The Golden Age of Data Media Analytics in Study Practice Electronic Media Research Series 1st Edition Don Grady (Editor)

Read Anytime Anywhere Easy Ebook Downloads at ebookmeta.com
The Golden Age of Data Media Analytics in Study
Practice Electronic Media Research Series 1st
Edition Don Grady (Editor)
https://ebookmeta.com/product/the-golden-age-of-data-media-
analytics-in-study-practice-electronic-media-research-
series-1st-edition-don-grady-editor/
OR CLICK HERE
DOWLOAD EBOOK
Visit and Get More Ebook Downloads Instantly at https://ebookmeta.com

Don A. Grady, Ph.D., is an Associate Dean and Associate Professor in the
School of Communications at Elon University. He served as chair of the
BEA Research Symposium (“The Golden Age of Data: Big Data and Media
Analytics”) in April 2018, and panel chair for the BEA Media Analytics
Roundtable (“Media Analytics: Tracking Audiences in an Evolving Media
Landscape”) in April 2016. He has numerous years of administrative lead-
ership, teaching, and professional experience in broadcast journalism, radio,
and television. He regularly teaches a senior capstone research course, over-
sees the publication of an online undergraduate research journal, and helped
to guide the development of an undergraduate major in media analytics.
He has given numerous workshops and presentations, and regularly pub-
lished articles on the assessment of student learning. Grady is a former twice
elected representative on the Accrediting Council on Education in Journal-
ism and Mass Communications. He has a M.A. in Communication and the
Ph.D. in Mass Communication Research from UNC-Chapel Hill.
The Golden Age of Data
Audience and media analytics is more important now than ever, and this
latest volume in the cutting-edge BEA Electronic Media Research Series
collects some of the top scholars working with big data and analytics
today. These chapters describe the development and help define media
analytics as an academic discipline and professional practice. Understand-
ing audiences is integral to creating and distributing media messages and
the study of media analytics requires knowing a range of skills including
research methods, the necessary tools available, familiarity with statis-
tical procedures, and a mindset to provide insights and apply findings.
This book summarizes the insights of analytics practitioners regarding
the current state of legacy media analysis and social media analytics. Top-
ics covered include the evolution of media technologies, the teaching of
media measurement and analytics, the transition taking place in media
research, and the use of media analytics to answer meaningful questions,
drive content creation, and engage with audiences.

ELECTRONIC MEDIA RESEARCH SERIES
Sponsored by the Broadcast Education Association
Robert K. Avery and Donald G. Godfrey, Series Editors
The Golden Age of Data: Media Anal ytics
in Stud y & Practice
Edited by Don A. Grady
Video Games: A Medium That Demands Our Attention
Edited by Nicholas David Bowman
Risk and Health Communication in an Ev olving
Media Envir onment
Edited by H. Dan O’Hair
Race and Gender in Electr onic Media:
Content , Context , Culture
Edited by Rebecca Ann Lind
Digital Technology and the Future of Br oadcasting
Edited by John V. Pavlik
Media and Social life
Edited by Mary Beth Oliver and Arthur A. Raney
Media Management and the Economics Research
in a Transmedia Envir onment
Edited by Alan B. Albarran
Media and the Moral Mind
Edited by Ron Tamborini

The Golden Age
of Data
Media Analytics in Study &
Practice
Edited by
Don A. Grady
Associate Editors
Ann Hollifield and
Amanda Sturgill

First published 2020
by Routledge
52 Vanderbilt Avenue, New Y ork, NY 10017
and by Routledge
2 Park Square, Milton Park, Abingdon, Oxon, OX14 4RN
Routledge is an imprint of the Taylor & Francis Group, an informa
business
© 2020 Taylor & Francis
The right of Don A. Grady to be identified as the author of the
editorial material, and of the authors for their individual chapters,
has been asserted in accordance with Sections 77 and 78 of the
Copyright, Designs and Patents Act 1988.
All rights reserved. No part of this book may be reprinted or
reproduced or utilized in any form or by any electronic, mechanical,
or other means, now known or hereafter invented, including
photocopying and recording, or in any information storage or
retrieval system, without permission in writing from the publishers.
Trademark notice: Product or corporate names may be trademarks
or registered trademarks, and are used only for identification and
explanation without intent to infringe.
Library of Congress Cataloging-in-Publication Data
A catalog record has been requested for this book
ISBN: 978-0-367-22791-3 (hbk)
ISBN: 978-0-429-27685-9 (ebk)
Typeset in Sabon LT Std
by Swales & Willis, Exeter, Devon, UK

v
Contents
Preface viii
Acknowledgements xvii
Series Editor’s Foreword xix
Part I Media Analytics: Study and Practice 1
1 Media Analytics and Audiences 3
don a. grady
2 The New Age of Media Analytics 18
lee rainie
Part II Curriculum and Instruction: Teaching Legacy and
Social Media Analytics 29
3 The Pioneers of Media Analytics in Higher Education 31
c. ann hollifield
4 Cultivating Analytics Proficiency in Communication
Undergraduates: A Sequence of Social Media Active Learning
Experiences in an Applied Research Class 41
jennifer robinette
5 Equipping the Media Analytics Toolbox: A Study of the Skills
Required for Entry and Mid-Level Media Analytics Jobs 56
kathleen stansberry and madison mackenzie
6 Integrating Digital Analytics across the Journalism and
Mass Communication Curricula: Metrics, Tools, and Service
Learning70
miao guo

vi
Contents
7 The Data Backstory and Thoughts on Data Visualization
Teaching Content 88
dianne finch
Part III Applied Data-driven Decision Making in the Real
World of Local Media 103
8 Research Data in the Real World of Local Media 105
don a. grady; panelists, dan mcdonald, vice president
for research, national association of broadcasters;
billy mcdowell, past vice president for research,
raycom media, inc.; ed cohen, vice president of
ratings and research, cumulus media
9 Media Research in Transition: Applying Micro-Level
Audience Data to Macro-Level Decision-Making 125
kathleen stansberry; panelists, jack mackenzie,
executive vice president and market lead, media &
entertainment group, psb research; patricia marsden,
enterprise research and insights manager, u.s. bank;
jamal salmon, vice president, research & analytics
marketing, paramount pictures; vincent bruzzese,
head of marketing and strategy, solstice studio
Part IV Analysis and Interpretation: Researching Content
and Audiences Using Media Analytics 135
10 Prevalence of Media Analytics Content in Accredited
Colleges and Universities 137
jane o’boyle and amanda sturgill
11 Measurement Uncertainty in the Pursuit of Audience
Engagement146
jacob l. nelson
12 Engagement Metrics that Matter 160
dale blasingame
13 Winning over F ans: How Sports Teams Use Live-Tweeting to
Maximize Engagement 182
bryan anderson and qian xu
14 A Gentle Introduction to R for Numerical Analysis and
Visualization194
byung lee

vii
Part V Media Analytics: Undergraduate Research 223
15 Learning about Audiences In-depth: Complementing
Analytics with other Research 225
amanda sturgill
16 Using Analytics to Assess the AltGov vs. Official Government
on Twitter 230
andrew j. scott
17 Comparing Type 1 and Type 2 Diabetes Online Communities:
A Natural Language Processing Study 241
rachyl e. jackson
18 #ThisIsWe: A Content Analysis of Live Tweets of This Is Us 254
madeline hagy, ansley hamilton, and caroline miller
Contributors 261
Index 268
Contents

viii
Preface
Big data and analytics now make it possible for media researchers and
professionals to quantify media content and audience usage. Today, leg-
acy and new media producers have replaced intuition with new ways of
understanding audiences through data analytics that inform the creation,
distribution, and marketing of media content. Audience usage data are
streamed instantaneously from computers and mobile devices, and by
traditional media, such as broadcast radio and television, that infuse and
enhance their distribution with online platforms. New computational
procedures allow content producers the opportunity to analyze large
amounts of data, consider nuanced patterns of audience consumption,
link datasets to generate actionable insights, and visualize data in ways
that guide decision-making.
This book is derived from the 2018 BEA Research Symposium, “Big
Data and Analytics.” Today, understanding audiences is integral to cre-
ating and distributing media messages and the symposium considered
a wide-range of topics that impact media professions and academic
programs. The symposium featured a keynote speech, two panels with
analytics professionals, paper presentations by academic scholars, and
undergraduate student research papers that were selected through a com-
petitive review process.
An understanding of the relationship between analytics and audiences
is increasingly important on a professional level for at least two reasons.
First, because it influences the content decisions of both legacy and new
media content producers and distributors; and second, because quantify-
ing audience usage drives the business of media companies. Increasingly,
all businesses are finding that their success is driven by the insights derived
through analytics. Understanding the big data that media organizations
collect ultimately impacts how media professionals, on-air and online,
engage with the consumers of media content.
Helping students understand the value and practice of audience ana-
lytics is crucial for communications and journalism for two reasons. First,
because academic programs must provide students with analytics skills

Preface
ix
that reflect contemporary practices in media professions; and second,
whether students ultimately work in a media profession or not, at a con-
ceptual level, as informed citizens, they must become acquainted with
how analytics drive the creation and distribution of content, and how
their own consumption patterns influence the content they receive. Stu-
dents must be made aware of the new complex media industry environ-
ment and the value of understanding analytics for future careers.
Part I
This section considers the audience as a fundamental element in all forms
of communications, today’s complex and multi-platform media environ-
ment, the evolution of media technologies and the corresponding frag-
mentation of distribution outlets. The authors of the chapters in the book
consider the impact of the “digital media explosion” and the need to build
on existing procedures to monitor and interact with place-agnostic audi-
ences in new, big, and complex media environments.
In Chapter 1, Don A. Grady, chair of the 2018 Media Analytics Sym-
posium, introduces concepts that guide the study and practice of media
analytics and the evolution of disciplinary thought about the nature of
audiences. The chapter positions media analytics within the broader con-
text of data science, examines distinctions between the terms analytics
and analysis, and reviews the history of measurement from the 1930s to
the present. Over many years, a range of metrics have been established to
provide an understanding of media consumers in both legacy and social
media audiences. The author considers guidelines for moving metrics
derived from analytics to insights.
In Chapter 2, Lee Rainie, Director of Internet and Technology Research
for the Pew Research Center, a non-partisan “fact tank,” examines the
digital revolution and the increasing complexity of digital media plat-
forms and content. The chapter identifies five trends in the ways people
use media: shift in time usage; place-agnostic consumption; simultaneous
multiple device usage; consumption through politically polarized lenses;
engagement through participation and gamification; and the use of digital
gadgets as body enhancers. The author recognizes a shift in the ways peo-
ple think about news due to changes in the flow of news and media usage
patterns. Rainie discusses five new media “attention zones”: signals (alerts
that prompt awareness), snacking (bite-size media interactions), social
streams (information flow that promotes engagement), split-screen (mul-
ti-tasking activity), and “spree-ville” (sustained engagement). The author
also considers the possibility of a sixth zone, which he calls “synthesized
spaces,” a world created by virtual and augmented reality technologies
that can summon and share services that may impact interactions with the
world. Finally, Rainie speculates about a future with new kinds of data,

Preface
x
new forms of analytics, new ways of deriving insights; and how life will
be shaped by the “Datacosm,” where humans are quantifiable, predicta-
ble, empowered, but also possibly manipulated.
Part II
This section of the book focuses on teaching traditional media meas-
urement and social media analytics. Thoughtful articles and studies
summarize the development of media analytics in communications and
journalism programs. Chapters address how educators and students
develop knowledge and skills in media analytics, and how the topic has
evolved within academic organizations and programs.
In Chapter 3, “The Pioneers of Media Analytics in Higher Education,”
associate editor C. Ann Hollifield of the University of Georgia reviews
the development of media research and analytics by key figures in the
Broadcast Education Association (BEA), and introduces the chapters that
follow pertinent to this topic. This section focuses on teaching traditional
media measurements and social media analytics. It considers the devel-
opment of courses (knowledge and skills), introduces core analytics con-
cepts, the selection and use of various media platforms, analytics tools,
dashboards and statistical packages, the value and selection of metrics
and performance indicators that address audience engagement, and the
use of metrics to guide content and storytelling.
In Chapter 4, Jennifer Robinette of Marist College, explores ways to
cultivate analytics proficiency at the undergraduate level. The chapter
provides examples of innovative learning experiences to help immerse
students in experimental research methods, and data and social media
analytics. The author reviews a study in which two analytics classes used
an experimental design to examine Instagram and social media bots. Stu-
dents also participated in a field trip to a social media listening center
and then used the results of their experiment in an interactive analytics
lesson in class. The chapter outlines the results of the experiment and
discusses the need for greater awareness of social media bots and social
media literacy.
In Chapter 5, Kathleen Stansberry and Madison MacKenzie of Elon
University discuss the increasing need for media professionals to collect
data on media production, distribution and content, and use analytics to
make informed decisions. In reviewing pertinent literature, the authors
discuss the use of big data and social media, and consider implications for
teaching analytics in the classroom. This chapter summarizes their study
of how communications and journalism programs can best prepare stu-
dents with the skills needed for entry and mid-level data-driven careers.
The researchers conducted a content analysis of job advertisements for
media analytics positions published by three digital job sites to identify

Preface
xi
hard, soft and technical skills. Results indicated that employers highly
valued written, verbal, and collaboration skills, and the ability to use a
range of tools, including Google Analytics, Google Adworks, Excel, and
popular social networking platforms. Overall, findings suggest the need
for breadth in education to meet a wide-range of employer expectations.
In Chapter 6, Miao Guo of Ball State University, considers the value
of digital analytics and metrics in media industries and the impact on the
development of the critical thinking skills of students. The chapter defines
analytics, outlines stages in social media analytics, discusses and catego-
rizes interactive metrics, compares the features of digital analytics tools,
examines their relevance in assessing effectiveness in journalism and com-
munications programs, and considers methods of integrating digital ana-
lytics and using service-learning in analytics courses. The author provides
a description of general and more specialized digital analytics tools.
In Chapter 7, data visualization consultant Dianne Finch provides a
thoughtful discussion of the ability of media users to remember stories
told by visualized data. The chapter uses numerous examples (good and
bad) to demonstrate the importance of simplicity when designing differ-
ent types of charts and graphs. Finch provides suggestions for teaching
data visualization including: students should keep their data simple and
interactive to assist viewers in drilling down for more information, and
consider who produced the data, when, why, and strengths, but also, the
appropriateness of statistical methods, and the potential for errors, and
missing data.
Part III
Part III of the book, “Applied Data-driven Decision Making in the Real
World of Local Media,” provides summaries of two media industry pro-
fessional panels about media analytics. These chapters integrate the obser-
vations and opinions of panelists into thoughtful discussions about the
transition taking place in media analytics in professional environments.
In Chapter 8, Don A. Grady of Elon University provides a narrative sum-
mary of a professional broadcast analysts discussion, “Research Data in
the Real World of Local Media.” Panelists consider the day-to-day business
of media that is often conducted in less than ideal circumstances and with
less than ideal data, particularly in local media markets. The chapter exam-
ines the current measurement landscape and efforts to improve it with local
market media research leaders. Panelists included Dan McDonald, Vice
President of Research for the National Association of Broadcasters; Bill
McDowell, then-vice president for research at Raycom Media, Inc.; and
Ed Cohen, vice president of Ratings and Research with Cumulus Media.
Chapter 9, written by Kathleen Stansberry of Elon University, provides
a narrative discussion incorporating the thoughts of a group of analytics

