De invloed van YouTube-comments op videobereik: Een casestudy bij de Universiteit van Vlaanderen
YouTubes aanbevelingsalgoritme speelt een cruciale rol in het bereik van educatieve
video’s. Dit onderzoek bestudeert de invloed van YouTubecomments op engagement en
zichtbaarheid, met specifieke aandacht voor (1) de impact van call to actions (CTA’s) op het
aantal comments, (2) de relatie tussen het aantal comments en het aantal views, en (3) de rol
van commentsentiment binnen het algoritme.
Aan de hand van een mixed-methodsdesign werden twee deelstudies uitgevoerd. De
eerste bestond uit een retrospectieve analyse van 496 video’s en 7,453 comments op het
YouTubekanaal van de Universiteit van Vlaanderen. De tweede deelstudie onderzocht
experimenteel, op basis van elf educatieve video’s, het effect van CTA’s op gebruikersinteractie.
Statistische toetsen, lineaire en multivariate regressieanalyses en sentimentanalyses (VADER)
werden toegepast.
De experimentele resultaten tonen aan dat expliciete CTA’s in deze context geen
significant effect hebben op het aantal gegenereerde comments (t = -.30, p = .775). In de
retrospectieve analyse werd een sterke positieve correlatie vastgesteld tussen het aantal
comments en views (Spearman’s r = .76, p < .001), maar het effect verdween in een
multivariaat model waarin likes, shares en dislikes sterker voorspellend bleken. Er werd geen
significante correlatie gevonden tussen de gemiddelde sentimentscore van comments en views,
maar video’s met een negatief sentiment presteerden significant slechter dan video’s met
positief sentiment (p < .001).
Deze studie bevestigt het belang van user engagement binnen YouTubes algoritmische
logica, maar benadrukt dat comments op zichzelf onvoldoende zijn om bereik te voorspellen.
CTA’s vereisen een strategischere inzet en negatief sentiment blijkt een belangrijke risicofactor.
Voor contentcreators ligt de focus best op breed engagement en kwaliteitsvolle interactie.
Toekomstig onderzoek kan inzetten op grotere experimenten, contextuele segmentatie en
geavanceerdere sentimentanalysemodellen.