Genom att utnyttja egenskaperna hos YouTube video id utrymme och utnyttja en unik egenskap hos YouTube search API, i detta papper utvecklar vi en slumpmässig prefix provtagning metod för att uppskatta det totala antalet videor värd av YouTube. Genom teoretisk modellering och analys visar vi att estimatorn baserad på denna metod är opartisk och ger gränser för dess varians och konfidensintervall. Dessa gränser gör det möjligt för oss att på ett klokt sätt välja provstorlekar för att kontrollera skattningsfel. Vi utvärderar vår provtagningsmetod och validerar provtagningsresultaten med hjälp av två olika samlingar av YouTube-video-ID (nämligen att behandla varje samling som om det vore den "sanna" samlingen av YouTube-videor). Vi tillämpar sedan vår provtagningsmetod på live YouTube-systemet och uppskattar att det finns totalt cirka 500 miljoner YouTube-videor i maj 2011. Slutligen visar vi, med hjälp av en objektiv samling YouTube-videor som provtas med vår metod, att YouTube-video visa räkna statistik som samlats in med tidigare metoder (t.ex. genom att krypa in i relaterade videolänkar) är mycket skev, avsevärt underskatta antalet videor med mycket små vy räknar (< 1000); vi kastar också ljus på gränserna för den totala lagring YouTube måste ha och den nätverkskapacitet som behövs för att leverera YouTube-videor.
Studien i REF ger en metod för att räkna det totala antalet YouTube-videor genom att utnyttja video-IDs.
Counting YouTube videos via random prefix sampling
{'venue': "IMC '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}