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研究動機

YouTube為全球最大的影音分享平台,隨著串流媒體的快速發展,已成為影片創作者、品牌和觀眾之間互相聯繫的重要場所,且該平台擁有著龐大而多元的觀眾群體,觀眾在挑選不同主題和風格的影片上競爭激烈,因此深入探討觀看次數的變化對於理解社群動態至關重要。

首先,YouTube吸引了數以億計的用戶,透過對該社群的深入分析,我們能夠洞悉用戶的行為模式、觀看習慣和互動方式。其次,YouTube已不僅僅是一個觀看平台,還是一個充滿討論和互動的社交空間。研究YouTube社群分析有助於理解觀眾對於影片的評論、分享和喜好,進而揭示內容是如何在社交媒體上傳播、共享和評價的。

本研究「YouTube社群數據分析大解密」將涉及對不同內容類型的影片進行定量分析,考察觀眾對各種主題的反應。通過影片的熱門程度的,我們可以識別較受歡迎的主題,並探討可能影響觀看次數的因素,例如標題、標籤、影片長度等。研究背景則反映了對這個新興數位生態系統的求知渴望。這項研究不只是在關心平台如何運作和內容是如何創造的,更是要深入了解觀眾參與的層面。

研究目的

在當今數位時代,YouTube已經成為影片創作者展現才華、與全球觀眾互動的主要平台之一。本研究的主要目的在於深入探討影響YouTube影片流行度的關鍵因素,並探索不同機器學習模型的性能。具體而言,我們將利用Weka的數據探勘功能,分析標題、描述、標籤、影片長度、點閱率、留言互動等多維度資訊,以識別對影片吸引觀眾和提高點擊率至關重要的元素。

透過Weka提供的多種機器學習算法,我們將評估這些算法在預測影片流行度方面的表現。通過比較各種模型,找出最適合預測YouTube影片流行度的模型。而我們的研究將著重於了解哪些模型對於Youtube的預測分析擁有更高的準確度。

本研究將提供有關YouTube影片流行的關鍵因素的深入洞察,同時將重點放在比較各種機器學習模型的效能,從而為內容創作者提供更有價值的建議和指導。

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