Leçons tirées de Deep YouTube

Ryan McGrady - The Atlantic - 26/01
Le site vidéo n’est pas seulement une plateforme. C’est une infrastructure.

Jusqu'au mois dernier, personne en dehors de YouTube ne disposait d'une estimation solide du nombre de vidéos présentes sur le site. Huit cents millions ? Un milliard? Il s’avère que ce chiffre s’élève plutôt à 14 milliards, soit plus d’une vidéo et demie pour chaque habitant de la planète, et cela en comptant uniquement celles qui sont visibles publiquement.

J'ai ce numéro non pas parce que YouTube gère un compteur public ni parce que la société a publié un communiqué de presse l'annonçant. Je peux le partager avec vous maintenant uniquement parce que je fais partie d’une petite équipe de chercheurs de l’Université du Massachusetts à Amherst qui ont passé un an à trouver comment le calculer. L’article de notre équipe, publié le mois dernier, fournit ce que nous pensons être l’analyse la plus complète à ce jour de la plus importante plateforme de partage de vidéos au monde. Les vidéos virales et les théoriciens du complot populaires sont bien sûr importants. Mais la réalité est que le nombre et peut-être même l’importance de ces vidéos sont éclipsés par les services religieux qui durent des heures, les réunions du conseil d’administration de la copropriété et d’autres clips divers que vous ne verrez probablement jamais.

Contrairement aux vidéos YouTube stéréotypées, axées sur la personnalité et éditées pour intéresser le public le plus large possible, ces vidéos ne sont pas mises en ligne dans un but lucratif. Au lieu de cela, ils illustrent certaines des façons dont les gens s'appuient sur YouTube pour un éventail d'activités beaucoup plus large que ce que vous trouveriez en faisant défiler avec désinvolture ses recommandations basées sur des algorithmes. YouTube a peut-être commencé comme une plate-forme vidéo, mais il est depuis devenu l’épine dorsale de l’une des principales formes de communication du 21e siècle.

Malgré sa popularité mondiale, YouTube (qui appartient à Google) voile son fonctionnement interne. Lorsque quelqu’un étudie, par exemple, la prolifération des discours extrêmes sur YouTube, il peut nous parler d’un échantillon spécifique de vidéos : leur contenu, le nombre de vues, les autres vidéos auxquelles ils renvoient, etc. Mais ces informations existent de manière isolée ; ils ne peuvent pas nous dire quelle est la popularité de ces vidéos par rapport au reste de YouTube. Pour faire des déclarations sur YouTube dans son intégralité, nous avons besoin soit d’informations clés provenant des bases de données de YouTube, ce qui n’est pas réaliste, soit de la capacité de produire un échantillon aléatoire de vidéos suffisamment important pour représenter le site Web.

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