Para este R2 se ha seleccionado el canal de YouTube de Blanca Guilera (@blanca_guilera), que tiene 350K suscriptores y 455 vídeos en el canal, proporcionando así volumen suficiente de comentarios en los vídeos para el análisis de la red obtenida. A continuación, podemos ver la imagen del grafo resultado en Gephi:

Si observamos la imagen, podemos ver una red muy densa, donde los nodos están muy conectados entre sí (dato que se puede corroborar con las estadísticas del grafo, donde el número de nodos, 440, es mucho más pequeño que el de aristas, 18326, aunque no se pueda ver en esta captura). Además, esta densidad de la gráfica nos indica que los usuarios que comentan los vídeos suelen hacerlo en varios, no en un vídeo aislado.

Como podemos observar, en el grafo también se identifican diferentes comunidades, cada una de ellas designada con diferentes colores. A pesar de que en grafo solo se ven 5 de ellas, esta red tiene un total de 35 comunidades. Sin embargo, las que se ven en el grafo son las más relevantes y las que tienen una modularidad más alta. Debido a la densidad previamente comentada, también observamos que las comunidades están bastante solapadas entre ellas.

Podemos observar también 3 principales comunidades, identificadas en azul, rosa y verde. En el caso de la comunidad en rosa, podemos observar muchos nodos periféricos, los cuales pueden indicar comentarios en vídeos más variados. Las comunidades verde y azul tienen mucha densidad entre sus nodos de forma interna, por lo que podrían también indicar que en esas comunidades los vídeos consumidos pertenecen generalmente a la misma tipología. 

Por último, se puede observar que la comunidad rosa tiene muchos nodos puente, que conectan las diferentes comunidades entre sí y diferentes subgrupos dentro de su comunidad. Esta característica, junto con lo previamente comentado, nos indican que las comunidades representadas tienen bastante cohesión entre ellas y, hablando de la audiencia del canal específicamente, que en general parecen tener gustos similares, pero se centran más en temáticas de vídeos distintos dentro del canal.

Como se puede observar en la imagen, se trata de un grafo donde casi todos los vídeos están altamente conectados entre sí. Para que fuese la visualización más clara, se ha ajustado el tamaño de los nodos en función de su grado, siendo los de mayor tamaño los que presentan un mayor número de enlaces. Por lo tanto, a simple vista se observa los espectadores no ven un solo vídeo, sino que visitan frecuentemente el contenido del canal y comentan de forma recurrente.

La forma del grafo no es circular, sino que se extiende de izquierda a derecha, lo que nos lleva a pensar que es muy probable que los vídeos del extremo izquierdo sean los más antiguos (también coincide que son los que presentan un tamaño de nodo inferior).

Tras aplicar el algoritmo de modularidad y ajustar el grafo por colores acorde al resultado, a simple vista se pueden apreciar tres grupos principales:

• Grupos rosa claro y rosa oscuro: son los dos grupos más densos, y representan los núcleos principales de interacciones del canal.
• Grupo verde: se trata de una comunidad distinta, y nos lleva a pensar que estos vídeos traten sobre una temática concreta que atrae a un grupo de usuarios que no interactúa tanto con el resto del canal.
• Zona clara: situada en el extremo izquierdo, se trata de vídeos con muy pocas interacciones.

Por último, la alta densidad de aristas presentes en la imagen demuestra que este canal ha fidelizado a su audiencia. Los usuarios consumen y comentan casi todo su contenido publicado.

Per a dur a terme l’apartat 5 de visualització de la xarxa, s’ha seleccionat el canal de YouTube de @clavero, ja que té més de 2 milions de seguidors i 231 vídeos publicats. Així s’ha assegurat un volum elevat de comentaris als vídeos.

Primer, s’ha seguit tots els passos de la guia de YouTube Data Tools i s’ha descarregat l’arxiu related video network. Aquest s’ha penjat a Gephi, indicant que es tracta d’una xarxa no dirigida, ja que és una relació necessàriament recíproca. A més, s’ha fet servir l’algorisme de força bruta Force Atlas 2. El resultat ha sigut el següent:

S’ha donat forma a la xarxa modificant el panell de distribución: S’ha marcat la casella Dissuadir Hubs, per ajudar a separar els vídeos més centrals dels secundaris i la de Prevenir solapamiento, per assegurar que els nodes no es trepitgin. També s’ha executat l’algorisme Force Atlas 2.

Després s’han calculat les mètriques necessàries. S’ha executat el grado promedio, la modularitat i el PageRank. El grado promedio diu la connectivitat mitjana dels vídeos, la modularitat detecta les diferents comunitats i el Page Rank identifica quins són els “influencers” dins del canal.

Quan ja s’han fet tots els càlculs, s’ha accedit a la pestanya d’aparença, on s’ha modificat el color (nodos → partition) i s’ha seleccionat Modularity class, per assegurar que cada comunitat de vídeos (en aquest cas n’hi ha tres) tindrà un color diferent. També s’ha modificat la mida (nodos → ranking), perquè els vídeos amb més co-comentaris es vegin més grans. 

Finalment, el gràfic final amb i sense les etiquetes és el següent:

El canal @clavero té 231 nodes (vídeos) i 15.634 arestes (connexions per audiència compartida). Es tracta d’un gràfic no dirigit i ponderat. El grado medio és de 135,359, el que vol dir que, de mitjana, cada vídeo comparteix audiència amb uns 135 vídeos més del seu canal. Això indica una audiència molt fidel.

L’estructura mostra una alta cohesió central, cosa que indica un nucli de continguts amb una forta recurrència d’interaccions creuades, mostrant una comunitat molt interconnectada on la informació viatja ràpidament. Els vídeos que apareixen al centre són els que tenen una audiència més general i els que queden als costats comparteixen menys espectadors que la resta. Els colors identifiquen les tres comunitats de modularitat, cosa que permet detectar tres temàtiques força diferenciades entre elles. La mida defineix la importància, que es mostra amb el Page Rank i les etiquetes mostren els títols dels vídeos.

Citacions bibliogràfiques

• Clavero. (s. d.). Clavero [canal de YouTube]. YouTube. https://www.youtube.com/@Clavero
• Grandjean, Martin (2015). “GEPHI – Introduction to Network Analysis and Visualization”, https://www.martingrandjean.ch/gephi-introduction
• Morales i Gras, J. [Jordi]. (2021). Comprensió de les xarxes socials (1a ed.) [recurs d’aprenentatge textual]. Fundació Universitat Oberta de Catalunya (FUOC).
• Morales i Gras, J. [Jordi]. (2021). Representació de les xarxes socials (1a ed.) [recurs d’aprenentatge textual]. Fundació Universitat Oberta de Catalunya (FUOC). 
• YouTube Data Tools – Overview (May 2023) [en línia]. Disponible a: https://youtu.be/TmF4mWZYnbk