メインコンテンツまでスキップ
メインコンテンツまでスキップ

YouTube dataset of dislikes

2021年11月、YouTubeはすべての動画から公開された 低評価 カウントを削除しました。作成者はまだ低評価の数を確認できますが、視聴者は動画が受け取った 高評価 の数のみを見ることができます。

参考

データセットには45.5億件以上のレコードが含まれているため、リソースがその種類のボリュームに対応できない限り、以下のコマンドをそのままコピー&ペーストしないように注意してください。以下のコマンドは、ClickHouse CloudProduction インスタンスで実行されました。

データはJSON形式で、archive.org からダウンロードできます。同じデータをS3にも提供しているので、ClickHouse Cloudインスタンスにより効率的にダウンロードできます。

ClickHouse Cloudでテーブルを作成し、データを挿入する手順は以下の通りです。

注記

以下の手順は、ローカルのClickHouseインストールでも簡単に動作します。唯一の変更は、s3clusterの代わりにs3関数を使用することですが、クラスターが構成されている場合は default をクラスターの名前に変更してください。

手順の説明

  1. データがどのような形をしているか見てみましょう。 s3cluster テーブル関数はテーブルを返すので、結果を DESCRIBE できます:
DESCRIBE s3(
    'https://clickhouse-public-datasets.s3.amazonaws.com/youtube/original/files/*.zst',
    'JSONLines'
);

ClickHouseはJSONファイルから以下のスキーマを推測します:

┌─name────────────────┬─type───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─default_type─┬─default_expression─┬─comment─┬─codec_expression─┬─ttl_expression─┐
│ id                  │ Nullable(String)                                                                                                                       │              │                    │         │                  │                │
│ fetch_date          │ Nullable(String)                                                                                                                       │              │                    │         │                  │                │
│ upload_date         │ Nullable(String)                                                                                                                       │              │                    │         │                  │                │
│ title               │ Nullable(String)                                                                                                                       │              │                    │         │                  │                │
│ uploader_id         │ Nullable(String)                                                                                                                       │              │                    │         │                  │                │
│ uploader            │ Nullable(String)                                                                                                                       │              │                    │         │                  │                │
│ uploader_sub_count  │ Nullable(Int64)                                                                                                                        │              │                    │         │                  │                │
│ is_age_limit        │ Nullable(Bool)                                                                                                                         │              │                    │         │                  │                │
│ view_count          │ Nullable(Int64)                                                                                                                        │              │                    │         │                  │                │
│ like_count          │ Nullable(Int64)                                                                                                                        │              │                    │         │                  │                │
│ dislike_count       │ Nullable(Int64)                                                                                                                        │              │                    │         │                  │                │
│ is_crawlable        │ Nullable(Bool)                                                                                                                         │              │                    │         │                  │                │
│ is_live_content     │ Nullable(Bool)                                                                                                                         │              │                    │         │                  │                │
│ has_subtitles       │ Nullable(Bool)                                                                                                                         │              │                    │         │                  │                │
│ is_ads_enabled      │ Nullable(Bool)                                                                                                                         │              │                    │         │                  │                │
│ is_comments_enabled │ Nullable(Bool)                                                                                                                         │              │                    │         │                  │                │
│ description         │ Nullable(String)                                                                                                                       │              │                    │         │                  │                │
│ rich_metadata       │ Array(Tuple(call Nullable(String), content Nullable(String), subtitle Nullable(String), title Nullable(String), url Nullable(String))) │              │                    │         │                  │                │
│ super_titles        │ Array(Tuple(text Nullable(String), url Nullable(String)))                                                                              │              │                    │         │                  │                │
│ uploader_badges     │ Nullable(String)                                                                                                                       │              │                    │         │                  │                │
│ video_badges        │ Nullable(String)                                                                                                                       │              │                    │         │                  │                │
└─────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────┴──────────────────┴────────────────┘
  1. 推測されたスキーマに基づいて、データ型を整理し、主キーを追加しました。以下のテーブルを定義します:
CREATE TABLE youtube
(
    `id` String,
    `fetch_date` DateTime,
    `upload_date_str` String,
    `upload_date` Date,
    `title` String,
    `uploader_id` String,
    `uploader` String,
    `uploader_sub_count` Int64,
    `is_age_limit` Bool,
    `view_count` Int64,
    `like_count` Int64,
    `dislike_count` Int64,
    `is_crawlable` Bool,
    `has_subtitles` Bool,
    `is_ads_enabled` Bool,
    `is_comments_enabled` Bool,
    `description` String,
    `rich_metadata` Array(Tuple(call String, content String, subtitle String, title String, url String)),
    `super_titles` Array(Tuple(text String, url String)),
    `uploader_badges` String,
    `video_badges` String
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (uploader, upload_date)
  1. 以下のコマンドは、S3ファイルから youtube テーブルにレコードをストリームします。
参考

