Lisandro Pardo
El pasado 14 de febrero, YouTube cumplió 20 años en línea. Los cálculos más recientes sugieren que superó la barrera de los 2.500 millones de usuarios, un número escalofriante por donde se lo mire. Sin embargo, Google suele ser muy reacio a la hora de compartir estadísticas. Si queremos saber detalles precisos como la cantidad real de vídeos publicados, los temas más frecuentes o el promedio de visualizaciones, la respuesta oficial es… silencio. Por suerte, un equipo de la Universidad de Massachusetts en Amherst aceptó el desafío de obtener datos más firmes, y su solución es (aunque parezca mentira) cargar contenido al azar.
El 11 de febrero, el CEO de YouTube Neal Mohan publicó un artículo en el blog oficial de la plataforma, destacando el extraordinario crecimiento de YouTube en las pantallas estadounidenses. De hecho, el clásico televisor superó a los dispositivos móviles por primera vez en ese país si consideramos el «tiempo de visualización» a través de todos los servicios de YouTube. En lo personal, he sido testigo de esto: Muchas personas con Smart TVs arman sus playlists en YouTube y las reproducen allí, ignorando por completo al cable tradicional, la televisión digital y las opciones FAST.
Ahora, si deseas conocer otras estadísticas sobre YouTube… buena suerte. Al parecer, Google no cree que sea una buena idea revelar la verdadera dimensión de YouTube, y se siente muy cómodo administrando la plataforma como si fuera una caja negra, pero existe otra forma de obtener datos más sólidos… y es un vídeo a la vez. Así llegamos a la Universidad de Massachusetts en Amherst, donde Ethan Zuckerman (director de la Iniciativa para la Infraestructura Pública Digital) y su equipo crearon un programa que genera enlaces de YouTube al azar… miles de millones por vez.
Analizando al «Deep YouTube»
Zuckerman explica que el programa esencialmente funciona de modo similar a un scraper, aunque otras fuentes lo han asociado con el viejo término de wardialing. Como ya sabemos bien, cada vídeo en YouTube posee una cadena única de once caracteres. Por ejemplo, «dQw4w9WgXcQ» no necesita ninguna clase de presentación, pero el programa de Zuckerman y compañía genera once caracteres al azar, y verifica si hay un vídeo disponible. El problema es que el número de combinaciones posibles asciende a 2^64 (número que conocemos bien por otras razones), por lo tanto, debieron conformarse con un dataset más pequeño. En su estudio original, para obtener un sample size de 10.016 vídeos únicos, procesaron cerca de 1.900 millones de enlaces erróneos por cada uno correcto.
Entonces, ¿qué podemos calcular a partir de eso? Si bien los datos llegan hasta junio de 2024 (con un sample size de 25.953), el número estimado de vídeos disponibles en la plataforma asciende a 14.830 millones, un salto del 60 por ciento en comparación con 2022. Sin embargo, esto choca con otros detalles importantes:
- Apenas el 0.21 por ciento tiene algún tipo de monetización
- Menos del 4 por ciento invita a la audiencia a suscribirse, comentar, o dejar un like
- Sólo el 38 por ciento recibió alguna clase de edición
- El 18 por ciento cuenta con audio de alta calidad
- Más del 40 por ciento es únicamente música, sin diálogo
- El 16 por ciento de los vídeos está compuesto por imágenes estáticas
- La media para las reproducciones es de 41, con una duración de 64 segundos
- El 74 por ciento de los vídeos no posee comentarios, y el 89 por ciento no registra un solo like
- El 4 por ciento de los vídeos no tuvo una sola reproducción
En resumen, YouTube ha dejado de ser aquel espacio que nos invitaba a «transmitirnos a nosotros mismos». Cuando Neil Mohan dijo que «YouTube es la nueva televisión», no estaba exagerando. El «Deep YouTube» es esencialmente un desierto de vídeos cortos, erráticos y sin editar que no ve nadie. Si uno se pregunta por qué el algoritmo sigue beneficiando a los Mr. Beast de nuestras vidas… creo que aquí está la respuesta.
Accede al estudio original: Haz clic aquí
Sitio oficial: Haz clic aquí
