についてや
01:20
and why it was so successful.
22
68582
1976
人気になった理由について
何度も話し合いました
何度も話し合いました
01:22
It wasn't the biggest live video
that we had done to date.
that we had done to date.
23
70582
2876
視聴者数は 過去最高というわけでは
ありませんでした
ありませんでした
01:25
The biggest one that we had done
involved a fountain of cheese.
involved a fountain of cheese.
24
73482
3642
過去最高だったのは
チーズファウンテンの動画です
チーズファウンテンの動画です
01:30
But it performed so much better
than we had expected.
than we had expected.
25
78063
3825
でも 今回の動画は期待をはるかに超えた
盛り上がりを見せてくれました
盛り上がりを見せてくれました
01:33
What was it about the goats in the office
that we didn't anticipate?
that we didn't anticipate?
26
81912
4263
オフィスにヤギがいる動画は
何が予想外だったのでしょう？
何が予想外だったのでしょう？
01:38
Now, a reasonable person could have
any number of hypotheses.
any number of hypotheses.
27
86781
4058
勘の鋭い人なら いくらでも
仮説を立てられるかもしれません
仮説を立てられるかもしれません
01:42
Maybe people love baby animals.
28
90863
2418
動物の赤ちゃんは
視聴者ウケがいいのかもとか
視聴者ウケがいいのかもとか
01:45
Maybe people love office pranks.
29
93751
1724
職場でのイタズラが人気なのかもとか
01:47
Maybe people love stories
about their bosses
about their bosses
30
95499
2745
上司や誕生日サプライズのネタは
人気なのかもしれないとか
人気なのかもしれないとか
01:50
or birthday surprises.
31
98268
1533
01:52
But our team wasn't really thinking
about what the video was about.
about what the video was about.
32
100382
3700
でも 私たちチームは動画の内容については
それほど考えていませんでした
それほど考えていませんでした
01:56
We were thinking about
33
104106
1272
私たちが考えていたのは
01:57
what the people watching the video
were thinking and feeling.
were thinking and feeling.
34
105402
4076
視聴者が何を考え
何を感じていたのかです
何を感じていたのかです
02:01
We read some of the 82,000 comments
that were made during the video,
that were made during the video,
35
109502
4783
動画配信中に寄せられた
８万２千件のコメントを一部読み
８万２千件のコメントを一部読み
02:06
and we hypothesized that they were excited
36
114309
3792
考えついた仮説として
視聴者はこれから何かが起こるという
視聴者はこれから何かが起こるという
02:10
because they were participating
in the shared anticipation
in the shared anticipation
37
118125
3174
「共通の期待」に参加していたから
02:13
of something that was about to happen.
38
121323
2730
ワクワクしていたのかもと考えました
02:16
They were part of a community,
just for an instant,
just for an instant,
39
124077
3212
その一瞬とはいえ
ある集団に参加していたことが
ある集団に参加していたことが
02:19
and it made them happy.
40
127313
1353
嬉しかったのではないかと
02:21
So we decided that we needed
to test this hypothesis.
to test this hypothesis.
41
129102
3344
それで この仮説を検証しなくては
と考えました
と考えました
02:24
What could we do to test
this very same thing?
this very same thing?
42
132793
3482
今回とまったく同じことを
検証するには何ができるか？と
検証するには何ができるか？と
02:28
The following week,
43
136995
1391
その翌週
02:30
armed with the additional knowledge
that food videos are very popular,
that food videos are very popular,
44
138410
4675
食べ物動画はとても人気との情報を携え
02:35
we dressed two people in hazmat suits
45
143109
3571
防護服に身を包んだ２名を登場させて
02:38
and wrapped rubber bands
around a watermelon until it exploded.
around a watermelon until it exploded.
46
146704
4261
スイカが爆発するまで
輪ゴムを巻いてもらったのです
輪ゴムを巻いてもらったのです
02:42
(Laughter)
47
150989
1581
（笑）
02:44
Eight hundred thousand people watched
48
152889
3372
視聴者数は80万人で
02:48
the 690th rubber band
explode the watermelon,
explode the watermelon,
49
156285
4031
690本目の輪ゴムが巻かれた瞬間
スイカが爆発し
スイカが爆発し
02:52
marking it as the biggest
Facebook Live event to date.
Facebook Live event to date.