Preface
xii
professionals. Members of this Research Symposium panel discussed how
intuition is being replaced by media analytics for decision-making, and the
infusion of quantitative ways of thinking in their various entertainment
sector professions. This chapter provides a historical context for current
analytics practices, and then summarizes three key themes that emerged
in the panel discussion: the multifaceted nature of audience research prac-
tices, the need for analytics skills due to unprecedented access to big data,
and the enduring value of effective communications skills for media ana-
lytics practitioners. The panel, facilitated by Jack MacKenzie, EVP for
research for the PSB Media and Entertainment Group, included: Jamal
Salmon, VP of data analytics and marketing at Paramount Pictures; Patri-
cia Marsden, enterprise research and insights manager for U.S. Bank; and
Vincent Bruzzesse, who currently holds the position of marketing and
strategy head for Solstice Studios.
Part IV
The focus in this part of the book is on the use of media analytics to
answer meaningful questions to help drive content creation and to engage
with audiences. Relevant topics include: a discussion of the state of media
analytics in communications and journalism programs; considerations
for defining user engagement; live-tweeting as a strategy for engagement;
visualizing data; and tips for using “R” as a programming language for
statistical media analytics and graphics.
In Chapter 10, Jane O’Boyle and Amanda Sturgill summarize their
study of the current state of media analytics in ACEJMC accredited
programs. The authors conducted a content analysis of the websites of
accredited journalism and communications programs to determine if they
offered majors, minors, certificates, or graduate programs. The research-
ers then examined course descriptions to determine the types of courses
taught. Results indicated that many journalism and communications aca-
demic units do not offer much coursework which they describe as includ-
ing an analytics component, and even fewer offer coursework specifically
focused on analytics as a tool for communicators.
In Chapter 11, Jacob L. Nelson of Texas State University considers
the nature of “engagement,” an increasingly important media analytics
metric used to help media companies understand their audiences. Spe-
cifically, this chapter examines engagement in the context of journalism
environments. For many newsrooms and publishers, engagement plays a
key role in publishing, strategy and business decisions. It is now common
to see positions like engagement editor, audience development editor and
director of audience in journalist biographies. This chapter answers three
important questions: What is engagement? Which metrics truly matter
for measuring engagement? And what skills are needed by journalists to

Preface
xiii
better engage with audiences in an increasingly complex media environ-
ment? The chapter features the considered thoughts of journalism pro-
fessionals that were collected during interviews at selected broadcast and
print media companies.
In Chapter 12, Dale Blasingame of Arizona State University considers
user engagement in journalism. Many news professionals and researchers
have urged that journalism be evaluated by measures of audience engage-
ment rather than audience size; however, stakeholders have never agreed
on what engagement metrics should measure or how they are to be used.
To investigate this problem, the researcher reports on an ethnographic
case study of Hearken, a tech company that provides about a hundred
news organizations with an online audience engagement platform. Find-
ings illustrate the difficulty of turning audience engagement into agreed
upon outcome measures.
In Chapter 13, Bryan Anderson and Qian Xu of Elon University exam-
ine how sports teams employ different live-tweeting message strategies
to compete for followers’ attention and maximize their target audience’s
engagement. This study uses a quantitative content analysis to examine
the use of live-tweeting in baseball, basketball, and hockey games. Find-
ings suggest that different content strategies vary in their ability to affect
tweet virality (i.e., number of retweets), emotional support (i.e., number
of likes), and direct conversation with teams (i.e., number of replies). Still
images were found to be the only factor with a positive impact on user
engagement, but links and mentions negatively influenced user engage-
ment. Both positive and negative tweets led to more replies. This study
has practical implications for sports teams and organizations that adopt
content strategies to communicate effectively with followers.
In Chapter 14, Byung Lee of Elon University provides an introduction
to R, a free programming language used for statistical computing and
graphics. Today’s audiences have become both consumers and producers
of media content. As they leave behind digital footprints of their engage-
ment and behavior with online media, professionals in media analytics
have an opportunity to analyze them to create better products and offer
better services. Among many computer languages, R has become popular
for big data analysis. This chapter introduces novice R users to R basics,
including installation and datasets. It provides instruction for descriptive
statistics and its visualization, including histograms and boxplots, column
and bar and charts, scatter plots, and line charts.
Part V
This section of the book provides examples of undergraduate research
papers that were accepted by BEA Media Analytics Symposium review-
ers to encourage the next generation of researchers. The papers address

Preface
xiv
a broad range of topics that were pertinent to traditional media analy-
sis and qualitative and quantitative social media analytics. These student
research projects were judged to be the best of all student submissions in
the BEA poster competition. The authors of each of the papers received a
certificate and monetary award. The papers are included in this volume to
exemplify types of media analytics research conducted by undergraduate
students.
In Chapter 15, associate editor Amanda Sturgill of Elon University
reviews models for understanding audiences, leading to an introduction
of student research papers. The chapter reviews our evolving under-
standing of the audience, including: the value of triangulating data from
multiple sources, which could lead to more holistic decision-making;
the loss of control due to self-publishing capabilities of media users that
drive the need for different strategies; the need for “proprietary audience
development,” and the challenge to capture and maintain that audience.
The chapter concludes by emphasizing the value of student research in
helping to provide greater understanding and insights that reflect media
engagement.
In Chapter 16, “Using Analytics to Assess the AltGov vs. Official Gov-
ernment on Twitter,” communications major Andrew J. Scott reports on
his study of alternative government social media accounts, which have
grown in number and size since the 2016 presidential election. Although
both official and AltGov accounts purport to provide useful information
for audiences interested in government and policy, there is not presently
research on the types of information those accounts provide nor on the
types of audiences they attract. This research attempts to fill that gap
through an analysis of Twitter accounts. Based on the type of account,
research questions addressed variations in topics, differences in sentiment
postings, and differences in account followers. Tweets were analyzed to
capture raw data on users using sentiment analysis which provided a rat-
ing on a valence spectrum. The accounts are found to have different foci
for content as well as divergent audiences.
In Chapter 17, “Comparing Type 1 and Type 2 Diabetes Online Com-
munities: A Natural Language Processing Study,” communications senior
Rachyl E. Jackson, summarized her study of social networking sites (SNS)
that provide patients and caregivers with a central location for live health-
care advice and information. This study conducted a text analysis of the
Twitter feeds of Type 1 and Type 2 diabetes online communities (DOC) to
study patients/caregivers engagement, self-management and peer support,
and the linguistic features of these communities. The study found that the
two diabetic communities have different needs and are “vastly different.”
In Chapter 18, “#ThisIsWe: A Content Analysis of Live Tweets of This
Is Us,” Madeline Hagy, Ansley Hamilton and Caroline Miller, all stu-
dents at Elon University, conducted a study that analyzed tweets during a

Preface
xv
month of broadcasts of the popular television drama This is Us that were
automatically extracted from Twitter. Cast members differed in Twitter
strategies such as hashtag use and content of tweets varied based on epi-
sode content. A content analysis of live-tweets was performed to examine
how people used the platform to engage with one another about the epi-
sodes. Analysis of data included word clouds and sentiment analysis of
tweets. Although the show is a drama, the study found that positive sen-
timent was most common in tweet content, suggesting that good feelings
are more likely to produce positive engagement.
This year’s BEA Research Symposium highlighted the considered
thoughts of media analytics professionals and academic researchers, and
provided student researchers with the opportunity to present their work.
The symposium served as a starting point to answer important questions,
such as: What are the best ways to follow the audience? What metrics
represent what users are actually doing? How do we turn those metrics
into something that is understandable? How do we monetize those met-
rics? Tracking media audiences and using analytics is also important for
academic researchers, who might ask, do media users really care if we use
their information and observe their usage patterns? And, what kind of dis-
cipline are media professionals and scholars creating that requires the use
of complex, big data, and tedious number-crunching ways of thinking?
The contributors to this book may provide answers to some of these
questions; but more importantly, the chapters will help to elevate aware-
ness of the importance of media analytics in today’s complex and mul-
ti-platform environment. This book may also provide a foundation to
kickstart the conversation about how best to incorporate media analytics
knowledge and skills in communications and journalism programs.
Don A. Grady, Chair
2018 BEA Research Symposium

xvi
The Golden Age of Data: Media Analytics
in Study & Practice
Editor
Don A. Grady, Ph.D.
Associate Dean
School of Communications
Elon University
Associate Editors
Curriculum and Instruction: Teaching Legacy and Social
Media Analytics
C. Ann Hollifield, Ph.D.
Thomas C. Dowden Professor of Media Research
Grady College of Journalism & Mass Communication
University of Georgia
Media Analytics: Undergraduate Research
Amanda Sturgill, Ph.D.
Associate Professor
School of Communications
Elon University

xvii
Acknowledgements
This edited volume is based on scholarly presentations and professional
panels at the 2018 Broadcast Education Association (BEA) Research
Symposium. The chapters in this book reflect the expertise of numerous
industry leaders, the thoughts and research of many contributors and col-
leagues, and the encouragement of family and friends.
The symposium would not have been possible without the assistance of
BEA Executive Director Heather Birks, who guided me through planning
and implementing the event on which this book is based. And my sincere
appreciation to BEA Research Committee chairs Louise Benjamin and
Glenda Balas, and BEA vice-president for academic relations Vic Costello,
who recommended and placed their confidence in me to organize the sym-
posium. The editor thanks Bruce Rosenblum, Former EVP, Research &
Insights, Warner Brothers, for connecting me with industry professionals
and helping to organize two BEA media analytics programs, including
this research symposium, which ultimately resulted in this book.
I am deeply indebted to numerous industry professionals who sup-
ported the symposium. Long-time Elon School of Communications
Advisory Board members Lee Rainie of the Pew Research Center, who
graciously served as the keynote speaker and contributed a thought-
ful chapter; and PSB EVP Jack MacKenzie, who facilitated an industry
level panel of professionals who shared valuable insights about the inner
workings of their companies. Also, NAB vice-president for research Dan
McDonald, who organized a panel of analytics leaders in the radio and
television industries, and provided invaluable editorial assistance in writ-
ing a book chapter.
I am sincerely grateful to associate editors Ann Hollifield of the Uni-
versity of Georgia and Amanda Sturgill of Elon University, for coordinat-
ing the submission and selection of faculty and student research papers;
and to Jessica Pucci of Arizona State University, who facilitated a panel
of thoughtful papers at the symposium. Special acknowledgement to the
many scholars who have contributed to this volume, and student research-
ers who submitted their work for competitive review, presentation and

Acknowledgements
xviii
publication. A unique feature of the 2018 BEA Research Symposium was
video and online coverage of the entire day of sessions, for which I would
like to thank Bryan Baker and the members of his technology crew. Also,
Tommy Kopetskie and Randy Piland provided much needed assistance
with the production of images.
A special thanks to the staff at Routledge for their patience, guidance,
and supervision in the production of this book. And to my current and
past deans of the School of Communications at Elon, Rochelle Ford and
Paul Parsons, who provided much needed development support for fac-
ulty and students participating in the symposium and in the writing of
this book.
I especially would like to thank my wife, Joan, sons, Brian and David,
and their families, for a life time of encouragement and support of my
work.

xix
Series Editor’s Foreword
Since its inception in 1948, the Broadcast Education Association has fos-
tered a serious commitment to scholarly research, though that commit-
ment became more formalized with the publication of its first scholarly
journal, Journal of Broadcasting (later Journal of Broadcasting & Elec-
tronic Media) in 1957. Over the Association’s rich intellectual history,
BEA’s annual meetings have afforded both academics and professionals
with a wide range of opportunities for the presentation of important
scholarship focusing on broadcasting and the electronic media.
In 2008, BEA launched a new series of programs designed to advance
original research initiatives under the direction of the Association’s
Research Committee. The name of this new scholarly venture within
the framework of the annual conference is the BEA Research Sympo-
sium Series, and over the past twelve years it has served to advance the
research agendas of our discipline, and provide a forum for some of the
leading scholars and latest ground-breaking research in our field. The first
Research Symposium in 2008 was orchestrated by Professor Jennings
Bryant with a focus on Media Effects. This was followed in 2009 with a
Research Symposium on the subject of TechnoPolitics, under the direction
of Professor Linda Kaid.
In response to these two highly successful symposia, discussions began
in 2010 between BEA and the Taylor and Francis Group of Routledge to
form a partnership to enable the publication of an annual volume result-
ing from the yearly BEA Research Symposium. That new scholarly publi-
cation venture is the Electronic Media Research Series, with cutting-edge
seminal publications that offer an in-depth cross section of significant
research topics. The 2010 Research Symposium Chair was Andrew C.
Billings and hence the first volume in the new series edited by Profes-
sor Billings is Sports Media: Transformation, Integration, Consumption
published in 2011. The 2011 Research Symposium Chair, Ron Tam-
borini, edited the second volume, Media and the Moral Mind, released in
2012. The third volume growing out of the 2012 Research Symposium
published in 2013 was edited by Alan B. Albarran and is titled, Media

Series Edit or’s Forew ord
xx
Management and Economics Research in a Transmedia Environment. The
fourth volume, Media and Social Life, was co-edited by Arthur A. Raney
and Mary Beth Oliver and was published in 2014. The fifth volume, titled
Digital Technology and the Future of Broadcasting: Global Perspectives,
edited by Professor John V. Pavlik, Rutgers University, was released in
2015. Race and Gender in Electronic Media: Content, Context, Culture
resulted from the 2015 Research Symposium and was published in 2016.
The sixth of the symposia series, was edited by Rebecca Ann Lind, Uni-
versity of Illinois at Chicago. The series’ seventh volume developed from a
BEA Research Symposium on risk and health communication. Released in
2018 and edited by H. Dan O’Hair, University of Kentucky, the collection
of essays is titled Risk and Health Communication in an Evolving Media
Environment. The eighth volume in the BEA Research series was also
released in 2018. Titled Video Games: A Medium That Demands Our
Attention, the volume was edited by Nicholas Bowman.
The present volume, titled The Golden Age of Data: Media Analytics in
Study & Practice, resulted from the 2018 Research Symposium chaired by
Don A. Grady, Elon University. This volume has been edited by Professor
Grady and contains both selected papers from the Symposium and essays
written especially for this publication. The collection represents contri-
butions from scholars, students, and media professionals. Together, the
chapters contained in this volume offer a cutting-edge perspective on how
big data and analytics now make it possible for researchers and industry
professionals to quantify media content and audience usage. The chap-
ters address the intersections of creation, distribution, technology, and
marketing that not only develop content for audiences, but also enhance
a data-driven conception of those audiences. The authors also explore
the role of analytics in curriculum and instruction, decision making in
local media, and analysis and interpretation of usage data. The Broadcast
Education Association and Routledge are proud to make this important
volume available to scholars across the entire communication discipline
and beyond.

