在相关跨学科的研究领域中，近年来出现了不少以万维网^[6]和局域网^[7]中一般通信量特性及网站内容流行程度为对象，并用统计的方法来分析YouTube内容的研究。2012年，Thelwall等人研究了YouTube上的作者、评论特征、核心议题等^[8]；2008年，Lange采用定性分析法研究了YouTube对文化变迁的影响^[9]；2011年，Cayari采用定性分析法研究了通过视频门户网站提升音乐事业的少年音乐家们^[10]；2015年，Liikkanen和Salovaara采用统计学方法，研究了音乐视频的使用模式^[11]。在这些研究中，与本文性质较为接近的当属Liikkanen和Salovaara的研究。她们的研究主要关注以下三个方面：（1）在YouTube上，总体来看音乐视频和其他类型视频之间孰轻孰重；（2）音乐视频的分类；（3）不同类型视频的交互模式差异^[12]。但是，她们的研究并没有涉及不同类型音乐之间的交互模式，也不涉及网站用户的观后感，虽然后者是可以从评论区中的讨论中分析出来的。尽管她们对音乐视频进行了分类，但她们的分类或多或少只是基于音乐视频及内容的真实性所进行的^[13]，而并非真正从音乐分类的角度出发。她们在研究中所提到的民族音乐学研究方法或许被采用过，但却明显不适用于其本身的研究。我们的研究是采用民族音乐学的研究方法，主要着眼于YouTube上各种音乐类型的内容分布及流行模式，包括对用户体验的模式进行数据收集和分析，并在研究中充分考虑用户的音乐视频消费理由及其对该音乐内容所做出的互动评价。

一般认为YouTube实际上是一个“动态研究对象”^[14]。我们无论从网站内容还是从网站数据分析供给政策看，这个观点都是站得住脚的。过去，YouTube上所有的视频除了提供不同时间段的分析数据外，还会提供评论数、点击量、视频收藏量以及YouTube网站链接——用以打开特定关联视频的链接^[15]。以上内容，用户们无论是从公共主页的视频浏览页面，还是从个人账号里使用YouTube Analytics API用HTTP GET方式索请都可以获得^[16]。但YouTube现在改变了之前的授权方式，只提供每日数据和累计数据。用户若想通过YouTube Analytics API获得任何其他的分析数据，都需要向YouTube申请进一步的授权许可。这意味着不管是从研究问题角度还是从数据采集权限角度，当前的研究已经不能再使用以往的数据采集方式了。但诸如音乐视频的发布日期、点击量、用户评分^[17]及用户评价等数据还依然对外公开。因此，在YouTube目前提供的数据和分析基础上，开展时段性研究依然还是可行的。(www.daowen.com)