Bonjour à tous! Il s'agit d'un petit article (avec beaucoup d'images) sur la visualisation et l'analyse des commentaires sur YouTube. Articles précédents:
1 ,
2 .
Cette fois, nous parlerons de commentaires qui diffèrent de la plupart des autres commentaires et sont présentés comme des régions distinctes. Habituellement, ils sont associés au comportement des bots, mais il peut s'agir d'une autre communauté autonome de commentateurs. Que sont-ils et comment les trouver sur YouTube? Voyons.
À propos de l'hypothèse de recherche: commentaires externes et internes
Si nous reproduisons brièvement notre hypothèse de recherche, alors l'interaction des commentateurs se manifeste sous des formes stables et reproductibles. Nous les appelons des modèles.
La différence et la variété des modèles sont plus faciles à démontrer sur l'agencement spatio-géométrique des commentaires les uns par rapport aux autres. Pour ce faire, utilisez la visualisation des commentaires sur
cette chaîne :
Au moins deux catégories de motifs se distinguent clairement dans la visualisation - interne et externe.
Les modèles internes se rapportent aux commentaires associés à la plupart des autres commentaires. La présence de schémas internes indique la formation d'un public constant de commentateurs. Nous parlerons plus en détail des types de modèles internes la prochaine fois, car ce sujet nécessite une étude détaillée. Passons maintenant à l'étude des modèles externes.
Les commentaires externes sont vaguement liés à la plupart des autres commentaires. Dans le même temps, certains modèles externes peuvent démontrer une forte interaction d'un groupe localisé de commentaires (clustering), mais cela n'apparaît que dans une certaine généralité, et ce groupe est faiblement lié à la plupart des commentaires. Par conséquent, nous introduisons des concepts supplémentaires de modèles externes avec des liaisons faibles et fortes.
Dans une étude qualitative, les commentateurs externes sont représentés par un public qui démontre l'étroite spécialisation des actions. Il est de coutume d'associer ces actions au comportement des bots et autres représentants du «public artificiel» (fantômes, etc.). Leur différence avec les commentateurs «naturels» réside dans des actions collectives visant un objectif spécifique.
Examinons maintenant certains types de commentaires externes en utilisant l'exemple des commentateurs sur les chaînes YouTube.
Modèles "Bots" et "Slices"
Pour étudier les commentateurs externes et leurs modèles d'interaction, dont nous avons identifié le type «Bots» et «Callbacks», nous considérerons les commentaires du
canal 1 .
Dans la partie nord de la visualisation, une «queue» rouge de commentaires est perceptible.
Pour analyse, les commentaires des clips 201, 349, 375, 424, 433, 464 sont pris.
Fondamentalement, ce sont des commentaires du même type sur des vidéos sur les produits de l'un des fabricants de jouets.
Film
201 :
Rouleau
349 :
Rouleau
375 :
Rouleau
424 :
Rouleau
433 :
Rouleau
464 :
En première approximation, ce type de commentaire est très similaire au comportement des bots: même type de déclarations sur un ton positif, même type de construction de phrases avec un léger réarrangement de leurs parties. Cependant, si nous supposons que les commentateurs sont des adultes qui sont nostalgiques des jouets des années 90 et écrivent dans un style similaire, alors l'évaluation des commentaires peut changer, c'est-à-dire que pour l'évaluation finale, une analyse de contenu quantitative et qualitative à part entière est nécessaire.
Pour comparer la tonalité des commentaires, nous avons pris des commentaires sur la vidéo
377 du centre du nuage de commentaires internes:
Le ton et le style des commentaires diffèrent sensiblement de ceux présentés ci-dessus. Le type de commentateurs est complètement différent, cependant, ayant également un ton et un style communs. On peut au moins parler de l'existence de deux types de commentateurs sur la chaîne. Ils sont segmentés et interagissent faiblement les uns avec les autres, certains sont nombreux et d'autres sont peu nombreux.
Le segment suivant est situé dans la zone grise du sud-est:
Rouleaux considérés: 36, 436, 472, 511. Toutes les vidéos sont liées à des concours d'un des fabricants de jouets.
Rouleau
511 :
Rouleau
436 :
Rouleau
36 :
Rouleau
472 :
D'après le contenu des captures d'écran, nous pouvons conclure qu'il s'agit d'un public segmenté de commentateurs, et qu'il est principalement axé sur la participation au concours. Pour l'identifier, nous avons utilisé la définition commune de «capture» dans SMM.
Considérez les commentaires pour les vidéos de la
chaîne 2 :
Nous nous intéressons à la région isolée (émeraude) des commentateurs du nord-ouest. Pour l'analyse, des commentaires sur six vidéos ont été sélectionnés.
Film
4 :
Film
21 :
Rouleau
90 :
Rouleau
100 :
Rouleau
113 :
Rouleau
180 :
Le ton et le style des commentaires sont monotones. En général, les conclusions de l'exemple précédent avec le modèle «Bots» (canal 1) conviennent aux commentaires.
A titre de comparaison, le rouleau de contrôle
163 a été sélectionné:
Malgré un thème similaire aux vidéos précédentes (la lutte contre le surpoids), le ton et le style des commentaires sont beaucoup plus divers.
Sur la base du contenu des captures d'écran, on peut supposer que l'objectif principal du groupe segmenté de commentaires est de promouvoir des vidéos sur un sujet spécifique (la lutte contre la surcharge pondérale).
Prenons le
canal 3 , dont la vidéo est attaquée par des robots collecteurs de mails:
Rouleau
542 :
Les commentaires sont monotones et ont un objectif: la publicité sur le site Web.
Modèle d'étrangers
Naturellement, tous les groupes de commentaires segmentés ne sont pas le résultat d'une attaque de bot. À titre d'exemple, considérons les commentaires sur le
film de la
chaîne 4 :
D'après le contenu de la capture d'écran et la description de la vidéo, il est clair que nous avons affaire à des commentateurs anglophones uniques sur la chaîne russe, car cette vidéo est un contenu original conçu pour un public anglophone.
Résumer les données
En général, une analyse des régions externes pour la visualisation des commentaires a montré qu'ils correspondent à des publics isolés, sensiblement différents de la partie principale des commentateurs sur les chaînes YouTube. Naturellement, dans chaque cas mis en évidence, une étude détaillée du contenu des commentaires est nécessaire. Cependant, le fait de travailler avec des mégadonnées, nous pouvons immédiatement identifier les régions potentiellement peuplées de bots et d'autres groupes artificiels de commentateurs, permet d'utiliser cette approche dans le classement et l'évaluation des chaînes YouTube.