Part I
Media Analytics
Study and Practice

3
1
Media Anal ytics and
Audiences
Don A. Grady
Elon University
As we contemplate how best to understand and represent media con-
sumers, it is important to consider the nature and scope of the mediated
environments in which they live. In 1922, Walter Lippman pondered the
ability of humans to grasp the complexity of the world in his day.
For the attempt to see all things freshly and in detail, rather than
as types and generalities, is exhausting, and among busy affairs
practically out of the question … The modern life is hurried and
multifarious, above all physical distance separates men who are
often in vital contact with each other … [and] there is neither
time nor opportunity for immediate acquaintance.
(Lippman, 1922, p. 59)
The conditions described by Lippman in discussing stereotypes and the
need for generalization reflect an environment that is too big, complex
and fleeting for immediate understanding that requires the economy of a
“simpler model” to manage (p. 11). Sound familiar?
Lippman’s words could just as easily have been stated today. But
Lippman wasn’t talking about a world where understanding and public
opinion are mediated by social media, computer operating systems or
platforms. He wasn’t even talking about radio, because it was just enter-
ing its Golden Age; he wasn’t talking about television, because it hadn’t
been invented; and he certainly wasn’t talking about the Internet, because
it wasn’t even a sparkle in anyone’s eye. Mostly, Lippman was focused on
the world at a time when it was mediated by newspapers (Rosenberry &
Vicker, 2017). He thought the world was complicated in 1922. Imagine

Don A. Grad y
4
what he would think about it today. A “simpler model,” said Lippman.
But the real environment in the mediated world today isn’t simpler. Can
media analytics help us to get there?
The study of media analytics requires conceptual knowledge about
audiences and the nature of analytics, and understanding of the role of
a broad range of legacy and new media, skills in research methods and
report writing, an understanding of the tools (hardware and software) of
technologies that make analytics possible, familiarity with descriptive and
predictive statistical procedures, a strategic mindset to provide insights
and apply findings, and an ability to make media content accessible and
responsive to users. Analytics also enable communications researchers to
ask meaningful questions about audiences and their environments, and
develop and test hypotheses that drive the evolution of communication
theories.
At its core, media analytics are about audiences as viewed through the
lens of big data that media companies use to represent and accommodate
those audiences. “Media companies collect reams of data every minute
from every area of their organisations [sic]: advertising/sales, readership/
usership/membership, content, accounting and more. Media companies
also produce stockpiles of data in the form of videos, photos, text and
graphics” (Stone, 2014, p. 3). The evolution of media technologies and the
corresponding fragmentation of distribution outlets, have created a chal-
lenge for media companies to understand and communicate with their
audiences. These rapid changes have also made it necessary for media
companies to build on existing procedures to monitor and interact with
audiences in new, big, and complex media environments.
Readers, listeners and viewers are fundamental concepts used to gauge
legacy media audiences. But each of these characterizations alone is inad-
equate to fully describe the various ways to label the recipients of media
messages. For simplicity, and for reasons discussed below, this chapter
will use the term “audience” to reflect the various collective users of
media messages. This chapter will introduce concepts to guide the study
of media analytics, including: audience as an essential element in analyt-
ics, defining media analytics, analysis and analytics tools, measurements
and estimates, and using analytics to guide insights.
The Essential Audience
Audience is a fundamental element in all forms of communication and
an effort to demonstrate an awareness of audience isn’t new. Long before
mediated messages, early humans exhibited an ability to target the recipi-
ents of their messages. Rock art (cave paintings), pictograms (illustrations
of objects), ideograms (graphic representations of ideas), and geoglyphs

Media Anal ytics And Audiences
5
(landscape designs), were all attempts to assign meaning to symbols and
patterns. Perhaps more importantly, these expressions showed concern for
the immediate and future transmission of messages to others. Researchers
have speculated about the audiences for these examples of early symbolic
interaction that also represented a cognitive shift in human evolution.
Early humans weren’t just “doing it to create pretty pictures,” accord-
ing to cave art scholar Benjamin Smith. They were doing it because they
were “communicating with the spirits of the land” (Marchant, 2016, para.
44). Whether these messages were created for ritual purposes, to guide
travelers through the wilderness, or to call attention to the existence of
the creators may never be known. What seems clear is that considerable
effort was required to manifest these representations, and for the works
to be worth the effort, the creators must have had and intended audience
in mind.
From the earliest expressions of ancient humans, an awareness of the
audience has been an inherent part of creating and understanding mes-
sages. Much philosophical thought and academic research has focused
on examining all types of communication as essential acts of persuasion,
regardless of the overt intended purpose. This rhetorical tradition has
contributed to an understanding of the motivation that drives communi-
cating with an audience. As described by Cooper (1932), “rhetoric is the
faculty of discovering in the particular case all the available means of per-
suasion” (xxvii). Aristotle was primarily concerned with rhetoric in the
context of public address, but his framework of persuasion has been used
to analyze all forms of communication. Further, his work assumes that the
perceived effect of the means of persuasion resides in the judgement of an
engaged audience. Ultimately, the effects of these communicative efforts is
found in the audience, not the communicator.
Theories that recognize the role of the audience in communication and
media also offer researchers ways of thinking about the recipients of mes-
sages. Numerous communication scholars have described these character-
istics and media effects. Process and effects theories and their respective
models consider the audience in both human and mediated circumstances
as being on the receiving end of messages with powerful, moderate and
long-term effects. Direct and powerful effects assume a passive audience,
but moderate and long-term effects recognize an active audience with an
ability to interpret, interact, and exercise some level of control over how a
message is received and its degree of influence. So, the idea that audiences
are simply passive recipients of messages is inconsistent with the histori-
cal progression of theoretical notions about active audiences, including:
symbolic interactionism (Blumer, 1969); uses and gratification (Katz,
Blumler, & Gurevitch, 1974) selective perception (Klapper, 1960), schema
theory (Axelrod, 1973), social learning (Bandura, 1994), elaboration of

Don A. Grad y
6
likelihood (Petty & Cacioppo, 1986), and other theories. Audiences have
always had the ability to interact (although perhaps not instantaneously)
with the creators of media messages.
Carpentier (2014) described the “active-passive” dimension of the
audience that is reflected in these theories as a starting point, and asserted
the need for consideration of a “participation-interaction” dimension.
Participation encompasses the concepts of “in” and “through” the media,
where “in” refers to involvement in media production and “through”
refers to the opportunity for “self-representation in the public spheres”
(p. 194). The interaction aspect “refers to the processes of signification and
interpretation that are triggered by media consumption” (p. 193). These
notions reflect an evolution in the understanding of audience, from simple
receiver (passive or active) to that of user, with resulting user- generated
content as an essential element of today’s media landscape. Participation
and interaction suggest a dialectic tension between the creators and con-
sumers of media messages that foster a symbiotic relationship. Both cre-
ators and consumers need one another to function in today’s interactive
media environments. The growth of new technologies, and the ability of
audiences to provide immediate feedback and even originate messages of
their own, adds capabilities that justify the term “user.”
From an organizational analytics perspective, users present a particular
type of audience to guide analytics. Napoli (2010) described consumers
of mediated messages as an “institutionalized audience.” Using analytical
tools, institutional audiences are “socially constructed by media indus-
tries, advertisers, and associated audience measurement firms” to fit their
needs (Napoli, 2010, p. 3). The audience as a collective is conceived in
response to environmental changes and media industry needs. Further,
the nature of an institutionalized audience “has dramatic repercussions
for the production, distribution, and exhibition of a wide range of enter-
tainment and information products of substantial cultural and political
influence” (p. 3). These repercussions have clear implications in the con-
text of media analytics.
Socially constructed and evolving audiences are defined by analytics
tools that also reflect an ability to monetize them. “The equation is sim-
ple: bigger audiences = more revenue,” according to Rohrs, 2014, p. 8).
That is true in all forms of media and even in companies that are not
“audience-centric” industries, such as any business that relies on custom-
ers. Like media companies, today, businesses communicate with audiences
online and through social media. Rohrs describes what he calls the “audi-
ence imperative” that is driven in part by the creation of a proprietary
audience of three types of joiners: subscribers (paying users), fans (enthu-
siasts) and followers (trackers) (pp. 41–55). Essentially, joiners represent
different types of audiences that provide companies with the opportunity
to engage using different strategies.

Media Anal ytics And Audiences
7
Defining Media Analytics
Media analytics resides within the broader interdisciplinary field of data
science, which considers the explosion of data in all its forms in disciplines
such as computer science, mathematics, statistics, business and political
science. The evolution of data science can be traced back to the 1960s
when analysis, driven by an increase in data, and the rise of comput-
ing and data storage capabilities, was first considered a part of statistics
(Press, 2013). A perusal of pertinent literature indicates frequent usage of
related terms, such as “data analytics,” “business analytics,” “social media
analytics,” and “Web analytics.” Analytics are used by different types of
organizations to derive insights and to guide decision-making.
Understanding and tracking media audiences involves quantitative
rigor, that is referred to in the literature as analysis or analytics, two
related terms that are often used interchangeably by various sources.
These terms may at first glance appear to be synonymous. Because of the
evolving nature of these terms, they do not have distinct and universally
accepted definitions. The idea of analyzing an audience is not new, but
knowing or describing the characteristics of an audience is one thing,
gauging their understanding, response, effect, and level of engagement is
another. Both analysis and analytics involve methods for deriving infor-
mation from data gathering systems, but there are distinctions between
these two concepts. Some might argue that analysis has to do with the
past, while analytics has to do with the future.
The term “analysis” is a confusing term that is used in the literature in
two different ways: first, to describe the methods of collecting informa-
tion and data; and second to understand and make sense of that data once
it has been collected and processed. Some sources suggest that analysis
encompasses analytics; while other suggest that analytics is the broader
term, which subsumes analysis. Clevenger (1966) described two “modes”
of what he calls “pre-audience analysis”: demographic analysis (through
observation or inference) and purpose-oriented analysis (relationship
between audience and the message). Both approaches may involve some
form of inquiry, such as a survey or pre-test. But the main concern is how
to use that information either using a set of rules (algorithmic) or sugges-
tive principles (heuristic) for thinking about an audience.
According to Few (2009), “the word analysis by itself refers to the pro-
cess of breaking something into its elements or components.” But going
further, Few says, data analysis refers to
making sense of data. Meanings reside within data, which we
must find and then examine to gain understanding. Taking things
apart is a big part of the process, because the meanings that we
seek to understand reside in relationships between the parts.
(p. 11)

Don A. Grad y
8
A more narrowly focused definition of “data analysis” is offered by Erl,
Khattak, and Buhler (2016), which they describe as “the process of exam-
ining data to find facts, relationships, patterns, insights, and/or trends”
(p. 6). As such, data analysis can be exploratory (an iterative process to
discover patterns) or confirmatory (driven by a hypothesis or research
question). In this regard, analysis is an interpretative function which when
combine with a strategic mindset leads to insights.
It may be concluded that “media analysis” involves defining, describ-
ing, or assessing the characteristics in preparation for communicating
with a target audience. Media analysis may also refer to the process of
monitoring audiences or the media themselves. It involves creating a pro-
file of an audience by considering either known characteristics or those
derived from research, and then using those characteristics to gauge the
receptiveness of the audience to an intended message. Media analysis is
primarily descriptive, and may be based on data that informs key con-
cepts. Information concerning descriptive variables is captured through a
variety of methods, such as personal knowledge, interviews, focus groups,
surveys, and assumptions about affiliations.
On the other hand, analytics could be consider the broader concept
that also requires statistical data computations. According to Erl, Khattak,
and Buhler (2016), “The term includes the development of analysis
methods, scientific techniques and automated tools” (p. 6). The authors
identify four categories of analytics: descriptive (answer questions), diag-
nostic (determine causes), predictive (determine outcomes), prescriptive
(prescribe actions). Essentially, analytics are a category of methodologies
that use different approaches for understanding data. Analytics may be
applied to data that is structured or unstructured; stored, batch or real-
time, streamed data; and using quantitative or qualitative methods.
Clearly, businesses generate a lot of data, and since the development
of ways to create structured data, all types of businesses, including media
organizations, have applied analytics to guide and monitor production,
distribution and marketing. “The cycle from decision to action to meas-
ure and assessment of results creates opportunities for businesses to
optimize their operations continuously” (Erl et al., 2016, p. 30). Data
analytics enable businesses to link abstract business concepts (i.e., mis-
sion, goals and strategies) to concrete concepts, (i.e., key performance
indicators and services). Similarly, media companies are businesses that
also generate and use data; and like other businesses, media companies
connect abstract concepts (i.e. useful and enjoyable content, appeal to a
target audience, accessible distribution systems) to concrete performance
indicators (i.e. audience measurements, clickstream metrics, engagement
data, etc.). In this way, analysis is an integral part of analytics and any of
these forms of data and methods may be used to derive insights and guide
decision-making.

Media Anal ytics And Audiences
9
“Media analytics,” a more specialized concept, which also includes
analysis, goes beyond accumulating information that defines or describes
the characteristics of individuals, groups, audiences or users of media mes-
sages. Like audience analysis, analytics include descriptive information,
but also provide a meaningful context concerning media usage and tech-
nological devices. Such information may in turn be used to target the same
or similar audience with a desired message and measure and report results
of those actions. Increasingly, like other businesses, media companies rely
on social media to engage with audiences to distribute their actual media
content and to drive audiences to their primary media offerings.
Like other forms of media, social media data can be very large, and
may be referred to as “big data.” According to Kaushik (2010), most
businesses are focused on collecting and analyzing clickstream data that
provide answers to site behavior “what” questions, such as: product pur-
chases, originating source, keyword clicks. This foundational data may
include visits, time on site, page views, bounce rates, etc. But while
it is important to know what happened … it is even more critical
to know why people do the things they do on … [a] site … and
not just why but also [answer] key questions that can help us
make intelligent decisions about our web presence.
(p. 5)
This phase of analytics involves consideration of outcomes (results), test-
ing (determining what works best), listening to the audience (feedback),
and an examination of the competition. It follows that media analytics is
an iterative process that is pertinent to an array of media platforms, that
may result in a report of key findings, recommendations (insights), and
serve as a guide for future decision-making.
Analysis and Analytics Tools
Tracking and forecasting media audiences through analysis and analyt-
ics is a challenge for traditional broadcasters and all media companies.
As discussed above, traditional methods for understanding legacy media
audiences might best be described as “analysis” because they mostly give
content producers information about the characteristics of media audi-
ences, such as, how many people are reading, listening, or watching, who
they are, where they are, and if they like the content they are consum-
ing. As summarized by Buzzard (2012), since the 1930s measurement
and estimation procedures have been developed and refined over time.
Measurement companies, such as Crossley, Inc., Cooperative Analysis of
Broadcasting (CAB), C.E. Hooper (Hooperatings), A.C. Nielsen (Nielsen
Ratings), American Research Bureau (ARB or Arbitron; now Nielsen

Don A. Grad y
10
Audio), Pulse, and Birch Research Corporation have use various meth-
ods, including: telephone recall and coincidental, door-to-door interviews,
listening and viewing diaries, individual and family panels, focus groups,
and mechanical and electronic recording devices, such as the Audimeter,
household meters, portable people meters, and set-top-boxes. A combi-
nation of these methods has been used to provide a balanced representa-
tion of audiences, changes in viewing patterns (such as on-demand and
time-shifting) and provide an increase in sample size to reflect the expan-
sion in the number of media outlets and corresponding fragmentation in
audiences. As a result, advertisers and programmers are interested in “pre-
senting messages to smaller and smaller subsets of former mass audience,
or more targeted programming, known as hyper-targeting” ( Buzzard,
2012, p. 84).
In recent years, the audience survey response rate has been in decline
and audience measurement companies have been under pressure to
identify alternative methods for measuring media usage on the Internet.
Because television
metamorphosed both in its delivery systems (over-the-air, cable,
wireless, DBS, home videos, backyard satellite, video-on-demand,
and computer) and TV’s overall structure, audience measurement
methods needed to be prepared for a day when any of 500 pro-
grams could be delivered on a local channel because viewers
would be able to select from a smorgasbord of programming.
(Buzzard, 2012, p. 61)
More recently, Comscore, Nielsen, and others have developed new tools
and methods for measuring and analyzing an increasing amount of data
about online audiences.
Preserving large amounts of data was made possible by the shift from
analog to digital storage, the creation of structured databases, and a rapid
decrease in the cost of storage at the turn of the century. “Cheap storage
means it is often cheaper and more cost effective to save all data rather
than taking the time to sift through it and figure out what is valuable”
(Dinsmore, 2016, p. 44). Internet ratings use panel-based, server-based site
data, and combined hybrid measurements using both to track audiences
and assist in gauging the performance of websites. These Web activity
analytics enable companies to improve the effectiveness of their sites and
make comparisons with competitors through online metrics. For com-
parability within the media industry, the use of accepted terminologies
and standard procedures are needed to identify and describe the various
attributes of audiences. This has become even more important with what
has been called the “democratization of media,” where audiences have