これは多くのデータを挿入します - 46.5億行です。データセット全体を挿入したくない場合は、単に LIMIT 句を追加して希望する行数を指定してください。

INSERT INTO youtube
SETTINGS input_format_null_as_default = 1
SELECT
    id,
    parseDateTimeBestEffortUSOrZero(toString(fetch_date)) AS fetch_date,
    upload_date AS upload_date_str,
    toDate(parseDateTimeBestEffortUSOrZero(upload_date::String)) AS upload_date,
    ifNull(title, '') AS title,
    uploader_id,
    ifNull(uploader, '') AS uploader,
    uploader_sub_count,
    is_age_limit,
    view_count,
    like_count,
    dislike_count,
    is_crawlable,
    has_subtitles,
    is_ads_enabled,
    is_comments_enabled,
    ifNull(description, '') AS description,
    rich_metadata,
    super_titles,
    ifNull(uploader_badges, '') AS uploader_badges,
    ifNull(video_badges, '') AS video_badges
FROM s3(
    'https://clickhouse-public-datasets.s3.amazonaws.com/youtube/original/files/*.zst',
    'JSONLines'
)

INSERT コマンドに関するコメント:

  • parseDateTimeBestEffortUSOrZero 関数は、受信する日付フィールドが正しい形式でない場合に便利です。もし fetch_date が正しく解析されない場合、 0 に設定されます。
  • upload_date カラムには有効な日付が含まれていますが、「4 hours ago」などの文字列も含まれており、これは確かに有効な日付ではありません。オリジナルの値を upload_date_str に保存し、toDate(parseDateTimeBestEffortUSOrZero(upload_date::String)) で解析を試みることにしました。解析に失敗した場合は、単に 0 になります。
  • テーブルに NULL 値が入るのを避けるために ifNull を使用しました。受信する値が NULL の場合、 ifNull 関数が値を空の文字列に設定しています。
  1. ClickHouse CloudのSQLコンソールで新しいタブを開く(または新しい clickhouse-client ウィンドウを開く)と、カウントが増えていく様子を確認できます。サーバーリソースに応じて、46.5B行を挿入するにはしばらく時間がかかります。(設定を調整しなくても、約4.5時間かかります。)
SELECT formatReadableQuantity(count())
FROM youtube
┌─formatReadableQuantity(count())─┐
│ 4.56 billion                    │
└─────────────────────────────────┘
  1. データが挿入されたら、お気に入りの動画またはチャンネルの低評価の数をカウントしてみてください。ClickHouseがアップロードした動画の数を見てみましょう:
SELECT count()
FROM youtube
WHERE uploader = 'ClickHouse';
┌─count()─┐
│      84 │
└─────────┘

1 row in set. Elapsed: 0.570 sec. Processed 237.57 thousand rows, 5.77 MB (416.54 thousand rows/s., 10.12 MB/s.)
注記

上記のクエリは、主キーの最初のカラムとして uploader を選択したため、非常に迅速に実行されます - そのため、237k行を処理する必要がありました。

  1. ClickHouseの動画の高評価と低評価を見てみましょう:
SELECT
    title,
    like_count,
    dislike_count
FROM youtube
WHERE uploader = 'ClickHouse'
ORDER BY dislike_count DESC;

レスポンスは以下のようになります:

┌─title────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┬─like_count─┬─dislike_count─┐
│ ClickHouse v21.11 Release Webinar                                                                    │         52 │             3 │
│ ClickHouse Introduction                                                                              │         97 │             3 │
│ Casa Modelo Algarve                                                                                  │        180 │             3 │
│ Профайлер запросов:  трудный путь                                                                    │         33 │             3 │
│ ClickHouse в Курсометре                                                                              │          4 │             2 │
│ 10 Good Reasons to Use ClickHouse                                                                    │         27 │             2 │
...

