Dacă ați simțit vreodată că este dificil să „dezantrenați” algoritmul YouTube de a sugera un anumit tip de videoclip odată ce se strecoară în recomandările dvs., nu sunteți singuri. De fapt, poate fi chiar mai dificil decât credeți să faceți YouTube să vă înțeleagă cu exactitate preferințele.
O problemă majoră, conform noilor cercetări efectuate de Mozilla, este că comenzile în aplicațiile YouTube, cum ar fi butonul „Nu-mi place”, sunt în mare măsură ineficiente ca instrument de control al conținutului sugerat. Potrivit raportului, aceste butoane „previn mai puțin de jumătate din recomandările algoritmice nedorite”.
Cercetătorii de la Mozilla au folosit datele culese de la RegretsReporter, extensia sa de browser care le permite oamenilor să „doneze” datele recomandărilor pentru a le utiliza în studii ca acesta. În total, raportul s-a bazat pe milioane de videoclipuri recomandate, precum și pe rapoarte anecdotice de la mii de oameni.
Mozilla a testat eficacitatea a patru comenzi diferite: butonul „Nu-mi place”, „nu mă interesează”, „nu recomand canalul” și „elimină din istoricul vizionărilor”. Cercetătorii au descoperit că acestea au avut grade diferite de eficacitate, dar că impactul general a fost „mic și inadecvat”.
Dintre cele patru controale, cea mai eficientă a fost „nu recomanda de pe canal”, care a prevenit 43% din recomandările nedorite, în timp ce „nu sunt interesat” a fost cel mai puțin eficient și a prevenit doar aproximativ 11% dintre sugestiile nedorite. Butonul „Dislike” a fost aproape la fel de ineficient la 12 la sută, iar „eliminare din istoricul vizionărilor” a eliminat aproximativ 29 la sută din recomandări.
În raportul lor, cercetătorii Mozilla au remarcat cât de mult au spus participanții la studiu că ar merge uneori pentru a preveni recomandările nedorite, cum ar fi vizionarea videoclipurilor în timp ce sunt deconectați sau când sunt conectați la un VPN. Cercetătorii spun că studiul subliniază necesitatea ca YouTube să explice mai bine controalele sale utilizatorilor și să ofere oamenilor modalități mai proactive de a defini ceea ce doresc să vadă.
„Modul în care funcționează YouTube și multe platforme este că se bazează mult pe colectarea pasivă de date pentru a deduce care sunt preferințele tale”, spune Becca Ricks, cercetător senior la Mozilla, care a fost coautor al raportului. „Dar este un mod puțin paternalist de a opera, de a face alegeri în numele oamenilor. Ar putea întreba oamenii ce vor să facă pe platformă, decât să urmărească ceea ce fac.”
Cercetarea Mozilla vine pe fondul cererilor crescute pentru platformele majore pentru a-și face algoritmii mai transparenți. În Statele Unite, parlamentarii au propus proiecte de lege care să reducă algoritmii de recomandare „opaci” și să tragă companiile la răspundere pentru prejudecățile algoritmice. Uniunea Europeană este și mai departe. Legea privind serviciile digitale, recent adoptată, va solicita platformelor să explice cum funcționează algoritmii de recomandare și să le deschidă cercetătorilor externi.