Media Anal ytics And Audiences
11
become more than receivers (passive or active), they are now also creators
of media messages.
There are now numerous companies that provide web analytics ser-
vices. Batrinca and Treleaven (2015) list “social media monitoring plat-
forms which measure demographics, influential topics and sentiments.
They include text analytics and sentiment analysis on online consumer
conversations and provide user-friendly interfaces for customizing the
search query, dashboards, reports and file export features” (p. 109). The
Digital Analytics Association provides a list of corporate member com-
panies that have volunteer Certified Web Analysts. The certification rec-
ognizes knowledge and competency in the web analytics industry (DAA,
website).
Measurements and Estimates
Audience measurements are important for two primary reasons: first, in
a commercial context, to demonstrate to advertisers that their products
and services are being called to the attention of consumers; and second,
because by understanding what media consumers value and enjoy, media
companies are better able to offer content that will attract desired audi-
ences. Media producers, such as broadcasters, “turned to advertisers for
financial support, [which] created a need to authenticate the size and
makeup of audiences as a basis for advertising pricing models” (Merritt,
2017, para. 2). As a result, local market media, networks, cable, satel-
lite, and online distributors, want to know their audiences. Measurement
companies have developed various methods of audience segmentation,
such as demographics and psychographics. Legacy media companies also
research and report audiences in three geographic areas: total survey area,
designated marketing area, and metro area (Buzzard, 2012, pp. 69–70).
And to demonstrate their worth to advertisers, media companies analyze
audiences using two primary methods: “measurements” (actual counts)
and “estimates” (statistical approximations).
Measurements provide an understanding of audiences by addressing
useful factors, such as readership, listenership or viewership. Examples
of legacy media measurements include newspaper and magazine “circu-
lation,” a quantification of readership or the number of publications dis-
tributed. Cable and satellite radio and television count “subscribers.” And
the traditional measure of out-door advertising, billboards, is “impres-
sions,” a measure of traffic count. “Reach,” a related term, refers to the
number of different media consumers exposed to a message. From an
advertising perspective, cost per thousand (CPM) is used to price adver-
tising based on the number of people exposed to an ad or commercial.
These and other measurements provide practical and relatively easy ways
to numerically gauge the value of media audiences.

Don A. Grad y
12
Early methods of estimating radio and television audiences used ran-
dom, quota and stratified sampling (Buzzard, 2012). Over many years,
media measurement companies have pioneered and established standard
metrics, such as “ratings,” shares, cumulative audience (cumes), average
quarter hour listeners, Households Using Television (HUT); and time
frame granular measurements that combine on-air and online viewing,
such as live-plus-same-day, C3 (live-plus-three-day DVR playback), and
live-plus-seven-day (Buzzard, 2012). These estimates are derived from
a variety of types of surveys, panel studies and monitoring devices. As
described by Napoli (2010), “ratings analysis is the analysis of the audi-
ence size and composition data produced by audience measurement first
for use in both the commercial and noncommercial media sector” [and
may be used to] “develop and test theoretical perspectives regarding the
dynamics of how audiences consume media and how media institutions
navigate the audience marketplace” (p. 286). These traditional approaches
subsume an array of more specific metrics that gauge the number, charac-
teristics, and behaviors of media consumers.
But with the creation of new media platforms that are available via set-
top boxes, such as Roku, AppleTV, and Sony Media Player, understanding
audiences has required developing nuanced metrics and procedures that
build on existing legacy media measurements and estimates. These new
digital devices, which enable delivery of services, such as NetFlix Hulu,
YouTube, and iTunes, have the potential to monitor the activity of users
as never before, and they require new analytics tools that have challenged
traditional measurement companies (Buzzard, 2012).
Internet audience analytics have also become essential for media pro-
ducers and measurement companies. Online Web traffic and social media
analytics are related to collecting and analyzing data derived from dig-
ital platforms, including: standard metrics (visits/visitors (unique), time
on page/site), bounce rate, exit rate, conversion rate (outcomes (orders)
divided by unique visits), and engagement (likes, degree (positive/negative),
kind (emotional/rational), comments, shares (retweets) memberships), and
others. Analyzing online audiences is an ongoing challenge due to the vari-
ous methods and metrics used by different measurement companies.
Measurement inconsistencies have caused some companies to establish
their own metrics or collaborate on new metrics. For example, for the
2018 Winter Olympics, NBC created its own metric, called “Total Audi-
ence Delivery,” or TAD, which combined viewers across broadcast TV
and cable channels with various streaming platforms. The network devel-
oped TAD because it believed that its audience was underestimated in the
previous Summer Olympics as viewers moved to digital platforms (Lynch,
2018). ESPN has also worked with Nielsen to track live audiences using
a different method. “Nielsen Total Audience” captures television viewing
(traditional and streaming on digital), ESPN streaming and out-of-home

Media Anal ytics And Audiences
13
audiences (Coletti, 2017). Ultimately, the industry will need to coalesce
around metrics to promote comparability.
Another consideration is user generated content (UGC). The unique
two-way feature of online distribution challenges traditional notions
about when content creators are finished with their content. User
responses, such as reviews (positive and negative), referrals through
links, retweets, mash-ups and excerpts of content, and the ability to self-
publish, have made understanding audiences even more complicated.
Now there are bloggers, influencers and interactions between users via
social media, such as Facebook, Twitter, and Instagram, to name a few, all
with an ability to impact the distribution of messages, measurements, and
analysis. And then there is the further complication of mobile. “We have
not seen a massive adoption of mobile analytics yet because the industry
has not settled on how to collect data from mobile platforms” (Kaushik,
2010, p. 250).
From Analytics to Insights
Media analytics are a specific application of audience analysis and con-
tent analysis that examines users or the messages of various media plat-
forms. It is generally accepted that the Holy Grail of analytics is insights.
In its most general form, “insight” refers to “the capacity to gain an accu-
rate and deep understanding of someone or something” (LEXICO , n.d.).
More specifically, it is accepted that “media insights” refer to turning the
results of media analytics into new information to make recommenda-
tions and drive successful tangible actions. Providing insights that address
both legacy and new media audiences is essential for creating, delivering,
and gauging audience responses and behaviors.
Dinsmore (2016) said that analytics are “the systematic production of
useful insights from data” (p. 5). Stone (2014) called it “wisdom,” and
insights reside at the top of what she refers to as “Maslow’s Hierarchy
of Big Data Stages,” in which strategy begins with big data, followed by
information, knowledge, and then wisdom. According to Stone, the pay-
off for companies using data strategically, is a greater likelihood of using
data for making and executing decisions, faster decision-making, and a
better chance of being financially successful (2014, p. 2). Media analytics
are all about insights, and at the very top is “actionable insights.” Rather
than wishful thinking, actionable insights are tangible steps that can actu-
ally be implemented. But how do you get from analytics to insights?
A simple Google search of the term “insights” yields numerous advice
columns on the topic. However, most of these industry commentators
typically focus on observations about analytics, conveniently skip over
guidelines or accepted practices for deriving insights, and leave it to the
reader to figure out how to create insights based on context. Granted,

Don A. Grad y
14
knowing context is critical, but reviewing the procedures of analytics at
this stage isn’t helpful for formulating insights. Paraphrasing some com-
mentators, examples of advice include: ask the right questions, know
your data, consider results in the context of the real world, integrate data
sources to gauge results within context, consider outcomes, visualize data,
and work with others to understand data.
At a basic level, one way to get from analytics to insights is through
logical reasoning: induction (specific to general), deductive (general to
specific), and abductive (a best explanation or an inference). Another
approach is using elements of the scientific method that might in some
cases require hypothesis testing (Dykes, 2012). In this case, the evidence
has already been gathered through the analytics process. What’s missing
is a framework for analysis to guide understanding of the results provided
by analytics. As mentioned earlier, there are four categories of analytics:
descriptive (answer questions), diagnostic (determine causes), predictive
(determine outcomes), prescriptive (prescribe actions) (Erl et al., 2016). It
follows that insights may also be derived in each of these categories.
As a practical matter, for media companies, the framework for deriv-
ing insights and the payoff for traditional audience analysis is simple, an
ability to sell advertising. Being able to identify who (audience demo-
graphics), how many (measurement or estimate), what are they listen-
ing or watching (program or content), how are they receiving (medium/
platform), and when (timeframe), gives media companies the ability to
sell audiences to advertisers. These descriptive insights provide under-
standing and enable companies to make smarter decisions about content
and programming.
And then there are predictive insights, which enable companies to
forecast the future based on trends, data points (maximums, minimums,
averages), distribution of data, time range, standard deviation, inferences,
and projections. With these data serving as independent variables, they
may be predictive or at least suggestive of possible actions. According
to Dinsmore (2016), businesses use insights to solve five core problems:
develop strategy; manage a unit, optimize a process, develop products and
services, and differentiate products and services.
Another approach is to diagnose insights to improve or better focus the
methodologies and algorithms used in analytics. For example, what is the
best way to quantify engagement? What are the variables that contribute
to conversion rate? Kaushik (2010) recommends three strategic tactics
for interpreting web metrics: diagnosing the root cause of metric perfor-
mance, leveraging custom reports, and developing an understanding of a
site’s performance. These strategies inform insights at a macro level before
focusing on detailed metrics.
In a different way and on a deeper level, media analytics insights are
also an attempt by organizations to monitor messages about themselves

Media Anal ytics And Audiences
15
and others. Dowling and Weeks (2011) describe three types of media
analysis: salience and sentiment analysis; theme and contradiction analy-
sis, and problem and solution analysis. Salience is measured by counting
mentions that may be compared to the competition and sentiment by not-
ing whether coverage is assessed as positive, negative or neutral. Theme
and contradiction analysis considers what topics are discussed in media
and if the coverage of those topics is consistent across media outlets/plat-
forms and over time. Themes are factors that may drive decision-making
and future communication that may impact an organization’s reputation.
And problem and solution analysis provides the opportunity to moni-
tor issues and make recommendations. Each of these types of analysis
offers insights into media content that may be useful in reporting about
an organization and reflect content factors that may inform decisions,
such as: share, performance, breadth, tone, risk, and position (Dowling
& Weeks, 2011).
Conclusion
In today’s complex and multi-platform media environment, media ana-
lytics are essential tools for understanding audiences. This chapter has
discussed concepts that pertain to a broad range of legacy and new media
and that guide the study of media analytics, including: audience as an
essential element in analytics, defining media analytics, analysis and ana-
lytic tools, measurements and estimates, and using analytics to guide
insights. At a basic level, one way media organizations can simplify their
world is by reporting who, how many, and the response and behavior
of media audiences, which may include readers, listeners, viewers, con-
sumers, customers, friends, users, and others. But new media platforms
further complicate and challenge measurement companies to track users
across platforms and to establish standard metrics reporting structures.
To be certain, media usage patterns are changing, but despite assump-
tions by some observers to the contrary, legacy media, radio, television,
cable and satellite, are still vital media distribution systems in the near
term that deserve attention. Listenership, viewership, readership, and all
of the methods and metrics used to gauge these audiences are still impor-
tant. Audience estimates are still the prevailing currency of these tradi-
tional media. They are still important, and students of media need to be
grounded in the fundamentals, in addition to new media metrics.
Big data and analytics now make it possible for media researchers
and professionals to quantify media content and audience usage. It is an
evolving media environment where data and things are interconnected,
where monitoring users across platforms becomes routine, and where it
becomes essential for users to better understand and read data, if they are
to be competent citizens.

Don A. Grady
16
References
Axelrod, R. (1973). Schema theory: An information processing model of
perception and cognition. American Political Science Review, 67, 1248–1266.
Bandura, A. (1994). Social cognitive theory of mass communication. In J. Bryant &
D. Zillman (Eds.), Media effects: Advances in theory and research (pp. 61–90).
Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Batrinca, B., & Treleven, P. C. (2015). Social media analytics: A survey of
techniques, tools and platforms. AI and Society, 30(1), 89–116.
Blumer, H. (1969). Symbolic interactionism: Perspective and methods. Englewood,
NJ: Prentice Hall.
Buzzard, K. (2012). Tracking the audience: The ratings industry from analog to
digital. New York and London: Routledge.
Carpentier, N. (2014). New configurations of audience? The challenges of
user-generated content for audience theory and media participation,” In
V. Nightingale (Ed.), The handbook of media audiences (pp. 190–212).
Malden, MA: Blackwell Publishing Ltd.
Clevenger, T. (1966). Audience analysis. Indianapolis, NY: The Bobs-Merrill
Company, Inc.
Coletti, D. (2017, September 26). Nielsen total audience, explained.
ESPN Front Row . Retrieved from www.espnfrontrow.com/2017/09/
nielsen-total-audience-explained/.
Cooper, L. (1932). The rhetoric of Aristotle. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall,
Inc.
Digital Analytics Association. (website). Retrieved from www.digitalanalytics
association.org/corporate_members.
Dinsmore, T. W. (2016). Disruptive analytics: Charting your strategy for next-
generation business analytics. New York, NY: APress.
Dowling, G., & Weeks, W. (2011). Media analysis: What is it worth? Journal of
Business Strategy, 32(1), 26–33.
Dykes, B. (2012). Web analytics action hero: Using analysis to gain insight and
optimize your business. Berkeley, CA: Adobe Press.
Erl, T., Khattak, W., & Buhler, P. (2016). Big data fundamentals: Concepts,
drivers & Techniques. Boston, MA: Prentice Hall and ServiceTech Press.
Few, S. (2009). Now you see it: Simple visualization techniques for quantitative
analysis
. Oakland, CA: Analytics Press.
Katz, E., Blumler, J. G., & Gurevitch, M. (1974). Utilization of mass communication
by the individual. In J. G. Blumler & E. Katz (Eds.), The uses of mass
communication (pp. 19–32). Beverly Hills, CA: Sage Publications.
Kaushik, A. (2010). Web analytics 2.0: The art of online accountability & science
of customer centricity. Indianapolis, IN: Wiley Publishing, Inc.
Klapper, J. T. (1960). The effects of mass communication. New York, NY: The
Freedom Press.
LEXICO: Powered by Oxford. (n.d.) Retrieved from https://www.lexico.com/en/
definition/insight.
Lippman, W. (1922). Public opinion. New York, NC: Free Press Paperbacks.
Lynch, J. (2018, February 9). NBCUniversal’s total audience delivery metric
makes its Olympics advertisers guarantee debut. Adweek. Retrieved from

Media Anal ytics And Audiences
17
www.adweek.com/tv-video/nbcuniversals-total-audience-delivery-metric-
makes-its-olympics-advertiser-guarantee-debut/.
Marchant, J. (2016, January). A journey to the oldest cave paintings in the
world. Smithsonian.com. Retrieved from www.smithsonianmag.com/history/
journey-oldest-cave-paintings-world-180957685/.
Merritt, B. (2017, September 6). A brief history of media
measurement. Medium.com. Retrieved from https://medium.com/@
brentmerritt/a-brief-history-of-media-measurement-f1f28aa807ce.
Napoli, P. M. (2010). Audience evolution: New technologies and the transformation
of media audiences. New York, NY : Columbia University Press.
Petty, R. E., & Cacioppo, J. T. (1986). The elaboration likelihood model of
persuasion. New York, NY : Academic Press.
Press, G. (2013). A very short history of data science. Forbes. Retrieved from
www.forbes.com/sites/gilpress/2013/05/28/a-very-short-history-of-data-
science/#5d9bf5d855cf.
Rohrs, J. K. (2014). Audience: Marketing in the age of subscribers, fans &
followers. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc.
Rosenberry, J. & Vicker, L. (2017). Applied mass communication theory: A guide
for media practioners (2nd ed.). New York, NY : Routledge.
Stone, M. L. (2014). Big data for media. (Report). Reuters Institute for the Study
of Journalism. University of Oxford. Retrieved from https://reutersinstitute.
politics.ox.ac.uk/sites/default/files/2017-04/Big%20Data%20For%20
Media_0.pdf.