84 rows in set. Elapsed: 0.013 sec. Processed 155.65 thousand rows, 16.94 MB (11.96 million rows/s., 1.30 GB/s.)
  1. title または description フィールドに ClickHouse が含まれている動画を検索します:
SELECT
    view_count,
    like_count,
    dislike_count,
    concat('https://youtu.be/', id) AS url,
    title
FROM youtube
WHERE (title ILIKE '%ClickHouse%') OR (description ILIKE '%ClickHouse%')
ORDER BY
    like_count DESC,
    view_count DESC;

このクエリはすべての行を処理し、2つの文字列カラムを解析する必要があります。それでも、4.15M行/秒で良好なパフォーマンスを得ています:

1174 rows in set. Elapsed: 1099.368 sec. Processed 4.56 billion rows, 1.98 TB (4.15 million rows/s., 1.80 GB/s.)

結果は以下のようになります:

┌─view_count─┬─like_count─┬─dislike_count─┬─url──────────────────────────┬─title──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│       1919 │         63 │             1 │ https://youtu.be/b9MeoOtAivQ │ ClickHouse v21.10 Release Webinar                                                                      │
│       8710 │         62 │             4 │ https://youtu.be/PeV1mC2z--M │ What is JDBC DriverManager? | JDBC                                                                     │
│       3534 │         62 │             1 │ https://youtu.be/8nWRhK9gw10 │ CLICKHOUSE - Arquitetura Modular                                                                       │

質問

コメントを無効にすると、実際に高評価または低評価をクリックする可能性が低くなりますか?

コメントが無効になった場合、人々は動画についての気持ちを表現するために高評価または低評価をクリックする可能性が高くなりますか?

SELECT
    concat('< ', formatReadableQuantity(view_range)) AS views,
    is_comments_enabled,
    total_clicks / num_views AS prob_like_dislike
FROM
(
    SELECT
        is_comments_enabled,
        power(10, CEILING(log10(view_count + 1))) AS view_range,
        sum(like_count + dislike_count) AS total_clicks,
        sum(view_count) AS num_views
    FROM youtube
    GROUP BY
        view_range,
        is_comments_enabled
) WHERE view_range > 1
ORDER BY
    is_comments_enabled ASC,
    num_views ASC;
┌─views─────────────┬─is_comments_enabled─┬────prob_like_dislike─┐
│ < 10.00           │ false               │  0.08224180712685371 │
│ < 100.00          │ false               │  0.06346337759167248 │
│ < 1.00 thousand   │ false               │  0.03201883652987105 │
│ < 10.00 thousand  │ false               │  0.01716073540410903 │
│ < 10.00 billion   │ false               │ 0.004555639481829971 │
│ < 100.00 thousand │ false               │  0.01293351460515323 │
│ < 1.00 billion    │ false               │ 0.004761811192464957 │
│ < 1.00 million    │ false               │ 0.010472604018980551 │
│ < 10.00 million   │ false               │ 0.00788902538420125 │
│ < 100.00 million  │ false               │  0.00579152804250582 │
│ < 10.00           │ true                │  0.09819517478134059 │
│ < 100.00          │ true                │  0.07403784478585775 │
│ < 1.00 thousand   │ true                │  0.03846294910067627 │
│ < 10.00 billion   │ true                │ 0.005615217329358215 │
│ < 10.00 thousand  │ true                │  0.02505881391701455 │
│ < 1.00 billion    │ true                │ 0.007434998802482997 │
│ < 100.00 thousand │ true                │ 0.022694648130822004 │
│ < 100.00 million  │ true                │ 0.011761563746575625 │
│ < 1.00 million    │ true                │ 0.020776022304589435 │
│ < 10.00 million   │ true                │ 0.016917095718089584 │
└───────────────────┴─────────────────────┴──────────────────────┘

22 rows in set. Elapsed: 8.460 sec. Processed 4.56 billion rows, 77.48 GB (538.73 million rows/s., 9.16 GB/s.)

コメントを有効にすると、エンゲージメント率が高くなることが関連しているようです。

時間の経過とともに動画の数はどのように変化しますか - 注目すべきイベントは?