50
160340
3453
Facebookのライブ動画で
過去最大の視聴者数を記録しました
過去最大の視聴者数を記録しました
02:56
The question I get most frequently is:
51
164483
2610
一番よく聞かれる質問はこれです
02:59
How do you make something go viral?
52
167117
1833
「コンテンツを流行らせる方法は？」
03:01
The question itself is misplaced;
53
169713
2206
質問そのものが見当外れです
03:03
it's not about the something.
54
171943
1693
内容が重要なのではなく
03:05
It's about what the people
doing the something,
doing the something,
55
173660
3297
コンテンツを読んだり
観たりしている人が
観たりしている人が
03:08
reading or watching --
56
176981
1203
03:10
what are they thinking?
57
178208
1280
何を考えているかに注目します
03:11
Now, most media companies,
when they think about metadata,
when they think about metadata,
58
179841
3346
たいていのメディア企業は
メタデータについて考えるとき
メタデータについて考えるとき
03:15
they think about subjects or formats.
59
183211
2383
テーマや形式のことを
念頭に置いています
念頭に置いています
03:18
It's about goats,
60
186412
1150
ヤギに関するもの
03:19
it's about office pranks,
61
187586
1776
職場のイタズラに関するもの
03:21
it's about food,
62
189386
1297
食べ物に関するもの
03:22
it's a list or a video or a quiz,
63
190707
1854
まとめ記事やビデオ、クイズ
03:24
it's 2,000 words long,
64
192585
1259
2000ワードのもの
03:25
it's 15 minutes long,
65
193868
1153
15分の長さのもの
03:27
it has 23 embedded tweets or 15 images.
66
195045
3122
ツイートが23件とか
画像が15枚とか含まれるもの
画像が15枚とか含まれるもの
03:30
Now, that kind of metadata
is mildly interesting,
is mildly interesting,
67
198191
3012
そういったメタデータは
まあまあ面白いですが
まあまあ面白いですが
03:33
but it doesn't actually get at
what really matters.
what really matters.
68
201227
2966
そこからは
本当に重要なことは見えてきません
本当に重要なことは見えてきません
03:36
What if, instead of tagging
what articles or videos are about,
what articles or videos are about,
69
204217
4158
記事や動画を内容で分類する代わりに
03:40
what if we asked:
70
208399
1190
こうしてはどうでしょう？
03:41
How is it helping our users
do a real job in their lives?
do a real job in their lives?
71
209613
3553
ユーザーの生活にどのような役割を果たすのか
考えてみるのです
考えてみるのです
03:46
Last year, we started a project
72
214173
2820
去年 着手したプロジェクトでは
03:49
to formally categorize
our content in this way.
our content in this way.
73
217017
2932
この考えに沿って 私たちのコンテンツを
公式に分類したものを
公式に分類したものを
03:51
We called it, "cultural cartography."
74
219973
2747
「文化地図」と名付けました
03:55
It formalized an informal practice
that we've had for a really long time:
that we've had for a really long time:
75
223720
4002
これは私たちが長年 内々でしてきたことを
正式なものにしたものです
正式なものにしたものです
03:59
don't just think about the subject matter;
76
227746
2226
単に テーマを考えるのではなく
04:01
think also about, and in fact,
primarily about,
primarily about,
77
229996
3168
それに加え
いえむしろコンテンツが
いえむしろコンテンツが
04:05
the job that your content is doing
for the reader or the viewer.
for the reader or the viewer.
78
233188
3739
読者や視聴者に与える影響を中心に
考えようというものです
考えようというものです
04:09
Let me show you the map
that we have today.
that we have today.
79
237450
2506
今日 持ってきた文化地図を
お見せしましょう
お見せしましょう
04:11
Each bubble is a specific job,
80
239980
2842
それぞれの円は特定の役割を示し
04:14
and each group of bubbles
in a specific color are related jobs.
in a specific color are related jobs.
81
242846
4770
関連する役割別に 色分けして
グループ分けしてあります
グループ分けしてあります
04:19
First up: humor.
82
247640
1478
まずは「ユーモア」系で
04:21
"Makes me laugh."
83
249918
1161
「笑わせてくれるもの」です
04:23
There are so many ways
to make somebody laugh.
to make somebody laugh.
84
251103
2788
人を笑わせるには
たくさんのやり方があります
たくさんのやり方があります
04:25
You can be laughing at someone,
85
253915
1517
誰かのことを笑ったり
04:27
you could laugh
at specific internet humor,
at specific internet humor,
86
255456
2155
特定のインターネットジョークや
04:29
you could be laughing at some good,
clean, inoffensive dad jokes.
clean, inoffensive dad jokes.