18
[Note: This is an edited version of a speech and research presented on
April 8, 2018, to the Broadcast Education Association in Las Vegas.]
Media analytics have come a long way in a very short time. When I was
in the print news business, success was judged by circulation figures and
readership “estimates.” In the magazine world, those data were captured for
magazines by using flashcards and showing them to people and asking if they
recognized the logo of the magazine and if they had read anything recently in
that magazine. Nowadays the analytics are wonderfully precise because it is
so easy to count how many times web pages or apps have been used and to
determine how long people have lingered (or sped from) the page, the place
from which they got to the page and the place they went afterwards.
The more complicated thing to measure now is how people allocate
their attention and what they remember about where they have been. At
Pew Research Center (www.pewinternet.org), we have documented this
complexity in the ever-expanding universe of digital devices and digital
content. Figure 2.1 shows a Triple Digital Revolution in a powerful way.
First, it chronicles the rise of the internet (now used by 89% of adults) and
home broadband (now used by 65% of adults) (Pew Research Center:
Internet & Technology, n.d.a). Next, it shows the even more striking story
about the rise of mobile connectivity (Pew Research Center: Internet &
Technology, n.d.b). Some 95% of American adults now have a cell phone
and 77% have smartphones – the most quickly adopted consumer elec-
tronic device in history. Third, it shows how social media have become
a force in the culture. We asked a generic question, “Do you use social
media?” and 69% say they do. But we also find that 76% of American
adults use YouTube, which many consider to be a social media platform.
We also ask about some specific social media platforms and the data
show that as of early 2018, 68% of adults use Facebook, 35% use
2
The New Age of Media
Analytics
Lee Rainie
Pew Research Center

The New Age Of Media Anal ytics
19
Instagram, 29% use Pinterest, 27% use Snapchat, 25% use LinkedIn,
24% use Twitter, and 22% use WhatsApp. Many, of course, use multiple
platforms, as Figure 2.1 indicates. The median American uses three of the
platforms we query and that adds a great deal of complexity to people’s
communications pattern and the complications researchers face when
they try to understand people’s patterns of media use and communication
(Pew Research Center: Internet & Technology, n.d.c).
The impact of this digital media explosion is grand and powerful. First,
this new media ecology has shifted the way people use their time – which
is what analytics specialists are measuring. Information can be summoned
by users in real time and, additionally, for “all time” as it gets stored in
huge databases. We know down to the second what media people are
consuming and we can compare it to years worth of information about
their viewing patterns over time. The analysis can flow in both directions.
Second, media are now consumed in ways that are place-agnostic. Con-
tent is available anytime and anywhere on connected devices. People run
their own “playlists” of the media they want to consume and they do it on
their schedule in whatever environment suits their needs at the moment.
Third, media consumption is often tied to multi-tasking and dou-
ble-screened (or more). This means people’s attention is also divided and
it makes analytics particularly complicated. It’s one thing to know about
the material that is on a user’s screen. It’s another thing entirely to figure
out whether that person is riveted on the media or attention-wandering to
another screen or open browser or open app. Some media-consumption
activities are clearly linked: a user is commenting on Twitter about the TV
episode she is watching on another app. Some of it is not linked and not
even relevant to the things that a user is doing on another app or browser.
This kind of complexity is also carried out in people’s communica-
tions platforms. People have to think about the information they want to
Figure 2.1 Technology adoption trends over time
Source: Surveys conducted 1994–2018.

Other documents randomly have
different content

Sudanilainen havahtui ja vastasi:
— Kyllä minä näin, kuinka sinä karkasit Gebrin kurkkuun. Vannon
kautta Allahin: sinä jalopeuranpenikka et kuole, mutta tyttö…
Idrys katsoi Neliin, joka nukkui pää vanhan Dinahin sylissä, ja
lisäsi lempeästi:
— Hänelle laitamme kamelin kyttyrälle pesän kuin linnulle, jottei
hän rasittuisi, vaan saisi matkalla nukkua yhtä rauhallisesti kuin nyt.
Sen sanottuaan hän meni erään kamelin luo ja alkoi yhdessä
beduiinien kanssa laittaa parhaan dromedaarin kyttyrälle sijaa Neliä
varten. Sitä tehdessään he keskustelivat, vieläpä riitelivätkin, mutta
vihdoin köysistä, peitteistä ja bamburuo'oista syntyi laite, joka
muistutti syvää koria. Siinä Nel saattoi istua ja maata tarvitsematta
pelätä putoavansa. Korin yli, joka oli niin suuri, että Dinahkin mahtui
siihen, pingotettiin vaate katoksi.
Stas oli iloinen, kun sai edes tämän aikaan. Ajateltuaan heidän
asemaansa hän tuli siihen johtopäätökseen, että heidät
saavutettaisiin ennen ensimmäistä koskipaikkaa, ja tämä ajatus
lohdutti häntä. Mutta nyt hän oli väsynyt, ja hän päätti sitoa itsensä
köydellä kiinni satulaan voidakseen nukkua kun hänen ei enää
tarvinnut tukea Neliä.
Yö kului ja sakaalien ulvonta lakkasi. Karavaanin oli määrä lähteä
liikkeelle. Nähdessään aamun koittavan sudanilaiset menivät
muutaman askelen päässä olevan kallion taa ja alkoivat siellä
peseytyä Koraanin määräysten mukaisesti käyttäen siihen hiekkaa
veden asemesta, jota katsoivat parhaaksi säästää. Kuului kuinka he
lukivat aamurukousta nimeltä "subg". Syvässä hiljaisuudessa saattoi

selvästi erottaa sanatkin: "Armollisen ja laupiaan Jumalan nimeen.
Ylistetty olkoon Herra, maailman valtias, armollinen ja laupias
tuomari! Sinua me kunnioitamme, Sinuun uskomme. Sinulta apua
rukoilemme. Johdata meitä sitä tietä pitkin, joka tuottaa Sinun
armosi ja hyvyytesi, mutta ei tielle syntisten, jotka ovat vihasi
ansainneet ja kulkevat eksyksissä. Amen."
Kuullessaan rukouksen Stas kohotti katseensa taivasta kohti ja
tässä kaukaisessa seudussa, keskellä autioita hietikoita, lausui:
— "Sinuun turvaten me iloitsemme, pyhä Jumalan Äiti…"
8
Yö valkeni päiväksi. Matkanteko oli juuri alkamassa, kun yhtäkkiä
joku huomasi suden noin sadan askeleen päässä karavaanista. Se
näytti olevan peloissaan ikään kuin se juoksisi vihollista pakoon.
Egyptissä ei ole sellaisia petoja, joita susi pelkäisi, ja siksi tulivat
arabit levottomiksi säikähtyneen suden näkemisestä. Mitä tämä
saattoi merkitä? Olivatko takaa-ajajat jo lähellä? Toinen beduiineista
kiipesi vikkelästi kalliolle, mutta kerran ympärilleen vilkaistuaan hän
syöksyi sieltä alas vielä nopeammin.
— Pyhä profeetta! hän huusi peloissaan. — Leijona juoksee
suoraan meitä kohti. Se on aivan lähellä!
Samassa kuului kallion takaa matala "vou"! ja Stas ja Nel
huudahtivat yhteen ääneen:
— Saba!

Koska sana "saba" merkitse leijonaa arabian kielessä, kauhistuivat
arabit kovasti, mutta Chamis purskahti nauruun ja sanoi:
— Tuon leijonan tunnen kyllä!
Chamis vihelsi ja iso koira laukkasi kamelien luo. Kun koira
huomasi lapset, se juoksi heidän luokseen, kaatoi iloissaan Nelin,
joka oli ojentanut kätensä koiraa kohti, hyppäsi Stasin luo,
juoksenteli haukkuen lasten ympärillä, kaatoi Nelin uudestaan,
loikkasi Stasin viereen ja heittäytyi vihdoin pitkälleen heidän
jalkojensa juureen ruveten haukottelemaan.
Koira oli laihtunut ja sen suu oli vaahdossa, mutta siitä huolimatta
se heilutti häntäänsä ja katsoi lempeästi Neliin, ikään kuin olisi
tahtonut sanoa: "Isäsi on käskenyt minun vartioida sinua; tässä minä
nyt olen!"
Lapset istuutuivat Saban viereen ja alkoivat hyväillä sitä. Beduiinit,
jotka eivät ikinä olleet nähneet niin suurta koiraa, katselivat sitä
ihmeissään toistaen: "Allah! o kelb kebir!" (Hyvä Jumala, kuinka
suuri koira!) Vähän aikaa paikallaan maattuaan Saba nosti suuren
kuononsa ylös, vainusi jotakin ja meni sammuneen nuotion paikalle,
jossa oli ruoan jätteitä. Kohta rutisivat lampaan- ja vuohenluut sen
suurissa hampaissa katketen kuin oljenkorret.
Sudanilaiset olivat rauhattomia koiran tulosta. He kutsuivat
Chamiksen syrjään ja keskustelivat levottomina.
— Paholainen tuon koiran on tänne lennättänyt! huudahti Gebr. —
Kuinka se on voinut löytääkin tänne, jos lapset kerran ajoivat
rautateitse Garakiin?

— Varmaankin kamelin jälkiä pitkin, vastasi Chamis.
— Ikävä juttu. Jokainen, joka näkee sen, muistaa meidän
karavaanimme ja näyttää, minne olemme ajaneet. Meidän täytyy
ehdottomasti päästä siitä.
— Mutta miten? kysyi Chamis.
— Onhan meillä pyssy. Ammu koira.
— Pyssy on, mutta minä en osaa ampua. Ehkä te osaatte?
Chamis olisi ehkä jotenkuten osannutkin, sillä olihan Stas
muutaman kerran ladannut ja ampunut hänen nähtensä, mutta hän
sääli koiraa, josta hän piti kovasti ja jota hän oli hoitanut jo ennen
lasten tuloa Medinetiin. Hän tiesi hyvin, että sudanilaiset eivät
osanneet käyttää uudenmallista pyssyä ja että koira tässä suhteessa
olisi turvassa.
— Jollette osaa ampua, sanoi Chamis viekkaasti hymyillen, — niin
ainoastaan tuo pieni "nusrani" (kristitty) voi tappaa koiran, mutta
tällä pyssyllä voi ampua yhtä mittaa useamman kerran ja minä en
ainakaan kehoita antamaan pyssyä hänen käsiinsä.
— Jumala varjelkoon! vastasi Idrys. — Hän ampuisi meidät kuin
parven lintuja.
— Meillä on veitset, huomautti Gebr.
— Koetahan, mutta muista, että sinulla on kurkku, jonka koira
puree poikki ennenkuin olet surmannut sen.
— Mitä on siis tehtävä?

Chamis kohautti olkapäitään.
— Miksi te oikeastaan tahdotte tappaa sen? Vaikka peittäisitte sen
raadon hiekkaan, löytää hyeena sen kuitenkin, takaa-ajajat löytävät
luut ja näkevät, ettemme ole soutaneet Niilin yli, vaan pakenemme
tätä tietä. Juoskoon se perässämme. Aina kun beduiinit ajavat vettä
noutamaan, me piilotamme sen lasten kanssa johonkin kuoppaan.
Heitä se ei jätä, olkaa huoletta. Allah! Oli hyvä, että se tuli nyt,
muuten se olisi johtanut ahdistajat meidät jäljillemme. Sitä pitää
tosin ruokkia, mutta jolleivät ruoanjätteet riitä, niin kyllä se löytää
sakaalin tai hyeenan. Jättäkää se rauhaan, älkääkä tuhlatko aikaa
keskusteluun.
— Ehkä olet oikeassa, arveli Idrys.
— Jos olen, annan sille vettäkin, jottei se menisi itse juomaan
Niilistä ja näyttäytymään kylissä.
Näin päätettiin Saban kohtalosta.
He ajoivat laajalle tasangolle, jonka hiekkaan tuuli oli uurtanut
vakoja. Erämaa oli ääretön. Taivas oli kuin simpukankuori. Idässä
liitivät pilvet opalinvärisinä, pian kullankeltaisiksi muuttuen. Näkyi
yksi säde, sitten toinen ja aurinko nousi, kuten aina etelässä,
yhtäkkiä pilvistä puhjeten ja kirkastaen taivaanrannan. Taivas ja maa
iloitsivat ja rannattomat hietikot avautuivat silmälle.
— Meidän täytyy rientää, Idrys sanoi, — muuten joku vielä
huomaa meidät kaukaa.
Levänneet ja juotetut kamelit kiitivät nopeasti kuin gasellit. Saba
jäi kauaksi jälkeen, mutta turhaa oli pelätä sen eksyvän, sillä

seuraavassa levähdyspaikassa se saavuttaisi joukon varmasti.
Dromedaari, jolla Idrys ja Stas ajoivat, juoksi Nelin kamelin vieressä,
että lapset voisivat keskustella. Sudanilaisten tekemä sija osoittautui
erinomaiseksi, ja tyttö oli siinä todellakin kuin lintu pesässään. Hän
ei päässyt nukkuessaankaan putoamaan, ja matka rasitti häntä nyt
entistä vähemmän. Päivän valo rohkaisi lapsia. Stasin sydämen täytti
toivo, että jos kerran Saba voi saavuttaa heidät, täytyi takaa-
ajajainkin voida. Hän kertoi tästä Nelille, joka hymyili ensi kertaa sen
jälkeen kun sai tietää, että heidät oli ryöstetty.
— Koskahan he saavuttavat meidät? kysyi tyttö ranskaksi, jottei
Idrys ymmärtäisi.
— En tiedä. Ehkä tänään, ehkä huomenna, ehkä parin kolmen
päivän päästä.
— Mutta emmehän me aja takaisin kameleilla?
— Emme. Niilin rantaan vain kameleilla, mutta sitten Niiliä pitkin
El-Wastaan.
— Se on hyvä.
Nel parka, joka ennen niin mielellään ajoi kamelilla, oli nyt saanut
siitä kylläkseen.
Sillä välin beduiinit hoputtivat kameleja minkä jaksoivat, ja Stas
huomasi heidän suuntaavan kulkunsa syvemmälle erämaahan.
Horjuttaakseen Idryksen varmuutta paon onnistumisesta ja
näyttääkseen samalla olevansa varma siitä, että takaa-ajajat
saavuttavat heidät, Stas sanoi:

