YouTubes meist wiedergegebene Videomomente vorhersagen

In der heutigen digitalen Welt ist Video-Streaming ein grosser Teil davon, wie wir online kommunizieren. YouTube, eine führende Plattform, hat jeden Tag mega viel Traffic. Neben Videos sammelt YouTube auch jede Menge andere Infos darüber, wie Zuschauer schauen und was ihnen gefällt. Ein aktuelles Feature ist die "Most Replayed"-Daten, die die Teile eines Videos hervorhebt, die Nutzer immer wieder anschauen. Diese Daten können für mehrere Zwecke hilfreich sein, zum Beispiel um Werbung besser zu platzieren und Feedback an Videoproduzenten zu geben, welche Teile ihrer Videos vielleicht nicht so spannend sind.

#Warum die Most Replayed-Daten vorhersagen?

Vorhersagen, welche Teile eines Videos Nutzer wiederholen, kann echt hilfreich sein. Für Werbetreibende bedeutet dieses Wissen, dass sie Werbung zu den effektivsten Momenten schalten können, um die Gewinne zu maximieren. Für Content Creator heisst das, dass sie ihre Videos vor der Veröffentlichung bearbeiten können, um peinliche Situationen zu vermeiden, wenn sie etwas herausbringen, das die Zuschauer nicht fesselt. Das wirft die Frage auf: Können wir die Most Replayed-Daten für YouTube-Videos vorhersagen?

#Das YTMR500-Datenset

Um diese Frage zu beantworten, haben wir ein Datenset namens YTMR500 erstellt. Diese Sammlung umfasst 500 YouTube-Videos, die speziell auf Vlogs und Reiseinhalte fokussiert sind. Jedes Video in diesem Datenset enthält Anmerkungen zu seinen Most Replayed-Daten. Das bedeutet, wir haben notiert, welche Abschnitte jedes Videos am meisten angesehen werden. Mit diesem Datenset können wir besser verstehen, wie man die Most Replayed-Daten mit maschinellen Lerntechniken vorhersagen kann.

#Deep Learning Modelle zur Vorhersage

Wir haben verschiedene Modelle basierend auf Deep Learning verwendet, das ist eine Art künstliche Intelligenz, um zu sehen, wie gut sie die Most Replayed-Daten vorhersagen konnten. Wir haben zwei Hauptmodelle getestet: ein vollständig verknüpftes Modell und ein weiteres mit einem Aufmerksamkeitsmechanismus. Das vollständig verknüpfte Modell ist einfach, wo die Daten durch die Schichten fliessen, ohne die Reihenfolge oder den Zeitpunkt der Videosegmente zu berücksichtigen. Das Aufmerksamkeitsmodell hingegen schaut sich die Beziehungen zwischen verschiedenen Segmenten an und kann so den Kontext berücksichtigen.

#Bewertung der Modellleistung

Um zu bewerten, wie gut diese Modelle funktionieren, haben wir detaillierte Studien durchgeführt. Wir haben die Ergebnisse unserer Modelle mit der Vorhersagekraft von Menschen verglichen. Das wurde durch eine Benutzerstudie erreicht, bei der Einzelpersonen erraten sollten, welche Abschnitte von Videos ihrer Meinung nach am häufigsten wiederholt werden.

Unsere Erkenntnisse zeigten, dass die maschinellen Lernmodelle zwar besser abschnitten als zufälliges Raten, aber die Leistung war nicht so hoch, wie wir erhofft hatten. Ausserdem hatten die menschlichen Teilnehmer in unserer Benutzerstudie erhebliche Schwierigkeiten mit der Aufgabe, was zeigt, dass die Vorhersage der Most Replayed-Daten für niemanden einfach ist.

#Methoden zur Datenvorhersage

Das Ziel unseres Vorhersagemodells ist es, eine Funktion zu lernen, die eine Sequenz von Videosegmenten nimmt und vorhersagt, welche die Most Replayed sein werden. Dafür muss das Modell die Eingabe verstehen, die aus Video-Funktionen besteht, die aus den Videos selbst extrahiert wurden. Die Ausgabe ist eine Menge von Punktzahlen, die die Wahrscheinlichkeit der Wiederholung für jedes Segment angeben.

