YouTube 上的合作：从无监督检测到对视频与频道热度的影响
计算机视觉与模式识别
2018-05-08 v1 社会与信息网络
摘要
YouTube 是最受欢迎的用户生成视频流媒体平台之一。如今，专业 YouTuber 组织于所谓的多频道网络（MCN）中。这些网络提供品牌交易、设备和战略建议等服务，以换取 YouTuber 收入的一部分。获得更多订阅者从而获取更多收入的一大策略是与其他 YouTuber 合作。然而，YouTube 上的合作尚未得到详细的定量研究。本文旨在通过以下贡献填补此空白。首先，我们收集了一个 YouTube 数据集，覆盖 7,942 个频道三个月的视频统计。其次，我们设计了一个在给定 YouTube 视频中出现人数先前未知情况下的合作检测框架。我们将这种使用基于深度神经网络（DNN）的方法分析 YouTube 视频合作的框架称为 CATANA。第三，我们分析约 2.4 年的视频内容，并使用 CATANA 回答研究问题，为 YouTuber 和 MCN 提供高效合作策略指导。为此，我们关注（i）合作频率与伙伴选择性，（ii）MCN 对频道合作的影响，（iii）合作频道类型，以及（iv）合作对视频与频道热度的影响。我们的结果表明，合作在许多情况下对双方合作频道在观众与新吸引订阅者方面均显著有益，相较于非合作视频常呈现超过 100% 的热度增长。
引用
@article{arxiv.1805.01887,
title = {Collaborations on YouTube: From Unsupervised Detection to the Impact on Video and Channel Popularity},
author = {Christian Koch and Moritz Lode and Denny Stohr and Amr Rizk and Ralf Steinmetz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.01887},
year = {2018}
}
备注
28 pages, 21 figures