87
257635
3392
面白くて下品でなく 無害な
親父ギャグでも笑えるでしょう
親父ギャグでも笑えるでしょう
04:33
"This is me." Identity.
88
261706
2300
次は「自己表現」系です
04:36
People are increasingly using media
to explain, "This is who I am.
to explain, "This is who I am.
89
264030
3808
メディア上で「これが私」と
披露する機会が増え 他にも
披露する機会が増え 他にも
04:39
This is my upbringing, this is my culture,
90
267862
2199
「これが私の生い立ち」
「育った環境」
「育った環境」
04:42
this is my fandom,
this is my guilty pleasure,
this is my guilty pleasure,
91
270085
2338
「熱中しているもの」
「やましい楽しみ」
「やましい楽しみ」
04:44
and this is how I laugh about myself."
92
272447
2183
「自虐の仕方」などが紹介されています
04:48
"Helps me connect with another person."
93
276600
1882
「他人とつながれる」系もあります
04:50
This is one of the greatest
gifts of the internet.
gifts of the internet.
94
278506
2411
インターネットの
優れた機能のひとつと言えます
優れた機能のひとつと言えます
04:52
It's amazing when you find
a piece of media
a piece of media
95
280941
2191
誰かとの絆を
正確に表現できるようなメディアに
正確に表現できるようなメディアに
04:55
that precisely describes
your bond with someone.
your bond with someone.
96
283156
2532
出会えるのは 素晴らしいことです
04:59
This is the group of jobs
that helps me do something --
that helps me do something --
97
287020
2598
これは「何かの手助けになる」系です
05:01
helps me settle an argument,
98
289642
1377
議論を収めたり
05:03
helps me learn something
about myself or another person,
about myself or another person,
99
291043
2673
自分や他人について学んだり
05:05
or helps me explain my story.
100
293740
1856
自分の話を説明しやすくなります
05:07
This is the group of jobs
that makes me feel something --
that makes me feel something --
101
295620
2689
こちらは「何かの感情を生む」系です
05:10
makes me curious or sad
or restores my faith in humanity.
or restores my faith in humanity.
102
298333
3157
好奇心や悲しみが生まれたり
人間性への信頼を取り戻させてくれます
人間性への信頼を取り戻させてくれます
05:13
Many media companies
and creators do put themselves
and creators do put themselves
103
301514
3719
多くのメディア企業やクリエイターたちは
確かにユーザーの立場から考えます
確かにユーザーの立場から考えます
05:17
in their audiences' shoes.
104
305257
1468
05:18
But in the age of social media,
we can go much farther.
we can go much farther.
105
306749
2704
でも SNS全盛期の時代には
さらに踏み込んでいけるものです
さらに踏み込んでいけるものです
05:22
People are connected to each other
on Facebook, on Twitter,
on Facebook, on Twitter,
106
310056
4062
FacebookやTwitterを使って
人々はつながり合っていますし
人々はつながり合っていますし
05:26
and they're increasingly using media
to have a conversation
to have a conversation
107
314142
4263
メディアを通じての会話や
対話がますます増えています
対話がますます増えています
05:30
and to talk to each other.
108
318429
1454
05:31
If we can be a part of establishing
a deeper connection between two people,
a deeper connection between two people,
109
319907
5836
２人がより深い関係を確立していく過程に
私たちが役立てたら
私たちが役立てたら
05:37
then we will have done
a real job for these people.
a real job for these people.
110
325767
3189
彼らに対して本当の役割を果たせた
と言えるでしょう
と言えるでしょう
05:41
Let me give you some examples
of how this plays out.
of how this plays out.
111
329394
2589
これがどう行われるのか
例を紹介させてください
例を紹介させてください
05:44
This is one of my favorite lists:
112
332578
1891
これは私のお気に入りのひとつです
05:46
"32 Memes You Should
Send Your Sister Immediately" --
Send Your Sister Immediately" --
113
334493
3303
『今すぐ 姉や妹に送るべき
32のあるある画像』
32のあるある画像』
05:49
immediately.
114
337820
1302
今すぐにです
05:51
For example, "When you're going
through your sister's stuff,
through your sister's stuff,
115
339583
3104
例えば 「姉や妹の物を物色していて
05:54
and you hear her coming up the stairs."
