Hola a todos! Esta es una pequeña publicación (con muchas fotos) sobre visualización y análisis de comentarios en YouTube. Publicaciones anteriores:
1 ,
2 .
Esta vez hablaremos sobre los comentarios que difieren de la mayoría de los otros comentarios y se presentan como regiones separadas. Por lo general, están asociados con el comportamiento de los bots, pero puede ser otra comunidad autónoma de comentaristas. ¿Qué son y cómo encontrarlos en YouTube? Averigüemos
Sobre la hipótesis de investigación: comentarios externos e internos
Si reproducimos brevemente nuestra hipótesis de investigación, la interacción de los comentaristas se manifiesta en formas estables y reproducibles. Los llamamos patrones.
La diferencia y variedad de patrones es más fácil de demostrar en la disposición espacial-geométrica de los comentarios entre sí. Para hacer esto, use la visualización de comentarios en
este canal :
Al menos dos categorías de patrones se distinguen claramente en la visualización: interna y externa.
Los patrones internos se relacionan con los comentarios que están asociados con la mayoría de los otros comentarios. La presencia de patrones internos indica la formación de una audiencia constante de comentaristas. Hablaremos más sobre los tipos de patrones internos la próxima vez, ya que este tema requiere un estudio detallado. Ahora pasemos al estudio de los patrones externos.
Los comentarios externos están poco relacionados con la mayoría de los otros comentarios. Al mismo tiempo, algunos patrones externos pueden demostrar una fuerte interacción de un grupo localizado de comentarios (agrupación), pero parece solo a una cierta generalidad pequeña, y este grupo está débilmente conectado con la mayoría de los comentarios. Por lo tanto, presentamos conceptos adicionales de patrones externos con enlaces débiles y fuertes.
En un estudio cualitativo, los comentaristas externos están representados por una audiencia que demuestra la estrecha especialización de las acciones. Es habitual asociar estas acciones con el comportamiento de los bots y otros representantes de la "audiencia artificial" (fantasmas, etc.). Su diferencia con los comentaristas "naturales" está en las acciones colectivas dirigidas a un objetivo específico.
Ahora veamos algunos tipos de comentarios externos usando el ejemplo de comentaristas en los canales de YouTube.
Patrones "Bots" y "Slices"
Para estudiar los comentaristas externos y sus patrones de interacción, cuyo tipo hemos identificado como "Bots" y "Callbacks", consideraremos los comentarios del
canal 1 .
En la parte norte de la visualización, se nota una "cola" roja de comentarios.
Para el análisis, se toman los comentarios de los clips 201, 349, 375, 424, 433, 464.
Básicamente, estos son comentarios del mismo tipo en videos sobre los productos de uno de los fabricantes de juguetes.
Película
201 :
Rodillo
349 :
Rodillo
375 :
Rodillo
424 :
Rodillo
433 :
Rodillo
464 :
En una primera aproximación, este tipo de comentarios es muy similar al comportamiento de los bots: el mismo tipo de declaraciones en un tono positivo, el mismo tipo de construcción de oraciones con un ligero reordenamiento de sus partes. Sin embargo, si suponemos que los comentaristas son adultos que sienten nostalgia por los juguetes de los años noventa y escriben con un estilo similar, entonces la evaluación de los comentarios puede cambiar, es decir, para la evaluación final, es necesario un análisis de contenido cuantitativo y cualitativo completo.
Para comparar la tonalidad de los comentarios, tomamos comentarios en el video
377 desde el centro de la nube de comentarios internos:
El tono y el estilo de los comentarios difieren notablemente de los presentados anteriormente. El tipo de comentaristas es completamente diferente, sin embargo, también tiene un tono y estilo comunes. Al menos podemos hablar sobre la existencia de dos tipos de comentaristas en el canal. Están segmentados e interactúan débilmente entre sí, algunos son muchos y otros son pocos.
El siguiente segmento se encuentra en el área gris en el sureste:
Rollers considerados: 36, 436, 472, 511. Todos los videos están relacionados con concursos de uno de los fabricantes de juguetes.
Rodillo
511 :
Rodillo
436 :
Rodillo
36 :
Rodillo
472 :
Del contenido de las capturas de pantalla, podemos concluir que esta es una audiencia segmentada de comentaristas, y se centra principalmente en la participación en la competencia. Para identificarlo, utilizamos la definición común de "captura" en SMM.
Considere los comentarios para los videos del
canal 2 :
Estamos interesados en la región aislada (esmeralda) de los comentaristas en el noroeste. Para el análisis, se seleccionaron comentarios en seis videos.
Película
4 :
Película
21 :
Rodillo
90 :
Rodillo
100 :
Rodillo
113 :
Rodillo
180 :
El tono y el estilo de los comentarios son monótonos. En general, las conclusiones del ejemplo anterior con el patrón "Bots" (canal 1) son adecuadas para comentarios.
A modo de comparación,
se seleccionó el rodillo de control
163 :
A pesar de un tema similar a los videos anteriores (la lucha contra el sobrepeso), el tono y el estilo de los comentarios es mucho más diverso.
Según el contenido de las capturas de pantalla, se puede suponer que el objetivo principal del grupo segmentado de comentarios es promover videos sobre un tema específico (la lucha contra el sobrepeso).
Considere el
canal 3 , cuyo video es atacado por robots de spam:
Rodillo
542 :
Los comentarios son monótonos y tienen un objetivo: la publicidad en el sitio web.
Patrón de extranjeros
Naturalmente, no todos los grupos de comentarios segmentados son el resultado de un ataque bot. Como ejemplo, considere los comentarios sobre la
película del
canal 4 :
Por el contenido de la captura de pantalla y la descripción del video, está claro que estamos tratando con comentaristas únicos en inglés en el canal en ruso, ya que este video es el contenido original diseñado para una audiencia de habla inglesa.
Resumir datos
En general, un análisis de las regiones externas para la visualización de comentarios mostró que corresponden a audiencias aisladas, significativamente diferentes de la parte principal de los comentaristas en los canales de YouTube. Naturalmente, en cada caso destacado, es necesario un estudio detallado del contenido de los comentarios. Sin embargo, el hecho de que al trabajar con Big Data, podemos identificar inmediatamente las regiones potencialmente pobladas por bots y otros grupos artificiales de comentaristas, hace posible utilizar este enfoque para clasificar y evaluar los canales de YouTube.