— Eihän se auta teitä, että ajatte kauemmaksi Niilistä ja Bahr-
Jussefista, sillä teitä ei tulla etsimään Niilin rannoilta, vaan
erämaasta.
— Mistä sinä tiedät että me ajamme kauemmaksi Niilistä, kun et
voi nähdä virran rantoja? Idrys kysyi.
— Siitä, että aurinko, joka on idässä, paistaa nyt suoraan
selkäämme; se merkitsee, että olemme kääntyneet länteen.
— Sinä olet viisas poika, myönsi Idrys. Hetken kuluttua hän lisäsi:
— Mutta takaa-ajajat eivät saavuta meitä, etkä sinä pääse
pakenemaan.
Puoleen päivään asti he ajoivat pysähtymättä, mutta kun aurinko
alkoi paahtaa keskipäivän korkeudesta, peittyivät helteeseen
tottuneet kamelitkin hikeen ja hiljensivät vauhtiaan. Taaskin
ympäröivät kalliot ja kumpareet karavaania. Syvänteet, jotka
sateiden aikana muuttuivat joiksi eli "khoreiksi", harvenivat. Beduiinit
pysähtyivät vihdoin tällaiseen syvänteeseen, joka oli kallioiden
keskellä aivan näkymättömissä. He olivat laskeutumassa kamelien
selästä, kun he yhtäkkiä alkoivat parkua ja heitellä kiviä. Suuri
käärme oli luikerrellut esiin pensaista, joita kasvoi syvänteen
pohjalla. Salamannopeasti se syöksyi kallion koloon. Gebr juoksi
beduiinien avuksi veitsi kädessä. Mutta maa oli niin epätasaista, että
käärmeeseen oli vaikea osua kivellä tai iskeä sitä veitsellä, ja kaikki
kolme palasivat tyhjin toimin käärmejahdista. Tavanomaiset
huudahdukset kaikuivat:
— Allah! Bismillah! Mashallah! Sudanilaiset alkoivat katsella Stasia
omituisen uteliaina. Stas ei tiennyt, mitä nämä läpitunkevat

silmäykset tarkoittivat.
Nel kiipesi alas kamelin selästä, ja vaikkei hän ollutkaan nyt niin
rasittunut kuin yöllä, Stas levitti hänelle huovan varjoisaan, tasaiseen
paikkaan ja käski tytön lepuuttaa jalkojaan. Arabit kokoontuivat
aterialle; siihen kuului kuivaa leipää, taateleita ja kulaus vettä.
Heidän kasvoillaan oli huolestunut ilme. Ateria kului täydellisen
hiljaisuuden vallitessa. Kun se oli päättynyt, Idrys vei Stasin syrjään
ja kysyi salaperäisesti:
— Näitkö tuon käärmeen?
— Näin.
— Oletko sinä loihtinut sen luoksemme?
— En.
— Meitä kohtaa jokin onnettomuus, kun nuo hölmöt eivät saaneet
käärmettä tapetuksi.
— Teitä kohtaa hirsipuu.
— Vaiti! Onko sinun isäsi noita, tietäjä?
— On, vastasi Stas, joka nyt ymmärsi, että nämä taikauskoiset
ihmiset pitivät käärmettä pahana enteenä ja pelkäsivät joutuvansa
kiinni.
— Sinun isäsi on siis lähettänyt sen, Idrys vastasi, — mutta
muistakoon, että me kostamme sinulle hänen noitumisensa.
— Te ette voi tehdä minulle mitään, sillä Fatman pojat kostavat
teille jos loukkaatte minua.

— Joko sinä senkin olet ymmärtänyt? Mutta muista, jollei minua
olisi ollut, niin sinä olisit vuodattanut veresi Gebrin ruoskan iskuista,
sinä ja pikku "bint".
— Sinua minä puolustan, mutta Gebr joutuu hirsipuuhun!
Vastaukseksi Idrys katsoi ihmeissään poikaan ja sanoi:
— Meidän henkemme ei vielä ole sinun käsissäsi, vaikka sinä
puhutkin kuin olisit herramme…
Mutta vähän ajan kuluttua hän lisäsi:
— Sinä olet ihmeellinen "uled" (poika); en ole sinunlaistasi vielä
nähnyt. Olen tähän saakka ollut teille hyvä, älä sinä siis uhkaat
meitä.
— Jumala rankaisee petoksesta, vastasi Stas. Saattoi huomata,
että pojan varma puhe yhdessä huonon enteen kanssa teki Idryksen
levottomaksi. Istuuduttuaan satulaan hän toisti vielä muutaman
kerran: "Olenhan minä ollut teille hyvä", ikään kuin painaakseen sen
pojan mieleen vastaisen varalle. Sitten hän rupesi rukoilemaan
siirrellen pähkinöistä tehtyjä rukousnauhan pallosia.
Kello kahden tienoissa iltapäivällä oli vielä paahtavan kuumaa,
vaikka olikin talvi. Taivaalla ei näkynyt ainoatakaan pilvenhattaraa,
mutta taivaanrannat rupesivat tummenemaan. Karavaanin
yläpuolella lenteli muutamia haukkoja, joiden levitetyt siivet heittivät
hietikolle mustia, vaappuvia varjoja. Kuumassa ilmassa tuntui
palaneen käryä. Yhä täyttä vauhtia juoksevat kamelit alkoivat korista
kummallisesti. Toinen beduiineista lähestyi Idrystä:
— Jotakin pahaa on tulossa, beduiini sanoi.

— Mitä?
— Pahat henget ovat herättäneet hietikoista läntisen tuulen, joka
nyt rientää meitä vastaan.
Idrys ojentautui satulassaan, loi katseensa etäisyyteen ja sanoi:
— Se on totta. Tuuli nousee lounaasta, mutta se ei ole yhtä paha
kuin kmasin, kevätmyrsky.
— Kolme vuotta sitten se hautasi Abu-Hamedin läheisyydessä
kokonaisen karavaanin ja puhalsi vasta viime talvena hiekan pois sen
päältä. Jalla! Myrsky voi olla niin voimakas, että se tukkii kamelien
sieraimet ja kuivattaa veden nahkaisista säkeistä.
— Meidän on kiiruhdettava, ettemme joutuisi suoraan myrskyn
keskelle.
— Olemme menossa suoraan sitä kohti, emmekä voi enää välttää
sitä.
— Mitä pikemmin se tulee, sitä pikemmin myös menee.
Idrys sivalsi kameliaan ruoskalla, ja toiset tekivät samoin. Jonkun
aikaa kuului vain jalla-huutoja ja ruoskan sivalluksia, jotka
paukkuivat kuin laukaukset. Lounainen taivaanranta tummui.
Kuumuus ei hellittänyt, vaan aurinko paahtoi jatkuvasti. Haukat
nousivat korkeuksiin, niiden siipien varjot muuttuivat heikoiksi ja
katosivat lopulta kokonaan.
Ilma oli tukahduttava.

Arabit olivat huutaneet kurkkunsa kuiviksi juhdilleen, sitten he
vaikenivat, eikä hiljaisuutta enää rikkonut muu kuin kamelien korina.
Kaksi pienikokoista kettua juoksi karavaanin ohi päinvastaiseen
suuntaan.
Sama beduiini, joka oli äsken puhellut Idryksen kanssa, sanoi
jälleen oudolla äänellä:
— Se ei ole mikään tavallinen tuuli. Pahat henget vainoavat meitä.
Se käärme on syypää kaikkeen…
— Tiedän, vastasi Idrys.
— Katso, ilma väreilee. Sellaista ei tapahdu talvella.
Hehkuvan kuuma ilma todella väreili, ja optisen näköharhan
johdosta myös hiekka näytti väreilevän. Beduiini riisui hiestä kostean
päähineensä ja sanoi:
— Erämaan sydän värisee tuskasta.
Yhtäkkiä kääntyi karavaanin kärjessä ajava beduiini ympäri ja alkoi
huutaa:
— Se lähestyy jo, se lähestyy!
Myrsky oli todellakin nousemassa. Kaukana näkyi kuin tumma
pilvi, joka kohosi ylemmäs ja läheni karavaania. Tuulenpuuskat
alkoivat tanssia joukon ympärillä, ja samassa tuulenpyörteet
rupesivat lennättämään hiekkaa; ne muodostivat suppiloita ikään
kuin joku olisi pyöritellyt valtavalla kepillä erämaan hiekkapintaa.
Paikoin kohosi pyöriviä patsaita, jotka olivat alhaalta kapeita ja
avautuivat ylöspäin. Tätä kesti vain hetken. Pilvi, jonka karavaanin

kärkimies oli ensimmäisenä havainnut, lähestyi huimaa vauhtia.
Tuntui kuin suuren linnun siipi olisi pyyhkäissyt ihmisten ja kamelien
yli. Tuossa tuokiossa olivat ajajien suut ja silmät täynnä pölyä.
Pölypilvet peittivät taivaan, ja tuli pimeä. Ihmiset katosivat näkyvistä,
ja lähimmät kamelit häämöttivät kuin sumun seasta. Ei suhina —
sillä erämaassa ei ole puita — vaan tuulen pauhina tukahdutti
matkamiesten huudot ja kamelien mylvinnän. Ilmassa tuntui
palaneen katkua. Kamelit pysähtyivät, kääntyivät selin tuuleen ja
ojensivat pitkät kaulansa niin alas, että sieraimet miltei koskettivat
maata.
Sudanilaiset, eivät kuitenkaan tahtoneet pysähtyä, sillä karavaanit,
jotka olivat sen tehneet, ovat usein hautautuneet hiekkaan. Yleensä
on paras ajaa tuulen mukana, mutta näin menetellen karavaani olisi
joutunut Fajumiin, josta he odottivat takaa-ajajia. Kun ensimmäiset
tuulenpuuskat olivat ohi, he lähtivät taas eteenpäin.
Seurasi lyhyt tyven, mutta punertava pimeys hälveni hitaasti, sillä
auringon säteet eivät pystyneet tunkeutumaan ilmassa leijuvan
hiekkapölyn läpi. Suuremmat ja raskaammat hiekkajyväset alkoivat
kuitenkin pudota alas. Ne täyttivät satuloiden kolot ja vaatteiden
poimut. Ihmiset ja eläimet vetivät joka henkäyksellä sisäänsä pölyä,
joka ärsytti keuhkoja ja narskui hampaissa. Mutta tuuli saattaisi
nousta uudelleen ja peittää heidät kokonaan. Stasin mieleen juolahti,
että jos hän pimeydessä voisi siirtyä Nelin kamelille, niin hän voisi
ajaa sillä myötätuuleen ja paeta pohjoista kohti. Ehkäpä miehet eivät
huomaisi sitä pimeyden keskellä, ja jos he kerran pääsisivät johonkin
Bahr-Jussefin lähistöllä olevaan kylään Niilin varrelle, niin he olisivat
pelastuneet. Idrys ja Gebr eivät varmasti uskaltaisi ajaa sinne saakka
peläten joutuvansa viranomaisten käsiin.

Stas tönäisi Idrystä olkapäähän sanoen:
— Anna minulle vettä.
Idrys antoi auliisti, koska vettä oli vielä runsaasti jäljellä ja kamelit
oli sitä paitsi juotettu edellisenä yönä. Sitä paitsi hän tiesi kokeneena
erämaan kulkijana, että myrskyä tavallisesti seurasi sade, joka
täyttää syvänteet vedellä.
Stasin oli todellakin jano, hän joi paljon ja antamatta vesileiliä
takaisin hän tönäisi Idrystä uudelleen ja sanoi:
— Pysäytä karavaani.
— Miksi? sudanilainen kysyi.
— Tahdon nousta pikku "bintin" kamelille ja antaa hänelle vettä.
— Dinahilla on enemmän vettä kuin minulla.
— Mutta hän on ahne ja on kai juonut sen loppuun. Sitä paitsi
teidän tekemässänne satulassa on varmaankin paljon hiekkaa. Dinah
ei tiedä, miten sen kanssa on meneteltävä.
Idrys sivalsi kamelia ruoskalla, ja he ajoivat hetken ääneti.
— Mikset vastaa? kysyi Stas.
— Ajattelen, että olisikohan parempi sitoa sinut satulaan vai sitoa
kätesi selän taa?
— Hulluttelet!
— En. Kyllä minä arvasin suunnitelmasi.

— Mitäpä minä tekisin, kun takaa-ajajat näinkin saavat meidät
kiinni.
— Erämaa on Jumalan käsissä.
He vaikenivat. Karkeampi hiekka oli pudonnut maahan, mutta
ilmassa oli vielä hienoa, punertavaa hiekkaa, jonka läpi aurinko hohti
kuin kiiltävä kuparilevy. Saattoi kuitenkin nähdä jo kauemmaksi.
Karavaanin edessä levisi tasainen hietikko, jonka rannalla
teräväsilmäiset arabit huomasivat uuden pilven. Se oli edellistä
korkeampi ja siitä kohosi patsaita, jotka olivat yläpäästä hyvin
leveitä. Sieltä lähestyi hurja pyörremyrsky, joka pani arabien ja
beduiinien sydämet takomaan hurjasti. Idrys peitti korvansa käsillä ja
rupesi kumartelemaan lähestyvälle myrskylle. Hänen uskonsa yhteen
ainoaan Jumalaan ei näyttänyt estävän häntä kunnioittamasta ja
pelkäämästä muitakin jumalia, sillä Stas kuuli selvästi hänen
sanovan:
— Herra! Me olemme sinun lapsiasi, älä surmaa meitä!
Mutta herra syöksyi heidän ylitseen ja iski kameleihin niin
hirmuisella voimalla, että ne olivat tuupertua nurin. Eläimet
kokoontuivat lähelle toisiaan ja painoivat päänsä yhteen. Hiekka
nousi sakeana pilvenä ylös. Entistä synkempi pimeys peitti
karavaanin, ja tässä pimeydessä heidän ohitseen lensi
käsittämättömiä mustia esineitä, ikään kuin suuria kameleita. Pelko
valtasi arabit, jotka luulivat niitä hiekan alle hautautuneiden vainajien
sieluiksi. Huminan keskellä kuului kauheita huutoja, jotka olivat kuin
itkua tai naurua, joskus kuin avunhuutoja. Mutta ne olivat
ääniharhoja. Karavaania uhkasi paljon suurempi vaara. Sudanilaiset
tiesivät hyvin, että suuri pyörre voisi heittää heidät kaikki ilmaan ja

viskellä hietikolle. Sinne he hautautuisivat, kunnes seuraava
pyörremyrsky joskus puhaltaisi hiekan heidän jäännöstensä yltä.
Stasia pyörrytti, hengitystä ahdisti ja silmät sokaistuivat hiekasta.
Hän oli joskus kuulevinaan Nelin itkua ja ajatteli sen tähden vain
tyttöä. Käyttäen hyväkseen sitä, että kamelit seisoivat pienessä
rykelmässä ja että Idrys ei voinut nähdä häntä, hän päätti kiivetä
hiljaa Nelin kamelille, mutta ei paetakseen vaan auttaakseen ja
rohkaistakseen tyttöä. Tuskin hän oli kohottanut jalkojaan ja
ojentanut kätensä Nelin satulaa kohti, kun suuri käsi sieppasi
hänestä kiinni. Sudanilainen nosti hänet ilmaan kuin höyhenen,
asetti eteensä ja sitoi palmuköydellä hänen kätensä ja sitten koko
pojan satulaan kiinni. Stas puri hammasta ja koetti vastustaa, mutta
turhaan. Kurkku kuivana ja suu hiekkaa täynnä hän ei voinut eikä
halunnut vakuuttaa Idrykselle, että oli aikonut auttaa tyttöä, eikä
paeta. Mutta kun hän hetken kuluttua luuli tukehtuvansa, hän alkoi
huutaa:
— Pelastakaa pikku "bint"!… Pelastakaa pikku "bint"!…
Mutta arabit pitivät omaa henkeään tärkeämpänä. Tuuli oli niin
tuima, että he eivät pysyneet satuloissaan, eivätkä kamelit voineet
seistä samalla paikalla. Beduiinit, Chamis ja Gebr hyppäsivät maahan
pitääkseen kameleja suitsista kiinni. Idrys päästi Stasin takapaikalle
ja teki samoin. Eläimet levittivät jalkansa seistäkseen lujemmin
tuulta vastaan, mutta niitten voimat eivät riittäneet, ja karavaani
alkoi hienon kivisateen piiskaamana ja tuulen työntämänä kiertyä
ympäri. Näin kului tunti, toinen… Asema kävi yhä vaarallisemmaksi.
Idrys käsitti, että ainoa pelastuskeino oli nousta kamelien selkään ja
ajaa myötätuuleen. Mutta niin he joutuisivat Fajumiin, jossa heitä
odottaisi egyptiläinen tuomioistuin ja hirsipuu.