SELECT
    toStartOfMonth(toDateTime(upload_date)) AS month,
    uniq(uploader_id) AS uploaders,
    count() as num_videos,
    sum(view_count) as view_count
FROM youtube
GROUP BY month
ORDER BY month ASC;
┌──────month─┬─uploaders─┬─num_videos─┬───view_count─┐
│ 2005-04-01 │         5 │          6 │    213597737 │
│ 2005-05-01 │         6 │          9 │      2944005 │
│ 2005-06-01 │       165 │        351 │     18624981 │
│ 2005-07-01 │       395 │       1168 │     94164872 │
│ 2005-08-01 │      1171 │       3128 │    124540774 │
│ 2005-09-01 │      2418 │       5206 │    475536249 │
│ 2005-10-01 │      6750 │      13747 │    737593613 │
│ 2005-11-01 │     13706 │      28078 │   1896116976 │
│ 2005-12-01 │     24756 │      49885 │   2478418930 │
│ 2006-01-01 │     49992 │     100447 │   4532656581 │
│ 2006-02-01 │     67882 │     138485 │   5677516317 │
│ 2006-03-01 │    103358 │     212237 │   8430301366 │
│ 2006-04-01 │    114615 │     234174 │   9980760440 │
│ 2006-05-01 │    152682 │     332076 │  14129117212 │
│ 2006-06-01 │    193962 │     429538 │  17014143263 │
│ 2006-07-01 │    234401 │     530311 │  18721143410 │
│ 2006-08-01 │    281280 │     614128 │  20473502342 │
│ 2006-09-01 │    312434 │     679906 │  23158422265 │
│ 2006-10-01 │    404873 │     897590 │  27357846117 │

covidの周りでのアップローダーの急増が目立ちます こちら のリンクをご覧ください。

時間の経過とともに字幕が増えるのはいつか

音声認識の進歩により、字幕を作成することがこれまで以上に簡単になり、YouTubeは2009年末に自動キャプションを追加しました。この時に急増したのでしょうか?

SELECT
    toStartOfMonth(upload_date) AS month,
    countIf(has_subtitles) / count() AS percent_subtitles,
    percent_subtitles - any(percent_subtitles) OVER (
        ORDER BY month ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 PRECEDING
    ) AS previous
FROM youtube
GROUP BY month
ORDER BY month ASC;
┌──────month─┬───percent_subtitles─┬────────────────previous─┐
│ 2015-01-01 │  0.2652653881082824 │      0.2652653881082824 │
│ 2015-02-01 │  0.3147556050309162 │    0.049490216922633834 │
│ 2015-03-01 │ 0.32460464492371877 │    0.009849039892802558 │
│ 2015-04-01 │ 0.33471963051468445 │    0.010114985590965686 │
│ 2015-05-01 │  0.3168087575501062 │   -0.017910872964578273 │
│ 2015-06-01 │  0.3162609788438222 │  -0.0005477787062839745 │
│ 2015-07-01 │ 0.31828767677518033 │   0.0020266979313581235 │
│ 2015-08-01 │  0.3045551564286859 │   -0.013732520346494415 │
│ 2015-09-01 │   0.311221133995152 │    0.006665977566466086 │
│ 2015-10-01 │ 0.30574870926812175 │   -0.005472424727030245 │
│ 2015-11-01 │ 0.31125409712077234 │   0.0055053878526505895 │
│ 2015-12-01 │  0.3190967954651779 │    0.007842698344405541 │
│ 2016-01-01 │ 0.32636021432496176 │    0.007263418859783877 │

データ結果は2009年に急増を示しています。その時、YouTubeは他の人の動画に対する字幕のアップロードを可能にしたコミュニティキャプション機能を削除していたようです。このことは、視覚障害者や耳が不自由な視聴者のために、クリエイターが動画に字幕を追加するよう働きかける非常に成功したキャンペーンを促しました。

