Hola a todos! Tanner Stokes
escribi贸 un complemento que rehizo el texto de los comentarios en YouTube en "herp derp". Esto ha hecho la vida mucho mejor para algunos. Seguimos el mismo camino, pero cambiamos ligeramente el concepto. Presentamos comentarios de YouTube en forma de im谩genes, o m谩s bien gr谩ficos con v茅rtices y bordes. Y visualizamos todo tipo de objetos, desde videos y canales hasta intersecciones entre g茅neros. 驴C贸mo hacemos esto? Averig眉emos
驴Por qu茅 visualizamos?
Los fil贸sofos dicen que no los hechos son importantes, sino su comparaci贸n. Tambi茅n es importante para nosotros no comentar el video en s铆, sino comparar las acciones de los comentaristas en diferentes videos. Las situaciones reproducibles de manera sostenible corresponden a los patrones visibles en la visualizaci贸n. La tarea principal que hemos elegido es la visualizaci贸n y detecci贸n de regiones, patrones sobre la base, as铆 como un mapeo general de la interacci贸n de los comentaristas en YouTube para compilar un atlas de comentarios.
Software
Hasta hace poco, utilizamos el servicio web
Youtube Comment Scraper para
desinflar los comentarios , pero parece que ha dejado de ser compatible, por lo que puede utilizar
este servicio.
Ahora usamos nuestra propia herramienta, que nos permite emitir los comentarios de uno o varios canales en su conjunto, lo cual es mucho m谩s conveniente para nuestros prop贸sitos.
Para la visualizaci贸n de datos usamos
Gephi v. 0.9.2 . Para apilar v茅rtices y aristas, utilizamos el algoritmo Force Atlas 2. Para mostrar estad铆sticas, se utilizan las funciones "Grado promedio (ponderado)" y "Modularidad".
Algoritmo
Surge la pregunta, pero 驴c贸mo se puede hacer un seguimiento de los comentarios, qu茅 indicadores objetivos se deben tomar para esto? Intentamos vincular los nombres de usuario a los identificadores de los videos, en nuestro caso, su numeraci贸n secuencial, por ejemplo, "OverlordXXX" - "1"; "Overlord XXY" - "2" y as铆 sucesivamente. Luego cre贸 dos archivos, "Nodos" y "Bordes", de acuerdo con
este manual .
La visualizaci贸n en Gephi es la siguiente. Los comentaristas (1) est谩n conectados a los rodillos (2), lo cual es un comentario. Si el comentarista ha comentado m谩s de un clip, est谩 asociado con todos los clips sobre los que coment贸 (3).
Visualizaci贸n de comentarios de video
Para comparar los comentaristas, se seleccionaron tres videos (
1 ,
2 ,
3 ).
El resultado de visualizar comentarios de video en Gephi:
Los comentarios sobre los videos se presentan en forma de un gr谩fico dirigido con 10,462 v茅rtices y 10,692 aristas. La visualizaci贸n muestra que la interacci贸n de los comentaristas entre los tres videos est谩 poco manifestada. Esto corresponde en gran medida a la diferencia en el contenido de los videos, que se reflej贸 en el comentario de cada uno de ellos. El primer video demuestra la experiencia con un magnetr贸n. El segundo video incluye experiencia y cobertura de eventos no directamente relacionados con la experiencia. El tercer video est谩 dedicado solo a eventos sin referencia a experimentos.
Para la medici贸n de control, se usaron rodillos del mismo canal (
1 ,
2 ,
3 ), pero a diferencia de los anteriores, est谩n m谩s estrechamente relacionados entre s铆 en un contexto similar (experimentos que involucran a un especialista en dobles mem茅tico).
Resultados de visualizaci贸n:
Los comentarios sobre los videos se presentan en forma de un gr谩fico dirigido con 10108 v茅rtices y 10857 bordes. El contexto general corresponde a la fuerte interacci贸n de los comentaristas en al menos dos de los tres videos.
Es decir, la diferencia, o viceversa, la comunidad de comentaristas en diferentes videos se correlaciona con los diferentes o viceversa el contexto general de los videos. Curiosamente, la visualizaci贸n, incluso sin antes familiarizarse con el contenido, lo capta muy bien.
Visualizaci贸n de comentarios del canal de YouTube
Para la visualizaci贸n, se seleccionaron 472,286 comentarios de 172 videos de canales:
Una nube de comentarios com煤n vincula la mayor铆a de los videos. Sobre esta base, podemos hablar sobre el canal como una integridad sem谩ntica (sem谩ntica y contextual). Pero tambi茅n hay caracter铆sticas regionales interesantes. Es f谩cil ver las regiones de dos conjuntos sim茅tricos de comentarios resaltados en la parte superior de la imagen, pintados en verde y azul:
Result贸 que est谩n formados por comentarios en cuatro videos sobre petardos (
1 ,
2 ,
3 ,
4 ), donde se realiz贸 un dibujo pirot茅cnico.
