Como montar um corpus de transcrições do YouTube para análise do discurso

O problema que resolve

A transcrição manual limita os estudos a algumas dezenas de vídeos, e scripts de scraping improvisados quebram e são difíceis de reproduzir. Pesquisadores precisam de um jeito confiável de coletar transcrições completas de uma amostra definida de canais e datas, armazená-las com metadados e compartilhar o método para que outros possam replicá-lo.

O que incluir na primeira versão

• ■Uma amostra documentada de canais e um intervalo de datas
• ■Transcrições completas armazenadas como JSON bruto com metadados
• ■Origem da legenda registrada para cada vídeo (manual, automática ou IA)
• ■Exportação para CSV ou texto para R, Python, NVivo ou ATLAS.ti
• ■Um script de coleta que pode ser rodado de novo para replicação

Como criar, passo a passo

1. 01

   Defina a amostra

   Liste os canais e o período que você vai estudar e registre os critérios de inclusão para a seção de metodologia.

2. 02

   Resolva as listas de vídeos

   Chame /channels/resolve para cada canal e filtre os resultados pela data de publicação.

3. 03

   Colete as transcrições

   Envie os IDs de vídeo para /batch e armazene a resposta JSON completa, incluindo o idioma e a origem da legenda de cada transcrição.

4. 04

   Prepare para a análise

   Exporte as transcrições como texto ou CSV com ID do vídeo, canal, data e timestamps, e analise-as com modelos de tópicos, frequência de palavras-chave ou codificação qualitativa.

Código inicial

Esta ideia segue o padrão "Receita 3: carregue uma playlist inteira em uma base de conhecimento". Use seus próprios canais, prompts e armazenamento.

import requests

API = "https://www.youtubetranscript.dev/api/v2"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer yt_sk_live_YOUR_KEY"}

playlist = requests.post(f"{API}/playlists/resolve", headers=HEADERS,
                         json={"playlist_url": "https://www.youtube.com/playlist?list=PLAYLIST_ID",
                               "limit": 100}).json()

ids = [v["video_id"] for v in playlist["items"]]
batch = requests.post(f"{API}/batch", headers=HEADERS, json={
    "video_ids": ids,
    "format": {"timestamp": True, "paragraphs": True},
}).json()

# Large batches run async: poll GET /batch/{batch_id} until status is "completed"
for r in batch.get("results", []):
    if r["status"] == "completed":
        for p in r["data"]["transcript"].get("paragraphs") or []:
            store(video_id=r["video_id"], start=p["start"], text=p["text"])  # your vector DB

Por que vale a pena criar

Para pesquisadores, o retorno é um conjunto de dados reproduzível por uma fração do custo e do tempo da transcrição manual. Equipes também criam datasets pagos ou serviços de análise para empresas de monitoramento de mídia e think tanks.

Erros a evitar

• ✕Misturar legendas automáticas e humanas sem registrar isso: anote a origem da legenda, porque a precisão é diferente.
• ✕Não salvar as respostas brutas: guarde o JSON original para que sua análise possa ser refeita.
• ✕Ignorar a revisão ética e os termos da plataforma: verifique as exigências da sua instituição e os termos do YouTube antes de publicar datasets.

Dúvidas sobre esta ideia