Según la teoría de la Larga Cola de Chris Anderson, en determinadas circunstancias (que se cumplen muy bien en los productos digitales distribuidos por Internet), deja de cumplirse el famoso Principio de Pareto del 80:20 y entonces, la “larga cola” (el 80% de los que no son “best sellers”) puede vender mucho más que la pequeña cabeza (el 20% de best sellers).
Pues bien, según un estudio sobre las descargas de los clips de YouTube en su primer mes realizado por Ruber Republic y cuyo resumen podeis descargar de su site, las descargas se distribuyen así:
(Ojo, ¡¡ que la escala es logarítmica !!)
El 1% se descarga más de 500.000 veces.
El 3% se descarga más de 25.000 veces.
Menos del 10% se descarga más de 1.500 vcces.
El 50% se descarga más de 100 veces.
El 70% se descarga más de 20 veces.
De entrada no deja de ser sorprendente que la gente se trague cualquier cosa y el 70% se vea más de 20 veces.
Pero lo que me parece especialmente destacable es que en este caso la pequeñísima cabeza del 3% pesa mucho más que la larga cola del 97%. Aunque todo ese 97% promediara cerca de 1.000 descargas, estarían muy lejos de los centenares del miles que acumularía el primer 3%…
¿Puede ser que la gratituidad altere el funcionamiento de la cola?. O sea, que todo el mundo descargue los más vistos porque “total, es gratis…”, mientras que si tuviera que pagar seleccionaría exclusivamente lo que de verdad le interesa.
Esa es la única teoría razonable que me se me ocurre, porque, la verdad, yo hasta ahora creía ciegamente en la “larga cola” cuando hablabamos de productos digitales distribuidos digitalmente. Y según el libro de Chris Anderson la teoría se cumple escrupulosamente en sitios como Amazon o iTunes….
Actualización (2 de Febrero)
Como he comentado soy un “fiel creyente” de la teoría de la Larga Cola, asi que envié un mail a Chris Anderson preguntandole su opinión. Me contestó a vuelta de correo (me gustaría ver a muchos “gurús” españoles haciendo lo mismo…)
“Unfortunately, that isn’t all YouTube videos (just a small sampling that they assembled using a process they didn’t describe) and it’s only for one month. I’m afraid that because of these methodological problems it’s not possible to say much at all about the data.Also, note that it’s not graphed the way you would expect, either. To see the expected powerlaw, you’d just rank the videos and plot them log-log. Instead, they’ve used deciles (except for .01, for some reason, which throws off that first point) and only plotted it semi-log. In other words, it’s a mess and doesn’t really say anything that I can understand. Which is shame, because it’s a research project worth doing properly.”
Es lógico, pero si un estudio serio demostrara lo mismo, le hunde la teoría…
