Olá pessoal! Este é um pequeno post (com muitas fotos) sobre visualização e análise de comentários no YouTube. Postagens anteriores:
1 ,
2 .
Desta vez, falaremos sobre comentários que diferem da maioria dos outros comentários e são apresentados como regiões separadas. Geralmente eles estão associados ao comportamento dos bots, mas pode ser outra comunidade autônoma de comentaristas. O que são e como encontrá-los no YouTube? Vamos descobrir.
Sobre a hipótese da pesquisa: comentários externos e internos
Se reproduzirmos brevemente nossa hipótese de pesquisa, a interação dos comentaristas se manifestará em formas estáveis e reproduzíveis. Nós os chamamos de padrões.
A diferença e a variedade de padrões são mais fáceis de demonstrar no arranjo espaço-geométrico dos comentários um em relação ao outro. Para fazer isso, use a visualização de comentários
neste canal :
Pelo menos duas categorias de padrões são claramente distinguidas na visualização - interna e externa.
Os padrões internos estão relacionados aos comentários associados à maioria dos outros comentários. A presença de padrões internos indica a formação de uma audiência constante de comentaristas. Falaremos mais sobre os tipos de padrões internos na próxima vez, pois esse tópico requer um estudo detalhado. Agora vamos ao estudo de padrões externos.
Comentários externos são pouco relacionados à maioria dos outros comentários. Ao mesmo tempo, alguns padrões externos podem demonstrar uma forte interação de um grupo localizado de comentários (clustering), mas ele aparece apenas para uma certa pequena generalidade, e esse grupo está fracamente conectado à maioria dos comentários. Portanto, introduzimos conceitos adicionais de padrões externos com vínculos fracos e fortes.
Em um estudo qualitativo, os comentaristas externos são representados por uma audiência que demonstra a estreita especialização das ações. É costume associar essas ações ao comportamento de bots e outros representantes da “audiência artificial” (fantasmas e assim por diante). Sua diferença em relação aos comentaristas “naturais” está em ações coletivas destinadas a um objetivo específico.
Agora, vejamos alguns tipos de comentários externos usando o exemplo de comentadores nos canais do YouTube.
Padrões "Bots" e "Fatias"
Para estudar comentaristas externos e seus padrões de interação, o tipo que identificamos como "Bots" e "Retornos de chamada", consideraremos os comentários do
canal 1 .
Na parte norte da visualização, uma “cauda” vermelha de comentários é perceptível.
Para análise, são feitos os comentários dos clipes 201, 349, 375, 424, 433, 464.
Basicamente, esses são comentários do mesmo tipo em vídeos sobre os produtos de um dos fabricantes de brinquedos.
Filme
201 :
Rolo
349 :
Rolo
375 :
Rolo
424 :
Rolo
433 :
Rolo
464 :
Em uma primeira aproximação, esse tipo de comentário é muito semelhante ao comportamento dos bots: o mesmo tipo de afirmações em tom positivo, o mesmo tipo de construção de frases com um leve rearranjo de suas partes. No entanto, se assumirmos que os comentaristas são adultos que são nostálgicos por brinquedos a partir dos anos 90 e escrevem em um estilo semelhante, a avaliação dos comentários pode mudar, ou seja, para a avaliação final, é necessária uma análise de conteúdo quantitativa e qualitativa completa.
Para comparar a tonalidade dos comentários, tiramos comentários no vídeo
377 do centro da nuvem de comentários internos:
O tom e o estilo dos comentários diferem acentuadamente dos apresentados acima. O tipo de comentaristas é completamente diferente, no entanto, também possui um tom e um estilo comuns. Pelo menos podemos falar sobre a existência de dois tipos de comentaristas no canal. Eles são segmentados e interagem fracamente entre si, alguns são muitos e outros são poucos.
O segmento a seguir está localizado na área cinza no sudeste:
Rolos considerados: 36, 436, 472, 511. Todos os vídeos estão relacionados a concursos de um dos fabricantes de brinquedos.
Rolo
511 :
Rolo
436 :
Rolo
36 :
Rolo
472 :
A partir do conteúdo das capturas de tela, podemos concluir que este é um público segmentado de comentaristas, e está principalmente focado na participação na competição. Para identificá-lo, usamos a definição comum de "captura" no SMM.
Considere os comentários para os vídeos do
canal 2 :
Estamos interessados na região isolada (esmeralda) dos comentaristas no noroeste. Para análise, foram selecionados comentários em seis vídeos.
Filme
4 :
Filme
21 :
Rolo
90 :
Rolo
100 :
Rolo
113 :
Rolo
180 :
O tom e o estilo dos comentários são monótonos. Em geral, as conclusões do exemplo anterior com o padrão "Bots" (canal 1) são adequadas para comentários.
Para comparação, o rolo de controle
163 foi selecionado:
Apesar de um tema semelhante aos vídeos anteriores (a luta contra o excesso de peso), o tom e o estilo dos comentários são muito mais diversos.
Com base no conteúdo das capturas de tela, pode-se supor que o principal objetivo do grupo segmentado de comentários é promover vídeos sobre um tópico específico (a luta contra o excesso de peso).
Considere o
canal 3 , cujo vídeo é atacado por bots de spam:
Rolo
542 :
Os comentários são monótonos e têm um objetivo - a publicidade no site.
Padrão de estrangeiros
Naturalmente, nem todos os grupos de comentários segmentados são o resultado de um ataque de bot. Como exemplo, considere os comentários no
filme do
canal 4 :
A partir do conteúdo da captura de tela e da descrição do vídeo, fica claro que estamos lidando com comentaristas únicos em inglês no canal em russo, pois esse vídeo é um conteúdo original projetado para um público que fala inglês.
Resumir dados
Em geral, uma análise das regiões externas para visualização dos comentários mostrou que eles correspondem a públicos isolados, significativamente diferentes da parte principal dos comentaristas nos canais do YouTube. Naturalmente, em cada caso realçado, é necessário um estudo detalhado do conteúdo dos comentários. No entanto, o fato de que, trabalhando com big data, podemos identificar imediatamente regiões potencialmente preenchidas por bots e outros grupos artificiais de comentaristas, torna possível usar essa abordagem para classificar e avaliar os canais do YouTube.