Los hilos de r/PartneredYoutube muestran a los creadores sorprendidos por el despido por contenido "spam, engañoso y fraudulento". Este tutorial crea una autoauditoría que muestra las mismas señales que usan los clasificadores de YouTube, para que un creador pueda solucionar problemas antes de aplicar la ley.
Requisitos previos
- Python 3.10+
- Una clave API de Scavio
- Un identificador de canal de YouTube objetivo
Guia paso a paso
Paso 1: Extrae las cargas recientes del canal
La plataforma YouTube de Scavio devuelve listas de vídeos estructurados.
Python
import requests, os
API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']
def recent_uploads(handle):
r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers={'x-api-key': API_KEY},
json={'query': handle, 'platform': 'youtube', 'num_results': 50})
return r.json().get('videos', [])Paso 2: Verifique la relación visualización-me gusta
Los clasificadores de spam marcan vídeos con índices de participación anormales.
Python
def view_like_ratio(v):
views = v.get('view_count', 0)
likes = v.get('like_count', 0)
return likes / views if views else 0Paso 3: Escanear quejas de la comunidad en Reddit
Busque r/PartneredYoutube y r/youtube para el nombre del canal.
Python
def complaints(handle):
r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers={'x-api-key': API_KEY},
json={'query': f'{handle} spam', 'platform': 'reddit'})
return r.json().get('posts', [])Paso 4: Compruebe si hay clickbait en los títulos
Señales del clasificador: TODO EN MAYÚSCULAS, emojis excesivos, desencadenantes 'IMPACTANTES'.
Python
import re
CLICKBAIT = [r'\b(SHOCKING|INSANE|YOU WONT BELIEVE)\b', r'!{3,}', r'[A-Z]{6,}']
def clickbait_score(title):
return sum(1 for p in CLICKBAIT if re.search(p, title))Paso 5: Redactar el informe de auditoría
Agregue puntuaciones y marque videos de alto riesgo.
Python
def audit(handle):
videos = recent_uploads(handle)
flags = [v for v in videos if clickbait_score(v['title']) > 1 or view_like_ratio(v) < 0.005]
return {'handle': handle, 'flagged_videos': flags, 'complaints': complaints(handle)}Ejemplo en Python
Python
import os, requests
API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']
def audit(handle):
r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers={'x-api-key': API_KEY},
json={'query': handle, 'platform': 'youtube', 'num_results': 50})
return r.json().get('videos', [])
print(len(audit('@somecreator')))Ejemplo en JavaScript
JavaScript
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;
export async function audit(handle) {
const r = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
method: 'POST',
headers: { 'x-api-key': API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ query: handle, platform: 'youtube', num_results: 50 })
});
return (await r.json()).videos || [];
}Salida esperada
JSON
Risk report per channel with flagged videos (low engagement ratio or clickbait title) plus community complaint threads.