Anstatt zu versuchen, die genauen Werte für die Most Replayed-Daten vorherzusagen, konzentriert sich unser Modell darauf, die Segmente relativ zueinander zu bewerten. Wir verwenden spezifische Verlustfunktionen während des Trainings, die dem Modell helfen, sich basierend darauf anzupassen, wie gut es die Segmente im Vergleich zu den tatsächlichen Daten rankt.

#Einblicke aus der Benutzerstudie

Die Benutzerstudie bot wertvolle Einblicke in die Schwierigkeit, die Most Replayed-Daten vorherzusagen. Wir haben die Aufgabe für die Teilnehmer vereinfacht, indem wir jedes Video in weniger Segmente aufgeteilt haben, um die Komplexität des zu Bewertenden zu reduzieren. Die Teilnehmer mussten Paare von Videosegmenten vergleichen und erraten, welches eine höhere Wiederholungszahl haben würde.

Es stellte sich heraus, dass die Leute selbst mit diesen Vereinfachungen die Aufgabe herausfordernd fanden. Die durchschnittliche Genauigkeit der Nutzer war niedrig, was zeigt, dass dies ein schwieriges Problem für Menschen ist, genauso wie für die Modelle, die wir trainiert haben.

#Modelltraining und -bewertung

Wir haben unsere Modelle mit insgesamt 500 Videos trainiert, die in Trainings- und Testsätze aufgeteilt wurden. Während unsere Modelle die Trainingsdaten gut anpassten, war ihre Leistung bei den Testdaten nur leicht besser als zufälliges Raten. Das deutet darauf hin, dass, obwohl Deep Learning-Modelle einige Muster erfassen können, sie die Nuancen dessen, was ein Segment wiederholbar macht, möglicherweise noch nicht vollständig verstehen.

Die Bewertung basierte auf einer Ranking-Metrik, die misst, wie gut die Modelle die Top-Segmente vorhersagen. Unsere Forschung zeigt jedoch, dass komplexere Modelle nicht unbedingt besser abschnitten als einfachere. Zum Beispiel, obwohl das Aufmerksamkeitsmodell aufgrund des zusätzlichen Kontexts überlegen sein sollte, zeigte es keinen signifikanten Leistungszuwachs gegenüber dem vollständig verknüpften Modell.

#Die Bedeutung des YTMR500-Datensatzes

Der YTMR500-Datensatz ist entscheidend für zukünftige Forschungen zur Vorhersage von Most Replayed-Daten. Er erlaubt es Forschern, verschiedene Methoden zu erkunden, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Während wir weiterhin diese Muster untersuchen, hoffen wir, effektivere Techniken zu entdecken, die sowohl Video- als auch Audio-Informationen nutzen können, um die Vorhersagen zu verbessern.

#Fazit und zukünftige Richtungen

Zusammenfassend ist die Vorhersage der Most Replayed-Daten aus Videosegmenten eine komplexe Aufgabe, die sowohl für künstliche Intelligenz als auch für menschliche Beobachter Herausforderungen darstellt. Auch wenn unsere Deep Learning-Modelle gezeigt haben, dass sie in der Lage sind, zufällige Vorhersagen zu übertreffen, gibt es noch viel Raum für Verbesserungen.

Zukünftige Bemühungen könnten umfassen, multimodale Ansätze zu erkunden, die Audio, Text und andere relevante Daten zusammen mit Video-Funktionen einbeziehen. So könnten wir besser erfassen, welche Faktoren dazu führen, dass bestimmte Momente in Videos häufig wiederholt werden.

Wir ermutigen die Forschungscommunity, das YTMR500-Datenset zu nutzen, um diese wichtige Arbeit fortzusetzen. Indem wir Einblicke teilen und unser Verständnis des Zuschauerverhaltens erweitern, können wir helfen, die Erstellung von Videoinhalten und Werbestrategien im sich entwickelnden Bereich der Online-Medien zu verbessern.