論文の概要: YouNiverse: Large-Scale Channel and Video Metadata from English-Speaking YouTube

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10378v2
• Date: Thu, 8 Apr 2021 14:23:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 06:16:48.145285
• Title: YouNiverse: Large-Scale Channel and Video Metadata from English-Speaking YouTube
• Title（参考訳）: YouNiverse: 英語で話すYouTubeの大規模チャンネルとビデオメタデータ
• Authors: Manoel Horta Ribeiro, Robert West
• Abstract要約: YouNiverseは、英語のYouTubeのチャンネルとビデオメタデータの大規模なコレクションである。 2005年5月から2019年10月までに発行された136Kチャンネルと72.9Mビデオのメタデータで構成されている。 データセットには、コメントされた4億4900万人の匿名ユーザのセットのビデオを指定するテーブルも含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.03145814947425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: YouTube plays a key role in entertaining and informing people around the globe. However, studying the platform is difficult due to the lack of randomly sampled data and of systematic ways to query the platform's colossal catalog. In this paper, we present YouNiverse, a large collection of channel and video metadata from English-language YouTube. YouNiverse comprises metadata from over 136k channels and 72.9M videos published between May 2005 and October 2019, as well as channel-level time-series data with weekly subscriber and view counts. Leveraging channel ranks from socialblade.com, an online service that provides information about YouTube, we are able to assess and enhance the representativeness of the sample of channels. Additionally, the dataset also contains a table specifying which videos a set of 449M anonymous users commented on. YouNiverse, publicly available at https://doi.org/10.5281/zenodo.4650046, will empower the community to do research with and about YouTube.
• Abstract（参考訳）: YouTubeは、世界中の人々を楽しませ、知らせる上で重要な役割を果たしている。 しかし、ランダムにサンプリングされたデータの欠如や、プラットフォームの膨大なカタログを検索する体系的な方法の欠如により、プラットフォームの研究は困難である。 本稿では,英語youtubeのチャンネルやビデオメタデータの膨大なコレクションであるyouniverseを提案する。 YouNiverseは、2005年5月から2019年10月までに発行された136Kチャンネルと72.9Mビデオのメタデータと、毎週購読者や視聴数を含むチャンネルレベルの時系列データで構成されている。 youtubeに関する情報を提供するオンラインサービス、socialblade.comのチャンネルランクを活用して、チャンネルのサンプルの代表性を評価し、強化することができる。 さらにデータセットには、4億4900万の匿名ユーザーがコメントしたビデオを指定するテーブルも含まれている。 YouNiverseはhttps://doi.org/10.5281/zenodo.4650046で公開されている。

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