116
342711
1979
当人が２階に上ってくる足音を
聞いたところ」
聞いたところ」
05:56
Absolutely, I've done that.
117
344714
1790
もちろん 私もやりました
05:58
"Watching your sister get in trouble
for something that you did
for something that you did
118
346528
3155
「自分がやったことを姉や妹のせいにして
向こうが怒られているのを見ているところ」
向こうが怒られているのを見ているところ」
06:01
and blamed on her."
119
349707
1192
06:02
Yes, I've done that as well.
120
350923
1608
もちろん 私もやりました
06:04
This list got three million views.
121
352555
1799
この記事は300万回閲覧されました
06:06
Why is that?
122
354378
1165
なぜでしょう？
06:07
Because it did, very well, several jobs:
123
355567
2976
この記事は 複数の役割を
見事に果たしたからです
見事に果たしたからです
06:10
"This is us."
124
358567
1520
「これが私たち」
06:12
"Connect with family."
125
360111
1265
「家族とつながる」
06:13
"Makes me laugh."
126
361400
1181
「笑わせてくれる」
06:14
Here are some of the thousands
and thousands of comments
and thousands of comments
127
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06:17
that sisters sent to each other
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using this list.
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365763
2849
［お姉ちゃん これ私たちそのものね 笑］
06:21
Sometimes we discover
what jobs do after the fact.
what jobs do after the fact.
129
369508
3511
コンテンツ発表後に それが果たした役割を
発見することだってあります
発見することだってあります
06:25
This quiz, "Pick an Outfit and We'll Guess
Your Exact Age and Height,"
Your Exact Age and Height,"
130
373592
5138
「選んだ洋服から あなたの年齢と身長を
ピッタリ当てます」というクイズは
ピッタリ当てます」というクイズは
06:30
went very viral: 10 million views.
131
378754
2063
とても流行り １千万回閲覧されました
06:32
Ten million views.
132
380841
1176
１千万回です
06:34
I mean -- did we actually determine
the exact age and height
the exact age and height
133
382041
4526
１千万人もの人々の 年齢と身長を
本当にピッタリ当てたのでしょうか？
本当にピッタリ当てたのでしょうか？
06:38
of 10 million people?
134
386591
1584
06:40
That's incredible. It's incredible.
135
388199
2262
信じられないですよね
06:42
In fact, we didn't.
136
390485
1244
実は 当てていません
06:43
(Laughter)
137
391753
1129
（笑）
06:44
Turns out that this quiz
went extremely viral
went extremely viral
138
392906
4093
結果的に このクイズが
とても流行ったのは
とても流行ったのは
06:49
among a group of 55-and-up women --
139
397023
3563
55歳以上の女性の間でだったんです
06:52
(Laughter)
140
400610
1172
（笑）
06:53
who were surprised and delighted
141
401806
3649
驚きや喜びの声を挙げてくれました
06:57
that BuzzFeed determined
that they were 28 and 5'9".
that they were 28 and 5'9".
142
405479
5718
このクイズによって
28歳で175cmと判定されたからです
28歳で175cmと判定されたからです
07:03
(Laughter)
143
411221
1610
（笑）
07:04
"They put me at 34 years younger
and seven inches taller.
and seven inches taller.
144
412855
3208
「クイズの結果 年齢は34歳下で
身長は18cmも高かった
身長は18cmも高かった
07:08
I dress for comfort and do not give
a damn what anyone says.
a damn what anyone says.
145
416087
2948
私は楽な服を着るし
人の意見なんて ちっとも気にしない
人の意見なんて ちっとも気にしない
07:11
Age is a state of mind."
146
419059
1779
年齢なんて気持ちの問題よ」
07:12
This quiz was successful
not because it was accurate,
not because it was accurate,
147
420862
3050
このクイズが成功を収めたのは
正確な判断を行ったからではなく
正確な判断を行ったからではなく
07:15
but because it allowed these ladies
to do a very important job --
to do a very important job --
148
423936
4054
このクイズが 女性たちにとって
とても重要な役割を果たしたからです
とても重要な役割を果たしたからです
07:20
the humblebrag.
149
428014
1204
「謙虚を装った自慢」です
07:22
Now, we can even apply
this framework to recipes and food.
this framework to recipes and food.
150
430478
4983
この考え方は レシピや食べ物にも
当てはめられます
当てはめられます
07:27
A recipe's normal job is to tell you
what to make for dinner or for lunch.
what to make for dinner or for lunch.
