No dia 14 de fevereiro, o YouTube completou 20 anos online. Os cálculos mais recentes sugerem que a plataforma ultrapassou a marca de 2,5 bilhões de usuários, um número assustador por onde se olhe. No entanto, o Google costuma ser muito relutante em compartilhar estatísticas. Se quisermos saber detalhes precisos, como a quantidade real de vídeos publicados, os temas mais frequentes ou a média de visualizações, a resposta oficial é... silêncio. Felizmente, uma equipe da Universidade de Massachusetts em Amherst aceitou o desafio de obter dados mais sólidos, e sua solução é (por incrível que pareça) carregar conteúdo aleatoriamente.
Em 11 de fevereiro, o CEO do YouTube, Neal Mohan publicou um artigo no blog oficial da plataforma, destacando o extraordinário crescimento do YouTube nas telas americanas. Na verdade, o clássico televisor superou os dispositivos móveis pela primeira vez naquele país, se considerarmos o tempo de visualização em todos os serviços do YouTube. Pessoalmente, tenho testemunhado isso: muitas pessoas com Smart TVs montam playlists no YouTube e as reproduzem lá, ignorando completamente o cabo tradicional, a TV digital e as opções FAST.
Agora, se você deseja conhecer outras estatísticas sobre o YouTube... boa sorte. Aparentemente, o Google não acha que seja uma boa ideia revelar a verdadeira dimensão do YouTube, e se sente muito confortável administrando a plataforma como se fosse uma caixa preta, mas existe outra forma de obter dados mais sólidos... e é um vídeo de cada vez. Assim chegamos à Universidade de Massachusetts em Amherst, onde Ethan Zuckerman (diretor da Iniciativa para a Infraestrutura Pública Digital) e sua equipe criaram um programa que gera links do YouTube aleatoriamente... bilhões de cada vez.
Analisando o 'Deep YouTube'
Zuckerman explica que o programa essencialmente funciona de forma semelhante a um scraper, embora outras fontes o tenham associado ao antigo termo wardialing. Como já sabemos bem, cada vídeo no YouTube possui uma cadeia única de onze caracteres. Por exemplo, dQw4w9WgXcQ não precisa de nenhuma apresentação, mas o programa de Zuckerman e companhia gera onze caracteres aleatoriamente e verifica se há um vídeo disponível. O problema é que o número de combinações possíveis chega a 2^64 (número que conhecemos bem por outras razões), portanto, tiveram que se contentar com um dataset menor. Em seu estudo original, para obter um sample size de 10.016 vídeos únicos, processaram cerca de 1,9 bilhão de links errôneos para cada um correto.
Então, o que podemos calcular a partir disso? Embora os dados cheguem até junho de 2024 (com um sample size de 25.953), o número estimado de vídeos disponíveis na plataforma chega a 14,83 bilhões, um salto de 60% em comparação com 2022. No entanto, isso contrasta com outros detalhes importantes:
- Apenas 0,21% tem algum tipo de monetização
- Menos de 4% convida o público a se inscrever, comentar ou deixar um like
- Apenas 38% recebeu algum tipo de edição
- 18% conta com áudio de alta qualidade
- Mais de 40% é apenas música, sem diálogo
- 16% dos vídeos é composto por imagens estáticas
- A média de reproduções é de 41, com uma duração de 64 segundos
- 74% dos vídeos não possui comentários, e 89% não registra um único like
- 4% dos vídeos não teve uma única reprodução
Em resumo, o YouTube deixou de ser aquele espaço que nos convidava a "transmitir a nós mesmos". Quando Neal Mohan disse que "o YouTube é a nova televisão", ele não estava exagerando. O Deep YouTube é essencialmente um deserto de vídeos curtos, erráticos e sem edição que ninguém assiste. Se alguém se pergunta por que o algoritmo continua beneficiando os Mr. Beast de nossas vidas... acho que aqui está a resposta.
Acesse o estudo original: Clique aqui
Site oficial: Clique aqui