— Surkeata! Idrys ajatteli. — Mutta myrsky pidättää myös takaa-
ajajia, ja kun tyyntyy, ajamme taas etelää kohti.
Hän huusi, että kaikki istuisivat kameleille.
Samassa tapahtui jotakin, mikä muutti tilanteen täysin.
Tummat, melkein mustat hiekkapilvet alkoivat sinertää. Pimeys
kasvoi, ja samassa jyrähti korkeudessa nukkunut, tuulen herättämä
ukkonen. Se alkoi mahtavana, uhkaavana, vihaisena kulkea Arabian
ja Libyan erämaiden väliä. Kuului ryske kuin vuoria ja kallioita olisi
sortunut taivaasta alas. Ukkosen jyrinä kasvoi kasvamistaan,
vapisutti maailmaa, juoksi pitkin taivaanrantoja, salama iski joskus
sellaisella voimalla, että taivaankansi tuntui romahtavan maahan;
sitten se taas vyöryi kolkosti jyristen, kohosi, häikäisi salamalla,
ärsytti jyrinällä, heikkeni, kasvoi…
Tuuli tyyntyi kuin omaa voimaansa ihmetellen, ja jossakin
äärettömän kaukana taivaan portit menivät ryskyen kiinni. Seurasi
kuolonhiljaisuus.
Sitten kuului tässä syvässä hiljaisuudessa johtajan ääni:
— Jumala on vihurin ja myrskyn herra! Olemme pelastuneet!
He lähtivät liikkeelle. Mutta ympäröivä yö oli niin pimeä, ettei
kameleja voinut erottaa, vaikka he ajoivat lähellä toisiaan. Sen
tähden miesten täytyi koko ajan puhua äänekkäästi, jotteivät eksyisi
toisistaan. Aika ajoin kirkkaat, siniset ja punaiset salamat sinkoilivat
erämaan avaruudessa, mutta sitten tuli taas niin mustaa, että
pimeys tuntui aivan käsin kosketeltavalta. Vaikka etummaisena
ajavan beduiinin ääni koko ajan rohkaisi toisia, he olivat edelleen

levottomia, sillä he ajoivat umpimähkään tietämättä minne päin
kulkivat. Kamelit kompastelivat vähän väliä eivätkä pystyneet
juoksemaan nopeammin. Ne hengittivät niin omituisen äänekkäästi,
että koko erämaa tuntui huohottavan levottomasti. Vihdoin alkoivat
suuret sadepisarat putoilla, ja samassa kajahti etumaisena ajavan
ääni pimeydessä:
— Kohr!…
He olivat syvänteen reunalla. Kamelit pysähtyivät ja alkoivat sitten
varovasti laskeutua.
9
Syvänne oli leveä. Sen pohjalla oli paljon kiviä, joitten välissä
kasvoi matalia, okaisia pensaita. Syvänteen eteläisen seinän
muodostivat korkeat kalliot, jotka olivat täynnä halkeamia ja koloja.
Arabit tarkastelivat kalliota hiljaisen, mutta yhä tihenevän
salamoinnin valossa. Pian he sattuivatkin löytämään
matalanpuoleisen, mutta leveän, luolamaisen syvennyksen, johon he
voisivat helposti sijoittua rankkasateen tullessa. Kamelit vietiin
pienelle kunnaalle luolan edustalle. Beduiinit ja molemmat
vanhemmat sudanilaiset riisuivat kameleilta valjaat ja taakat, jotta
ne voisivat paremmin levätä, mutta Chamis valmisteli sillä aikaa
nuotiota okaisista pensaista. Koko ajan putoili harvakseltaan suuria
sadepisaroita, mutta vasta sitten, kun he jo olivat levolla, alkoi sataa
niin rankasti, että vesi valui virtoina maahan. Sellaiset sateet, joita
sattuu vain kerran muutamaan vuoteen, nostavat veden talvellakin
kanavissa ja Niilissä, ja Adenissa ne täyttävät suuret vesisäiliöt, joita

ilman kaupunki ei voisi tulla toimeen. Stas ei ollut ikinä nähnyt
sellaista. Vesi alkoi virrata solisten pitkin syvänteen pohjaa. Arabit
vilkaisivat tuon tuostakin ulos nähdäkseen, uhkasiko mikään vaara
eläimiä. Ihmisten oli mukava istua luolassa suojassa sateelta kuivien,
kirkkaasti palavain risujen valossa. Kaikki näyttivät iloisilta. Idrys oli
heti heidän tultuaan irrottanut Stasin kädet, jotta tämä voisi syödä.
Hän kääntyi hymyillen pojan puoleen ja virkkoi:
— Mahdi on suurempi kaikkia valkoisia noitia. Hän asetti
hirmumyrskyn ja lähetti sateen.
Stas ei vastannut mitään, sillä hän hoiteli Neliä, joka oli
menehtymäisillään. Hän ravisti hiekan tytön hiuksista, kastoi
pyyhinliinan veteen ja pyyhki hänen kasvonsa ja silmänsä. Dinah ei
olisi voinut tehdä sitä, sillä myrskyn aikana oli hänen ainoa silmänsä
tullut melkein sokeaksi. Nel antoi Stasin tehdä, mitä tämä tahtoi,
katsoi kuin väsynyt lintu häneen ja vasta sitten, kun Stas oli riisunut
hänen kenkänsä, pudistanut niistä hiekan ja levittänyt hänelle
huopapeitteen makuusijaksi, Nel kiersi pienet kätensä pojan kaulaan.
Stasin sydämen täytti sääli. Hän tunsi olevansa tytön holhooja,
vanhempi veli, ainoa puolustaja tällä hetkellä. Hän tunsi
rakastavansa tätä pientä sisarta, rakastavansa paljon enemmän kuin
koskaan ennen. Olihan hän rakastanut Neliä jo Port Saidissa, mutta
pitänyt myöskin "pienokaisena", ja sentähden Stasin mieleen ei ollut
koskaan juolahtanut suudella tyttöä edes kädelle sanoessaan hänelle
hyvää yötä. Mutta nyt oli yhteinen onnettomuus herättänyt hänessä
uinuvan tunteen, ja hän suuteli tytön pieniä kätösiä.
Mentyään levolle Stas ajatteli Neliä ja päätti tehdä kaikkensa
vapauttaakseen hänet vankeudesta. Poika oli valmis kaikkeen,
vieläpä haavoihin ja kuolemaan, mutta sillä pienellä, salaisella

ehdolla, etteivät haavat kirvelisi kovasti ja ettei kuolemakaan olisi
aivan todellinen, sillä muussa tapauksessa hän ei saisi nähdä
vapautetun Nelin iloa. Sitten hän alkoi miettiä sankarillisia
pelastuskeinoja, mutta ajatukset alkoivat hämmentyä, eikä kestänyt
kauan ennen kuin hän näki suurten hiekkapilvien putoavan
päälleen… näki kamelien ryömivän päänsä sisään — ja nukahti.
Varustettuaan kamelit yökuntoon arabit vaipuivat pian sikeään
uneen, sillä he olivat väsyneet kamppailussa myrskyä vastaan.
Nuotio sammui, luola pimeni. Kuului nukkuvain kuorsauksia ja veden
kohinaa ulkoa. Näin kului yö.
Aamun lähetessä Stas heräsi viluun. Hänestä tuntui, että
kalliokuoppiin kokoontunut vesi tippui halkeamista hänen päälleen.
Poika nousi istumaan, taisteli unta vastaan eikä voinut käsittää,
missä hän oli ja mitä hänelle oli tapahtunut.
Vähitellen hän tuli tajuihinsa.
— Ahaa! hän ajatteli. — Eilen oli rajumyrsky ja me olemme nyt
luolassa sadetta paossa.
Hän katseli ympärilleen. Ensiksi hän huomasi ihmeekseen, että
sade oli ohi ja ettei luola ollutkaan pimeä, sillä sitä valaisi
laskeutumassa oleva kuu. Sen kalpeiden säteitten valossa saattoi
nähdä matalan, mutta leveän luolan koko sisustan. Stas näki selvästi
vieressään nukkuvat arabit ja luolan vastakkaisella puolella Dinahin
vieressä nukkuvan Nelin valkoiset vaatteet. Hän tunsi taaskin syvää
myötätuntoa tyttöä kohtaan.
— Nel nukkuu… Nel nukkuu, hän kuiskasi itsekseen, — mutta
minä en nuku ja… minun täytyy pelastaa hänet.

Katseltuaan arabeja tarkemmin hän ajatteli:
— Oh, tahtoisinpa kaikki nuo roistot…
Hän hätkähti. Hänen katseensa osui nahkakoteloon, jossa hänen
joululahjaksi saamansa pyssy oli, ja patruunalaukkuun, joka oli
hänen ja Chamiksen välissä käden ulottuvilla.
Hänen sydämensä alkoi tykyttää kiivaasti. Jospa hän saisi käsiinsä
pyssyn ja patruunat, niin hän olisi tilanteen herra. Hänen tarvitsisi
vain hiipiä hiljaa luolasta ulos, piiloutua kallionkielekkeitten väliin ja
odottaa, kunnes he tulisivat ulos.
— Kun sudanilaiset ja beduiinit heräävät, hän ajatteli, — ja
huomaavat minun olevan poissa, niin he rientävät kaikki luolasta
ulos, mutta silloin minä kahdella laukauksella kaadan kaksi
ensimmäistä, ja ennen kuin toiset ovat ehtineet juosta luokseni, on
pyssy taas ladattu. Jäljelle jää vain Chamis, mutta hänen kanssaan
tulen kyllä toimeen…
Hän näki mielikuvituksessaan neljä veristä ruumista. Hänen
rintansa täyttyi pelosta ja kauhusta. Murhata neljä ihmistä! Hän
muisti nähneensä kerran Port Saidissa työmiehen, jonka
höyryruoppaajan rautalapio oli surmannut. Kuinka hirveältä verinen
ruumis oli näyttänyt. Hän värisi pelkästä muistosta. Ja nyt niitä olisi
neljä!… Synti ja kauhistus!… Ei, ei, sitä en ikinä voisi tehdä.
Hän alkoi kamppailla omia ajatuksiaan vastaan. Itsensä tähden
hän ei sitä tekisi… Mutta tässä on kysymys Nelistä, tytön
puolustamisesta, pelastumisesta ja elämästä, sillä hän ei voi kestää
tätä, vaan kuolee jo matkalla tai villien dervishilaumain keskuudessa.

Mitä merkitsee tuollaisten roistojen veri Nelin elämän rinnalla?
Saattaako tällaisissa tapauksissa epäillä?
— Nelin tähden! Nelin tähden!…
Mutta yhtäkkiä Stasin mieleen juolahti kauhistuttava ajatus. Miten
käy, jos joku noista roistoista kohottaa veitsensä Nelin rintaa kohti ja
sanoo tappavansa tytön, jos hän, Stas, ei antaudu eikä anna pyssyä
pois? Miten silloin käy?
— Silloin, vastasi poika omaan kysymykseensä, — me heti
antaudumme.
Tuntien heikkoutensa hän heittäytyi takaisin makuusijalleen.
Kuu katsoi nyt vain silloin tällöin luolaan, jossa tuli pimeämpi.
Arabit kuorsasivat taukoamatta. Stas makasi vähän aikaa hiljaa,
kunnes uusi ajatus heräsi hänen mielessään.
Entä jos hän ei ampuisikaan ihmisiä, vaan kamelit? Onhan sääli
viattomia eläimiä, mutta mikä auttoi? Jos hänen onnistuisi tappaa
neljä tai viisi kamelia, olisi mahdotonta jatkaa matkaa. Kukaan
miehistä ei uskaltaisi ajaa rantakyliin ostamaan kameleja. Silloin Stas
isien puolesta lupaisi, että heitä ei rangaistaisi, vaan että he saisivat
rahaa… eikä auttaisi muu kuin palata.
Niin. Entä jos he eivät anna aikaa tehdä lupauksia, vaan
raivoissaan tappavat hänet heti.
Mutta heidän täytyisi kuunnella, sillä ladattu pyssy kädessä hän
voisi pitää heidät loitolla, kunnes oli sanonut kaikki. Kun hän niin
tekee, he käsittävät, että ainoa pelastuskeino on antautuminen.
Sitten hän asettuu karavaanin etupäähän ja johtaa sen suoraa päätä

Bahr-Jussefiin ja Niilin rannalle. On totta, että he paraikaa ovat
näistä paikoista parin päivän matkan päässä, koska arabit
varovaisuuden vuoksi olivat ajaneet syvälle sisämaahan. Mutta se ei
haittaisi, sillä jäisihän muutamia kameleja jäljelle, ja yhdellä niistä
saisi Nel ajaa. Stas alkoi tarkastella arabeja. He näyttivät nukkuvan
sikeästi. Mutta koska yö oli loppumaisillaan, he voisivat kohdakkoin
herätä. Täytyi siis toimia vitkastelematta. Patruunalaukun saattoi
ottaa helposti, sillä se oli melkein vieressä. Toisin oli pyssyn laita;
Chamis oli näet pannut sen viereensä. Stas toivoi voivansa anastaa
sen, mutta päätti ottaa sen ulos kotelostaan ja liittää piipun tukkiin
vasta ulkona muutaman askelen päässä luolasta, sillä metallin
kilahdus voisi herättää nukkuvat.
Hetki lähestyi. Stas kumartui Chamiksen yli, otti kotelon
kädensijasta kiinni, nosti ja rupesi hivuttamaan koteloa omalle
puolelleen. Sydän jyskytti, silmissä musteni, hengitystä ahdisti,
mutta hän puri hammasta ja koetti säilyttää mielenmalttinsa. Kun
kotelon hihnat hiukan narahtivat, pusertui kylmä hiki pojan otsalle.
Tämä hetki oli hänestä pitkä kuin iankaikkisuus. Chamis ei
hievahtanutkaan. Kotelo vilahti kaaressa hänen ylitseen ja oli
patruunalaukun vieressä.
Stas hengähti helpotuksesta. Puolet oli tehty. Nyt oli hiivittävä
äänettömästi ulos luolasta, juostava muutaman askelen päähän,
piilouduttava kallioiden suojaan, laitettava pyssy kuntoon ja
varustettava muutamia patruunoita taskuun varalle. Silloin olisi koko
karavaani hänen vallassaan.
Stasin musta varjo ilmaantui luolan suuhun. Vielä sekunti, ja hän
on luolan ulkopuolella. Vielä hetki, ja hän on piilossa kalliolla. Silloin,
vaikka joku rosvoista heräisikin… olisi jo myöhäistä. Poika siirsi toisen

jalkansa ja tunnusteli maata peläten kolauttavansa kiviä, joita oli
luolan pohjalla. Nyt hän kurkotti jo päänsä luolan aukosta ulos
valmiina ryömimään kokonaan ulos, kun yhtäkkiä tapahtui jotakin,
mikä sai veren hyytymään pojan suonissa.
Keskellä syvää hiljaisuutta kajahti ukkosena Saban haukunta
täyttäen koko syvänteen. Arabit heräsivät hetkessä ja ensimmäisenä
osui heidän silmiinsä — Stas pyssy toisessa ja patruunalaukku
toisessa kädessä.
Voi Saba, mitä sinä teit!
10
Silmänräpäyksessä kaikki hyökkäsivät huutaen Stasin kimppuun,
riistivät häneltä pyssyn ja patruunalaukun, heittivät hänet maahan,
sitoivat kädet ja jalat köysillä ja löivät ja potkivat häntä, kunnes Idrys
ajoi heidät pois peläten heidän rääkkäävän pojan kuoliaaksi. Sitten
he alkoivat keskustella katkonaisin lausein ja sanoin, kuten ihmiset,
jotka ovat pelastuneet kauheasta vaarasta.
— Tuo on itse saatana! ärähti Idrys pelästyksestä ja
mielenliikutuksesta kalpeana.
— Hän olisi ampunut meidät kaikki kuin parven villisorsia, lisäsi
Gebr.
— Oh, ellei tuo koira olisi…
— Jumala sen lähetti.

