Zürcher Forscher erstellen Modell für Erfolg von Internet-Videos

Wissenschaftler der ETH haben eine Aufmerksamkeitsspirale beschrieben, die abläuft, wenn YouTube-Videos zum Renner werden. Das Berechnungsmodell könnte beispielsweise auch zur Überwachung von Online-Buchverkäufen in Echtzeit genutzt werden.

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Ein mathematisches Modell soll künftig den Erfolg von Videos auf der Internetplattform YouTube erklären. Die Forscher Riley Crane und Didier Sornette von der Eidgenössischen Technischen Hochschule (ETH) in Zürich haben dazu eine entsprechende Aufmerksamkeitsspirale beschrieben, die abläuft, wenn YouTube-Videos zum Renner werden. Sie folgt dabei zumindest teilweise physikalischen Gesetzen, berichtet der Internet-Dienst der ETH. Die beiden Wissenschaftler möchten ihr System weiter verfeinern. Mittelfristig könnte eine Art Trend-Überwachungssystem im Internet entstehen.

Crane hat mit Hilfe von selbst programmierten Systemen innerhalb von zwei Jahren die Zuschauerzahlen von fünf Millionen Videos auf YouTube beobachtet. Er interessierte sich dabei in erster Linie für diejenigen Filme, die am meisten Aufmerksamkeit auf sich zogen, also mindestens 100 Mal pro Tag angesehen wurden. Nur 10 Prozent gehörten in diese Kategorie. Diese wiederum unterteilte Crance in "Junk"-Videos, die für sehr kurze Zeit viel Aufmerksamkeit auf sich ziehen, "virale" Videos, die sich epidemieartig über weite soziale Netzwerke ausbreiten, und "Qualitäts"-Videos, die anstelle eines langsamen Popularitätsanstiegs plötzliche Aufmerksamkeit verursachen. Ihre Popularität verbreitet sich rasch und ebbt danach langsam ab.

Crane hat beispielsweise herausgefunden, dass sich das Abebben der Aufmerksamkeit bei viralen Videos mit der Mathematik zur Modellierung von Nachbeben bei Erdbeben beschreiben lässt, so genannten "Epidemics-Type-Aftershock"-Modellen. Ein soziales System funktioniere also anscheinend genauso wie ein physikalisches nach bestimmten Regeln und werde so mathematisch beschreibbar, sagte Crane dem Internet-Dienst der Hochschule. Mit dem Modell sei es sogar möglich, anhand von Tendenzen zu erkennen, ob ein Video zum Zuschauermagneten werden könnte oder nicht.

Das Berechnungsmodell könnte zum Beispiel für die Überwachung von Online-Buchverkäufen in Echtzeit genutzt werden, heißt es weiter in der Mitteilung. Durch stetigen Vergleich von Daten könnten Marketing-Fachleute frühzeitig erkennen, welches Buch sich potenziell gut verkauft. Crane und Didier verhandeln mit dem Internet-Buchverkäufer Amazon, um das eigene System in dessen Internet-Plattform zu integrieren. (anw)