時間の経過とともにトップアップローダー

WITH uploaders AS
    (
        SELECT uploader
        FROM youtube
        GROUP BY uploader
        ORDER BY sum(view_count) DESC
        LIMIT 10
    )
SELECT
    month,
    uploader,
    sum(view_count) AS total_views,
    avg(dislike_count / like_count) AS like_to_dislike_ratio
FROM youtube
WHERE uploader IN (uploaders)
GROUP BY
    toStartOfMonth(upload_date) AS month,
    uploader
ORDER BY
    month ASC,
    total_views DESC;
┌──────month─┬─uploader───────────────────┬─total_views─┬─like_to_dislike_ratio─┐
│ 1970-01-01 │ T-Series                   │    10957099 │  0.022784656361208206 │
│ 1970-01-01 │ Ryan's World               │           0 │  0.003035559410234172 │
│ 1970-01-01 │ SET India                  │           0 │                   nan │
│ 2006-09-01 │ Cocomelon - Nursery Rhymes │   256406497 │    0.7005566715978622 │
│ 2007-06-01 │ Cocomelon - Nursery Rhymes │    33641320 │    0.7088650914344298 │
│ 2008-02-01 │ WWE                        │    43733469 │   0.07198856488734842 │
│ 2008-03-01 │ WWE                        │    16514541 │    0.1230603715431997 │
│ 2008-04-01 │ WWE                        │     5907295 │    0.2089399470159618 │
│ 2008-05-01 │ WWE                        │     7779627 │   0.09101676560436774 │
│ 2008-06-01 │ WWE                        │     7018780 │    0.0974184753155297 │
│ 2008-07-01 │ WWE                        │     4686447 │    0.1263845422065158 │
│ 2008-08-01 │ WWE                        │     4514312 │   0.08384574274791441 │
│ 2008-09-01 │ WWE                        │     3717092 │   0.07872802579349912 │

視聴回数が増えるにつれて、いいね割合はどう変化しますか?

SELECT
    concat('< ', formatReadableQuantity(view_range)) AS view_range,
    is_comments_enabled,
    round(like_ratio, 2) AS like_ratio
FROM
(
SELECT
    power(10, CEILING(log10(view_count + 1))) as view_range,
    is_comments_enabled,
    avg(like_count / dislike_count) as like_ratio
FROM youtube WHERE dislike_count > 0
GROUP BY
    view_range,
    is_comments_enabled HAVING view_range > 1
ORDER BY
    view_range ASC,
    is_comments_enabled ASC
);
┌─view_range────────┬─is_comments_enabled─┬─like_ratio─┐
│ < 10.00           │ false               │       0.66 │
│ < 10.00           │ true                │       0.66 │
│ < 100.00          │ false               │          3 │
│ < 100.00          │ true                │       3.95 │
│ < 1.00 thousand   │ false               │       8.45 │
│ < 1.00 thousand   │ true                │      13.07 │
│ < 10.00 thousand  │ false               │      18.57 │
│ < 10.00 thousand  │ true                │      30.92 │
│ < 100.00 thousand │ false               │      23.55 │
│ < 100.00 thousand │ true                │      42.13 │
│ < 1.00 million    │ false               │      19.23 │
│ < 1.00 million    │ true                │      37.86 │
│ < 10.00 million   │ false               │      12.13 │
│ < 10.00 million   │ true                │      30.72 │
│ < 100.00 million  │ false               │       6.67 │
│ < 100.00 million  │ true                │      23.32 │
│ < 1.00 billion    │ false               │       3.08 │
│ < 1.00 billion    │ true                │      20.69 │
│ < 10.00 billion   │ false               │       1.77 │
│ < 10.00 billion   │ true                │       19.5 │
└───────────────────┴─────────────────────┴────────────┘

視聴回数はどのように分布していますか?

SELECT
    labels AS percentile,
    round(quantiles) AS views
FROM
(
    SELECT
        quantiles(0.999, 0.99, 0.95, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1)(view_count) AS quantiles,
        ['99.9th', '99th', '95th', '90th', '80th', '70th','60th', '50th', '40th', '30th', '20th', '10th'] AS labels
    FROM youtube
)
ARRAY JOIN
    quantiles,
    labels;
┌─percentile─┬───views─┐
│ 99.9th     │ 1216624 │
│ 99th       │  143519 │
│ 95th       │   13542 │
│ 90th       │    4054 │
│ 80th       │     950 │
│ 70th       │     363 │
│ 60th       │     177 │
│ 50th       │      97 │
│ 40th       │      57 │
│ 30th       │      32 │
│ 20th       │      16 │
│ 10th       │       6 │
└────────────┴─────────┘