— Ja te aioitte tappaa sen, virkkoi Chamis.
— Tästä lähtien kukaan ei saa koskea siihen.
— Siltä ei tule koskaan puuttumaan luita eikä vettä,
— Allah! Allah! toisti Idrys yhä levottomana. — Kuolema liikkui
meidän päällemme.
He katsoivat vihoissaan maassa makaavaa Stasia ja ihmettelivät,
miten tuollainen pieni poika oli ollut vähällä syöstä heidät
onnettomuuteen ja perikatoon.
— Profeetan nimessä! huudahti toinen beduiineista. —
Varokaamme, ettei tuo paholaisen poika väännä niskojamme nurin!
Käärmettä me Mahdille kuljetamme! Mitä te aiotte tehdä hänelle!
— Lyödään häneltä oikea käsi pois! huusi Gebr.
Beduiinit eivät vastanneet siihen mitään, mutta Idrys ei tahtonut
suostua sellaiseen. Hän tuli ajatelleeksi, että jos takaa-ajajat saavat
heidät kiinni, niin heitä odottaisi pojan silpomisen tähden kauhein
mahdollinen rangaistus. Ja kuka vastaisi siitä, ettei Stas kuolisi
moisesta leikkauksesta? Siinä tapauksessa jäisi vain Nel, jolla Fatma
ja hänen lapsensa lunastettaisiin.
Kun Gebr otti veitsensä pannakseen täytäntöön uhkauksensa,
Idrys tarttui hänen käteensä sanoen:
— Ei! Mikä häpeä viidelle Mahdin sotilaalle pelätä yhtä kristittyä
penikkaa niin kovasti, että käsi lyödään poikki! Sidotaan hänet öiksi
kiinni ja rangaistaan häntä kymmenellä ruoskaniskulla.

Gebr oli valmis täyttämään tuomion, mutta Idrys esti häntä jälleen
ja käski erään beduiineista lyödä kuiskaten samalla tämän korvaan,
ettei tämä löisi liian lujaa. Kun Chamis ei tahtonut sekaantua asiaan
joko siksi, että oli ennen ollut insinöörin palveluksessa tai jostakin
muusta syystä, käänsi toinen beduiineista Stasin vatsalleen. Mutta
juuri kuin rangaistus aiottiin panna täytäntöön, ilmaantui
odottamaton este.
Nel ja Saba tulivat luolasta.
Nel oli leikkinyt koiran kanssa, joka luolaan tultuaan oli heti
heittäytynyt tytön jalkojen juureen. Hän oli kyllä kuullut arabien
huudot, mutta ei ollut välittänyt siitä sen enempää, sillä Egyptissä
sekä arabit että beduiinit huutavat milloin vain mieli tekee, niin että
aluksi saattaa luulla heidän aina haastavan tappelua. Mutta kun tyttö
oli huutanut Stasia luokseen saamatta vastausta, hän meni
katsomaan, missä poika oli, ja näki kauhukseen aamun himmeässä
valossa Stasin makaavan maassa ja beduiinin hänen päällään ruoska
kädessä. Nel alkoi huutaa ja tömistää jalkojaan, mutta kun beduiini
ei siitä välittänyt, vaan löi, hän juoksi Stasin luo ja peitti pojan
itsellään. Beduiini ei uskaltanut luvatta lyödä tyttöä, joka samassa
huusi epätoivoisesti:
— Saba! Saba!
Saba ymmärsi heti, mistä oli kysymys. Yksi loikkaus — ja se oli
Nelin vieressä. Koiran selkäkarvat nousivat pystyyn, silmät veristyivät
ja sen rinnasta nousi vihainen haukunta, joka oli kova kuin ukkosen
jyrinä.
Rypistyneet huulet kohosivat ja niitten alta näkyivät suuret
valkoiset hampaat ja punaiset ikenet. Koira alkoi kääntää päätään

oikealle ja vasemmalle, ikäänkuin se olisi tahtonut näyttää
sudanilaisille ja beduiineille pelottavat aseensa ja sanoa:
— Katsokaa millä minä puolustan lapsia! Kaikki peräytyivät
nopeasti, koska ensinnäkin tiesivät, että Saba oli pelastanut heidän
henkensä, ja toiseksi koska he näkivät, että suuttunut koira upottaisi
empimättä hampaansa sen kurkkuun, joka tällä hetkellä uskaltaisi
lähestyä Neliä. He seisoivat siinä avuttomina katsoen arastellen
toisiinsa ja ikäänkuin kysyen, mitä nyt, oli tehtävä. He epäröivät niin
kauan, että Nel ehti kutsua vanhan Dinahin vapauttamaan Stasin
siteistä. Poika nousi ja laskien kätensä Saban pään päälle sanoi
hammasta purren miehille:
— Minä en aikonut tappaa teitä, vaan kamelit. Mutta nämäkin
sanat vaikuttivat arabeihin niin järkyttävästi, että he olisivat varmasti
hyökänneet uudestaan Stasin niskaan, jolleivät Saban säkenöivät
silmät ja hurja olemus olisi pidättäneet heitä siitä.
Seurasi hetken hiljaisuus, sitten kajahti Idryksen kantava ääni:
— Eteenpäin! Eteenpäin!
11
Kului päivä, yö ja vielä päivä, mutta he ajoivat yhä etelää kohti
pysähtyen silloin tällöin hetkeksi syvänteisiin lepuuttamaan,
juottamaan ja ruokkimaan kameleja ja tyydyttämään omaa janoa ja
nälkää. Takaa-ajajia peläten he kääntyivät vielä enemmän länteen,
sillä vettä heillä oli joksikin aikaa riittävästi eikä sitä varten tarvinnut

siis ajaa Niilin rantaan. Sadetta oli kestänyt vain seitsemän tuntia,
mutta sen ajan olikin vettä tullut kuin pilvet olisivat revenneet. He
tiesivät, että syvänteitten pohjilla ja kalliosyvennyksissä olisi vettä
ainakin muutaman päivän ajan, niin että riittäisi heille ja kameleille,
ehkäpä varastoonkin. Rankkasadetta seurasi ihmeen ihana sää.
Taivaalla ei näkynyt ainoatakaan pilveä ja ilma oli kirkas. Öisin säteili
tähtien peittämä taivas tuhansin timantein. Erämaan hietikot
huokuivat viileyttä.
Kamelien kyttyrät olivat pienentyneet, mutta kun niitä ruokittiin
hyvin, eivät ne uupuneet matkasta, vaan juoksivat nopeammin kuin
ensimmäisenä päivänä Garak-el-Sultanista lähdettyä. Stas huomasi
ihmeekseen, että beduiinit löysivät muutamista syvänteistä ja
kallionkoloista durraa ja taateleja, mistä saattoi päätellä, että he
olivat edeltäpäin varustautuneet ryöstöön ja sopineet siitä
keskenään. Olihan luonnollista, että beduiinit olivat Mahdin
hengenheimolaisia, ja juuri siksi sudanilaiset saivat heidät niin
helposti salaliittoonsa. Fajumin ja Garak-el-Sultanin ympäristöissä oli
paljon beduiineja, jotka osaksi lapsineen ja kameleineen kuljeskelivat
pitkin erämaata, osaksi tulivat Medinetiin tai muille rautatieasemille
ansiotöihin. Näitä kahta beduiinia Stas ei ollut milloinkaan nähnyt, ja
he lienevät tuskin olleetkaan koskaan Medinetissä, koska eivät
tunteneet Sabaa.
Toisinaan juolahti Stasin mieleen lahjoa beduiinit, mutta
muistettuaan heidän innokkaat huudahduksensa joka kerta, kun
Mahdin nimi oli mainittu, hän ymmärsi sen mahdottomaksi. Stas ei
kuitenkaan antautunut toivottomuuden valtaan, sillä hänen
sielussaan piili ihmeteltävä voima, joka vain kasvoi
vastoinkäymisistä. "Kaikki, mitä olen yrittänyt", hän ajatteli, "on
päättynyt tappioon. Mutta vaikka minua joka päivä ruoskittaisiin,

vaikka minut ruoskittaisiin kuoliaaksi niin en lakkaa ajattelemasta
sitä, miten voisin pelastaa Nelin ja itseni näiden roistojen käsistä. Jos
takaa-ajajat saavat heidät kiinni, on se sitä parempi, mutta minä
koetan joka tapauksessa myös toimia itsenäisesti."
Kun hän muisti, kuinka he olivat lyöneet ja potkineet häntä ja
ottaneet häneltä pyssyn, täytti viha hänen sydämensä. Hän tunsi
olevansa nöyryytetty. Mutta ennen kaikkea häntä kuohutti Neliä
kohdannut vääryys, ja tämä tunne yhdessä viimeisen
epäonnistuneen yrityksen herättämän katkeruuden kanssa muuttui
suunnattomaksi vihaksi molempia sudanilaisia kohtaan. Isältään hän
oli kuullut, että viha sokaisee ihmisen ja että sen valtaan joutuvat
vain sellaiset, jotka eivät voi aikaansaada mitään parempaa. Mutta
nyt ei Stas ainakaan voinut voittaa eikä salata tuota tunnetta.
Sen huomasi Idryskin, joka tuli siitä levottomaksi, sillä hän
ymmärsi, että jos he joutuvat kiinni, ei hän voisi toivoa apua Stasilta.
Idrys oli raaka, mutta hän oli myöskin viisas, ja käsitti, että pitää
ajatella tulevaisuutta ja jättää pelastuksen tie vapaaksi mahdollisen
onnettomuuden varalle. Sen tähden hän tahtoi nyt tehdä sovinnon
Stasin kanssa ja rupesi tässä tarkoituksessa juttelemaan hänelle
seuraavassa levähdyspaikassa.
— Kaikesta siitä, mitä sinä aioit meille tehdä, minun täytyi
rangaista sinua, muuten toiset olisivat tappaneet sinut. Mutta minä
kielsin beduiinia lyömästä liian kovaa.
Kun Stas ei vastannut, hän hetken kuluttua jatkoi:
— Kuulehan, sinä olet itse sanonut, että valkoihoiset pitävät
lupauksensa. Jos sinä Jumalasi nimessä ja pienen "bindin" pään

kautta vannot, ettet juonittele enää meitä vastaan, niin minä en
käske sitoa sinua yöksi.
Stas ei nytkään vastannut, mutta pojan ilmeestä Idrys ymmärsi
puhuvansa turhaan.
Kaikesta huolimatta Idrys kielsi sitomasta poikaa yöksi, vaikka
Gebr ja beduiinit olivat kovasti sitä vastaan, ja kun Gebr itsepäisesti
piti puoliaan, toinen huudahti vihastuneena:
— Ensi yönä, kun kaikki nukkuvat, sinä vartioit. Tästä päivästä
lähtien yksi meistä vuoron perään varioi muitten nukkuessa.
Ja siitä päivästä saakka oli todellakin vuoron perään aina joku öisin
vartioimassa. Tämä häiritsi Stasia ja esti häntä panemasta
suunnitelmiaan täytäntöön.
Mutta nyt lapset saivat olla hyvin vapaasti, niin että voivat olla
paljon yhdessä ja jutella keskenään. Seuraavassa levähdyspaikassa
Stas istuutui Nelin viereen kiittääkseen tyttöä avusta. Hän puristi
tytön käsiä sanoen:
— Nel, sinä olet oikein hyvä ja minä olen kiitollinen sinulle, ja minä
sanon sinulle suoraan, että sinä menettelit kuin ainakin
kolmetoistavuotias.
Stasin suussa moiset sanat olivat suurta ylistystä, ja tytön sydän
täyttyi ilosta ja ylpeydestä. Tällä hetkellä Nelistä tuntui kuin hänelle
ei olisi mikään mahdotonta.
— Kun minä tulen ihan täysi-ikäiseksi, niin nuo saavat nähdä! tyttö
sanoi katsoen urhoollisesti sudanilaisiin päin.

Mutta koska hän ei ollut käsittänyt, miksi arabit oikeastaan olivat
hyökännet Stasin kimppuun, tämä alkoi kertoa, kuinka oli päättänyt
varastaa pyssyn, ampua kamelit ja pakottaa kaikki kääntymään Niilin
rantaan.
— Jos se olisi onnistunut, olisimme nyt vapaita, sanoi Stas.
— Mutta he heräsivät? tyttö kysyi.
— Heräsivät. Ja syy oli Saban, joka juoksi syvänteeseen ja alkoi
haukkua niin kovaa, että kuollutkin olisi herännyt.
Tytön mieli kuohahti.
— Paha Saba! Kun se saa meidät kiinni, en sano sille sanaakaan,
en muuta kuin että se on paha.
Stas hymähti:
— Mutta kuinka on mahdollista olla virkkamatta sille sanaakaan ja
kuitenkin sanoa, että se on paha?
Nelin kulmakarvat kohosivat ja hämillään hän vastasi:
— Se näkee sen minun kasvoistani.
— Ehkä. Mutta se ei ole syyllinen, koska se ei voinut tietää, mitä
oli tekeillä. Muista myös, että se oli myöhemmin meille avuksi.
Tämä vähensi jonkin verran Nelin vihaa, mutta hän ei kuitenkaan
tahtonut heti antaa syylliselle anteeksi.
Vähän ajan kuluttua suru alkoi sumentaa Stasin silmiä, hän
huokasi, nousi kiveltä ja sanoi:

The Golden Age of Data Media Analytics in Study Practice Electronic Media Research Series 1st Edition Don Grady (Editor)

About This Presentation

Slide Content

Tags

Categories

Download

Quick Actions

Statistics

Related Slideshows

The Golden Age of Data Media Analytics in Study Practice Electronic Media Research Series 1st Edition Don Grady (Editor)

About This Presentation

Slide Content

Slide 1

Slide 3

Slide 4

Slide 5

Slide 6

Slide 7

Slide 8

Slide 9

Slide 10

Slide 11

Slide 12

Slide 13

Slide 14

Slide 15

Slide 16

Slide 17

Slide 18

Slide 19

Slide 20

Slide 21

Slide 22

Slide 23

Slide 25

Slide 26

Slide 27

Slide 28

Slide 29

Slide 30

Slide 31

Slide 32

Slide 33

Slide 34

Slide 35

Slide 36

Slide 37

Slide 38

Slide 39

Slide 40

Slide 41

Slide 42

Slide 43

Slide 44

Slide 45

Slide 46

Slide 47

Slide 48

Slide 49

Slide 50

Slide 51

Slide 52

Slide 53

Slide 54

Slide 55

Slide 56

Slide 57

Slide 58

Slide 59

Slide 60

Slide 61

Slide 62

Slide 63

Slide 64

Slide 65

Slide 66

Slide 67

Slide 68

Slide 69

Slide 70

Slide 71

Slide 72

Tags

Categories

Download

Quick Actions

Statistics

Related Slideshows

TLE-9-Prepare-Salad-and-Dressing.pptxkkk