Se puede suponer que la conectividad relativamente baja de estos videos con el resto se debe a la transici贸n a ellos a trav茅s de enlaces externos y, como resultado, a la aparici贸n de una audiencia espec铆fica que est谩 indirectamente relacionada con el resto del contenido del canal.
Conclusi贸n preliminar: en la visualizaci贸n de comentarios, la selecci贸n de regiones funciona bien. Y luego puede explorar una regi贸n separada con la ayuda de m茅todos cualitativos, por ejemplo, an谩lisis de contenido y etnograf铆a.
Visualizaci贸n de comentarios de YouTube: rese帽a de pel铆culas
Se utilizaron nueve canales de YouTube (
1 ,
2 ,
3 ,
4 ,
5 ,
6 ,
7 ,
8 ,
9 ) para trabajar con el campo de g茅nero, cuyos autores indicaron una revisi贸n de pel铆culas como el tipo principal de contenido en la descripci贸n.
Visualizaci贸n de 1 920 865 comentarios en videos de todos los canales:
La visualizaci贸n mostr贸 que dos canales grandes (de 1 mill贸n de suscriptores) literalmente absorben siete canales peque帽os (hasta 500 mil suscriptores). De hecho, los canales peque帽os se han convertido en regiones de canales grandes, lo que se nota en la imagen como el color correspondiente de la regi贸n. Se puede suponer que los comentaristas en canales peque帽os se encuentran principalmente entre los comentaristas en canales grandes. Es decir, los diagramas de Venn son m谩s adecuados para su investigaci贸n, por ejemplo, donde puede ver exactamente cu谩ntos de ellos y en qu茅 proporciones se presentan en diferentes canales.
Para la comparaci贸n de control se visualizaron 513282 comentarios de ocho canales (
1 ,
2 ,
3 ,
4 ,
5 ,
6 ,
7 ,
8 ) en el g茅nero del blog de belleza:
Se observa una fuerte intersecci贸n de canales solo en dos subconjuntos, mientras que dos canales (negro y lila) est谩n relativamente d茅bilmente conectados con los dem谩s. A diferencia del primer ejemplo, los comentaristas de blogs de belleza tienen menos probabilidades de interactuar y, en algunos casos, son audiencias relativamente aisladas. Por lo tanto, esto debe tenerse en cuenta al establecer la cobertura m谩xima de la audiencia de canales, por ejemplo, con fines publicitarios. Si en el caso de las cr铆ticas de pel铆culas, es suficiente pedir publicidad en m谩s de un mill贸n de canales, entonces, en el caso de los blogs de belleza, debe solicitar publicidad, incluso en canales aislados, de lo contrario su audiencia no estar谩 cubierta.
Visualizaci贸n de comentarios de intersecci贸n entre g茅neros.
Para visualizar la intersecci贸n entre g茅neros, se seleccionaron tres canales en el blog de g茅neros de belleza (
1 , 14,231 comentarios en 115 clips), experimentos (
2 , 72,163 comentarios en 81 clips) y viajes (
3 , 135,403 comentarios en 482 clips).
1) Visualizaci贸n de la intersecci贸n de comentaristas y experimentos de blogs de belleza:
2) Visualizaci贸n de comentaristas sobre experimentos y viajes:
3) Visualizaci贸n de blog de belleza y comentaristas de viajes:
4) Visualizaci贸n de comentaristas de todos los canales:
Visualmente, puede ver que los comentaristas del canal en viajes y experimentos tienen una serie de intersecciones, y los comentaristas de blogs de belleza, a pesar de estar aislados del resto, est谩n m谩s asociados con los comentaristas de viajes que con los comentaristas de experimentos.
Resultados preliminares
La tendencia general de visualizaci贸n se justifica en el caso del estudio de comentarios.
En el caso del estudio de canales o videos individuales, la visualizaci贸n le permite resaltar y detallar las regiones de inter茅s para el investigador. Esto simplifica enormemente el estudio cualitativo posterior de comentarios y contenido de video en los canales de YouTube.
Desde el punto de vista pr谩ctico, la visualizaci贸n de la intersecci贸n de la audiencia activa del canal (comentaristas) puede ser 煤til, por ejemplo, en casos de optimizaci贸n de la publicidad en los canales. Si durante la visualizaci贸n se detecta una intersecci贸n fuerte y estable de comentaristas / conjuntos de canales, esto le permite distribuir correctamente la publicidad y, como resultado, ahorrar en su ubicaci贸n.