El boom de Twitch: El auge de la plataforma por el impacto de la pandemia de Covid-19

Abstract

La pandemia de COVID-19 provocó que distintos países de todo el mundo decreten medidas de distanciamiento social y cuarentenas estrictas, generando cambios en los hábitos de consumo cotidiano de las personas. El incremento del tiempo de permanencia en los hogares fomentó nuevas formas de entretenimiento en casa, impulsando distintos tipos de entretenimiento e interacción en línea. El objetivo principal del presente trabajo es medir y analizar el impacto de los efectos de la pandemia en el consumo de contenidos en una plataforma online de transmisiones en vivo, Twitch. El método de investigación se desarrolló a través del uso de datos referidos a la cantidad de visualizaciones totales promedio en la plataforma, y se buscó determinar los efectos iniciales y prolongados de la pandemia en el comportamiento y evolución de los contenidos consumidos en la plataforma. Las técnicas estadísticas utilizadas fueron la Regresión Discontinua y Diferencias en Diferencias. Los resultados obtenidos sugieren que la pandemia provocó un aumento en la cantidad de personas conectadas de manera concurrente entre un 30% y 40%. Además, se observa que este cambio de nivel en las visualizaciones de la plataforma es persistente en el tiempo y, en el nuevo nivel pos pandemia, se mantiene la tendencia de crecimiento observada antes de la pandemia.

The COVID-19 pandemic led various countries worldwide to implement social distancing measures and strict quarantines, resulting in changes in people's daily consumption habits. The increase in time spent at home fostered new forms of home entertainment, driving various types of online entertainment and interaction. The main objective of this study is to measure and analyze the impact of the pandemic's effects on content consumption on an online live streaming platform, Twitch. The research method involved the use of data related to the average total views on the platform, aiming to determine the initial and prolonged effects of the pandemic on the behavior and evolution of consumed content on the platform. Statistical techniques employed included Regression Discontinuity and Differences in Differences. The results suggest that the pandemic led to an increase in the number of concurrently connected users by 30% to 40%. Furthermore, it is observed that this change in the platform's viewership level persists over time, maintaining the growth trend observed before the pandemic at the new post-pandemic level.