Trabalho vinculado ao Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria da USP filtrou as características de produções com maior potencial de viralizar na plataforma (foto: Pexels)

Agência FAPESP* – Pensando nas interações que mais impactam os usuários do YouTube, Brayan Mauricio Rodríguez Garzón, aluno do MBA em Ciências de Dados do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), investigou a “receita” das produções mais bem-sucedidas do país nessa plataforma.

O CeMEAI é um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID) da FAPESP sediado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), campus de São Carlos.

Em seu estudo, orientado pela professora Maristela Oliveira dos Santos, com colaboração do professor Oilson Gonzatto Junior, ambos do ICMC-USP, Garzón criou um modelo estatístico que analisa as informações de vídeos que entraram para o seleto grupo de trendings (tendências) da plataforma.

Os resultados estão disponíveis integralmente na página pessoal do autor, onde também foram compartilhados os códigos Python e as bases de dados do trabalho. O experimento teve por objetivo fazer uma análise descritiva do perfil dos vídeos com maior capacidade de “bombar” no YouTube. Para isso, ele dividiu seu trabalho de conclusão de curso do MBA em duas partes.

Teoria

A primeira etapa do projeto foi voltada ao estudo minucioso de uma parcela da produção brasileira nessa rede social. “Quando sai um vídeo novo no YouTube, há métricas – como quantidade de comentários, likes e o impacto que esse vídeo gera na plataforma – usadas pelos algoritmos da rede para colocá-lo na lista de tendências, que é atualizada a cada 15 minutos. Então, será que a gente consegue descrever aqueles vídeos que vão virar tendência antes mesmo disso acontecer? Foi essa pergunta que motivou a pesquisa”, explica Garzón.

Para delimitar o trabalho, o autor se baseou em vídeos da plataforma exibidos no Brasil a partir de 2018. Com isso, foi criado um modelo que prediz, para um determinado vídeo que já foi tendência no YouTube, quanto tempo (em dias) ele levará até sair das listas de tendências. Para vídeos novos, Garzón desenvolveu um experimento para coletar tendências prematuras, isto é, a partir das métricas de vídeos com poucas horas no YouTube, registrar a evolução das produções e determinar se virariam ou não tendências.

O estudo chegou a algumas conclusões interessantes: postagens feitas às quintas e sextas-feiras, por exemplo, tendem a aparecer mais nas tendências da plataforma. O trabalho também mostrou que 90% dos novos vídeos que conseguiram o status de tendência entraram nas listas em menos de 30 horas.

Prática

A parte final do trabalho foi propor uma espécie de guia aos usuários. Para isso, Garzón aplicou uma técnica estatística chamada Análise de Sobrevivência, usada para indicar as características que tornam os vídeos mais propensos a alcançar audiências gigantescas.

No experimento desenhado para capturar tendências prematuras, dentro dos dados das 29 categorias fornecidas pelo YouTube, foram analisados mais de 30 mil vídeos coletados num período de um mês. O aluno do MBA registrou apenas 365 que atravessaram a barreira das listas de tendências. Ou seja, apenas 1,2%.

Produção de conteúdo

No Brasil, baseado numa análise descritiva dos vídeos-tendência, Garzón concluiu que 50% das produções que viralizaram pertencem às categorias de “Entretenimento” e “Música”. E, justamente para aqueles que buscam profissionalizar a produção de conteúdo em vídeo, o pesquisador faz questão de reforçar que sua obra é pensada exatamente para o público.

“Queria que fosse um guia de produtores de conteúdo para o YouTube, porque é cada vez maior o número de pessoas que trabalham criando conteúdo para plataformas digitais. Mas muitas não conseguem ter êxito. Saber quais vídeos tendem a viralizar, a ‘receita do bolo’, ou então um entendimento melhor dos ingredientes, pode ser útil para quem quer investir nessa área”, salienta.

* Com informações do CeMEAI, um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão da FAPESP.

Este texto foi originalmente publicado por Agência FAPESP de acordo com a licença Creative Commons CC-BY-NC-ND. Leia o original aqui.

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