151
435887
5573
レシピの通常の役割は
献立を何にするか教えることです
献立を何にするか教えることです
07:34
And this is how you would normally
brainstorm for a recipe:
brainstorm for a recipe:
152
442205
3408
通常 レシピを考案するには
次のようなやり方をします
次のようなやり方をします
07:37
you figure out what ingredients
you want to use,
you want to use,
153
445637
2323
使いたい材料を決め
07:39
what recipe that makes,
154
447984
1168
調理方法を決め
07:41
and then maybe you slap a job on
at the end to sell it.
at the end to sell it.
155
449176
3245
最後にぱぱっとレシピの役割を
考えて販売します
考えて販売します
07:44
But what if we flipped it around
and thought about the job first?
and thought about the job first?
156
452445
4367
では 順番を真逆にして
役割から考えたらどうなるでしょう？
役割から考えたらどうなるでしょう？
07:49
One brainstorming session
involved the job of bonding.
involved the job of bonding.
157
457730
4665
絆を深めることをテーマにした
ブレインストーミングを１回行いました
ブレインストーミングを１回行いました
07:54
So, could we make a recipe
that brought people together?
that brought people together?
158
462976
4300
絆を深めるような
レシピは作れるのでしょうか？
レシピは作れるのでしょうか？
07:59
This is not a normal brainstorming
process at a food publisher.
process at a food publisher.
159
467300
4421
このような順序でのレシピの考案は
レシピ本出版社では普通見られません
レシピ本出版社では普通見られません
08:05
So we know that people
like to bake together,
like to bake together,
160
473532
2715
誰かとお菓子作りをするのは
みんなが好きなことであり
みんなが好きなことであり
08:08
and we know that people
like to do challenges together,
like to do challenges together,
161
476271
3285
誰かと難しいことに挑戦するのも
みんなが好きなことです
みんなが好きなことです
08:11
so we decided to come up with a recipe
that involved those two things,
that involved those two things,
162
479580
4733
それで この２つを取り入れたレシピを
考えることにしました
考えることにしました
08:16
and we challenged ourselves:
163
484337
1911
私たち自身も 難しいことに挑戦しました
08:18
Could we get people to say,
164
486272
1806
コンテンツを見たユーザーに
08:20
"Hey, BFF, let's see
if we can do this together"?
if we can do this together"?
165
488102
4086
「ねぇ 一緒に試してみない？」と
親友を誘わせることです
親友を誘わせることです
08:24
The resulting video was
the "Fudgiest Brownies Ever" video.
the "Fudgiest Brownies Ever" video.
166
492807
3335
その結果 完成したビデオが
『最高のチョコレート・ブラウニー』でした
『最高のチョコレート・ブラウニー』でした
08:28
It was enormously successful
in every metric possible --
in every metric possible --
167
496166
2924
あらゆる面から
大成功を収めたコンテンツとなりました
大成功を収めたコンテンツとなりました
08:31
70 million views.
168
499114
1364
視聴回数は７千万回です
08:32
And people said the exact things
that we were going after:
that we were going after:
169
500935
3700
私たちの狙いどおりのことを
ユーザーが言ってくれていました
ユーザーが言ってくれていました
08:36
"Hey, Colette, we need to make these,
are you up for a challenge?"
are you up for a challenge?"
170
504659
3100
「コレット！ これを作ろうよ
挑戦する気ある？」
挑戦する気ある？」
08:39
"Game on."
171
507783
1153
「望むところよ」
08:40
It did the job that it set out to do,
172
508960
2270
狙いどおりの役割を果たして
08:43
which was to bring people together
over baking and chocolate.
over baking and chocolate.
173
511254
4116
お菓子作りとチョコレートで
仲を深められるコンテンツとなりました
仲を深められるコンテンツとなりました
08:49
I'm really excited about
the potential for this project.
the potential for this project.
174
517294
3924
このプロジェクトがもたらす可能性に
私はすごくワクワクしています
私はすごくワクワクしています
08:53
When we talk about this framework
with our content creators,
with our content creators,
175
521242
3142
コンテンツ・クリエイターと
この枠組みについて話をすると
この枠組みについて話をすると
08:56
they instantly get it,
176
524408
1165
すぐに理解してくれます
08:57
no matter what beat they cover,
what country they’re in,
what country they’re in,
177
525597
2733
扱うジャンルが異なっていても
違う国に住んでいても
違う国に住んでいても
09:00
or what language they speak.
178
528354
1365
話す言語が違っていても
09:01
So cultural cartography has helped us
massively scale our workforce training.
massively scale our workforce training.
179
529743
4377
文化地図のおかげで
社員教育の幅が大きく広がりました
社員教育の幅が大きく広がりました
09:06
When we talk about this project
and this framework
and this framework
180
534621
3650
このプロジェクトや枠組みについて
広告会社やメーカーと話すと
広告会社やメーカーと話すと
09:10
with advertisers and brands,
181
538295
1372
09:11
they also instantly get it,
182
539691
1578
やはりすぐに理解してくれます
09:13
because advertisers,
more often than media companies,
more often than media companies,
183
541293
5626
なぜなら 広告会社は
メディア企業よりもいっそう
メディア企業よりもいっそう
09:18
understand how important it is
to understand the job
to understand the job
184
546943
3522
自社製品が消費者のために果たす役割を
理解する重要さを心得ているからです
理解する重要さを心得ているからです
09:22
that their products
are doing for customers.
are doing for customers.
185
550489
2446
09:26
But the reason I'm the most excited
about this project
about this project
186
554580
3743
でも このプロジェクトで
私がワクワクしている一番の理由は
私がワクワクしている一番の理由は
09:30
is because it changes the relationship
between media and data.
between media and data.
187
558347
3871
これが メディアとデータの関係を
変えてくれるものだからです
変えてくれるものだからです
09:35
Most media companies
think of media as "mine."
think of media as "mine."
188
563051
3434
たいていのメディア企業は
メディアを「自分中心」に考えています
メディアを「自分中心」に考えています
09:39
How many fans do I have?
189
567547
1207
私のファンは何人くらい？
09:40
How many followers have I gained?
190
568778
1597
私のフォロワーはどれくらい増えた？
09:42
How many views have I gotten?
191
570399
1707
私のビデオの視聴数はどれくらい？
09:44
How many unique IDs do I have
in my data warehouse?
in my data warehouse?
192
572130
2777
私のデータウェアハウスには
どれくらいユニークなIDがある？
どれくらいユニークなIDがある？
09:47
But that misses the true value of data,
which is that it's yours.
which is that it's yours.
193
575372
3948
これでは データの本質である
「受け手」を見逃します
「受け手」を見逃します
09:53
If we can capture in data
what really matters to you,
what really matters to you,
194
581166
6098
データの中から 受け手にとって
重要なコンテンツを掘り出して
重要なコンテンツを掘り出して
09:59
and if we can understand more
the role that our work plays
the role that our work plays
195
587288
4488
自社コンテンツが受け手の実生活に
どう役に立つかを深く理解できれば
どう役に立つかを深く理解できれば
10:03
in your actual life,
196
591800
1389
10:05
the better content we can create for you,
197
593213
2863
受け手に合ったコンテンツを作れますし
10:08
and the better that we can reach you.
198
596100
1857
受け手の心に響くこともできます
10:10
Who are you?
199
598760
1275
受け手はどんな人か？
10:13
How did you get there?
200
601293
1580
どうやってそこにたどり着いた？
10:14
Where are you going?
201
602897
1209
どこに行くのか？
10:16
What do you care about?
202
604130
1269
何を気にしているのか？
10:17
What can you teach us?
203
605423
1379
何を教えてくれるのか？
10:19
That's cultural cartography.
204
607151
1460
それが「文化地図」なのです
10:21
Thank you.
205
609146
1156
ありがとうございました
10:22
(Applause)
206
610326
3380
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Dao Nguyen - Media analytics expertAs Publisher of BuzzFeed, Dao Nguyen thinks about how media spreads online and the technology and data that publishers can use to understand why.
Why you should listen
Dao Nguyen is the Publisher of BuzzFeed, a reinvention of the traditional title in which she oversees the company’s tech, product, data and publishing platform, as well as ad product, pricing, and distribution. Nguyen joined BuzzFeed in 2012 and has been instrumental in its rapid growth as the largest independent digital media company in the world. Prior to joining BuzzFeed, Nguyen oversaw product for a financial careers venture within Dow Jones. She also previously served as Chief Executive Officer of Le Monde Interactif, publisher of the leading news site lemonde.fr. Before moving to France, she was Executive Producer at Concrete Media, a small web agency, and a consultant at Andersen Consulting (now Accenture). She has a degree in Applied Mathematics / Computer Science from Harvard and is based in New York City.
Dao Nguyen | Speaker | TED.com