Нове дослідження Mozilla показало, що навіть коли користувачі кажуть YouTube, що їх не цікавлять певні типи відео, подібні рекомендації продовжують надходити.
Використовуючи дані рекомендацій щодо відео від понад 20.000 користувачів YouTube, дослідники Mozilla виявили, що такі кнопки, як «не цікавить», «не подобається», «припинити рекомендувати канал» і «видалити з історії переглядів» значною мірою неефективно запобігають рекомендуванню схожого вмісту. Згідно зі звітом, навіть у найкращому вигляді ці кнопки все ще дозволяють отримати більше половини рекомендацій, схожих на те, що користувач сказав, що їх не цікавить. У гіршому випадку кнопки майже не блокували подібні відео.
Щоб зібрати дані з реальних відео та користувачів, дослідники Mozilla залучили волонтерів, які використовували «RegretsReporter» фонду, розширення браузера, яке накладає загальну кнопку «перестати рекомендувати» на відео YouTube, які переглядають учасники. З іншого боку користувачам випадковим чином розподіляли групу, тож щоразу, коли вони натискали кнопку Mozilla, на YouTube надсилалися різні сигнали — не подобається, не цікавить, не рекомендує канал, видаляє з історії та контрольна група, для кого жодного відгуку на платформу не було надіслано.
Використовуючи дані, зібрані з понад 500 мільйонів рекомендованих відео, асистенти дослідників створили понад 44.000 пар відео — одне «відхилене» відео та відео, рекомендоване YouTube. Потім дослідники самостійно оцінювали пари або використовували машинне навчання, щоб вирішити, чи була рекомендація занадто схожою на відео, яке користувач відхилив.
Порівняно з базовою контрольною групою, надсилання сигналів «не подобається» та «не цікавить» було лише «незначно ефективним» у запобіганні поганим рекомендаціям, запобігаючи 12% з 11% поганих рекомендацій відповідно. Кнопки «Не рекомендувати канал» і «Видалити з історії» були трохи ефективнішими — вони запобігли 43 відсоткам і 29 відсоткам поганих рекомендацій — але дослідники кажуть, що інструменти, пропоновані платформою, все ще недостатні для усунення небажаного контенту.
«YouTube має поважати відгуки користувачів про свій досвід, розглядаючи їх як значущі сигнали про те, як люди хочуть проводити свій час на платформі», — пишуть дослідники.
Прес-секретар YouTube «Олена Ернандес» каже, що така поведінка є навмисною, оскільки платформа не намагається блокувати весь контент, пов’язаний з темою. Але «Ернандес» розкритикувала звіт, заявивши, що в ньому не враховується, як розроблено елементи керування YouTube.
«Важливо те, що наші елементи керування не відфільтровують цілі теми чи точки зору, оскільки це може мати негативні наслідки для глядачів, наприклад створення ехокамер»,
«Ми вітаємо наукові дослідження на нашій платформі, тому нещодавно ми розширили доступ до Data API через нашу програму дослідників YouTube. Звіт Mozilla не враховує, як насправді працюють наші системи, і тому нам важко отримати багато інформації». — сказала Ернандес.
Ернандес каже, що у визначенні Mozilla «подібного» не враховується, як працює система рекомендацій YouTube. Параметр «не цікавить» видаляє певне відео, а кнопка «не рекомендувати канал» запобігає рекомендованню каналу в майбутньому, каже Ернандес. Компанія каже, що не прагне припиняти рекомендації всього вмісту, пов’язаного з темою, думкою чи оратором.
Окрім YouTube, інші платформи, такі як TikTok та Instagram , запровадили все більше інструментів зворотного зв’язку для користувачів, щоб навчити алгоритм, нібито, щоб показувати їм відповідний контент. Але користувачі часто скаржаться, що навіть якщо позначають, що вони щось не хочуть бачити, подібні рекомендації залишаються. Дослідник Mozilla «Бекка Рікс» каже, що не завжди зрозуміло, що насправді роблять різні елементи керування, а платформи не прозорі щодо того, як враховується відгук.
«Я вважаю, що у випадку з YouTube платформа збалансовує взаємодію користувачів із задоволеністю користувачів, що, зрештою, є компромісом між рекомендацією контенту, який змушує людей проводити більше часу на сайті, та контентом, який, на думку алгоритму, сподобається людям»,
«Платформа має можливість налаштовувати, який із цих сигналів має найбільшу вагу в її алгоритмі, але наше дослідження показує, що відгук користувачів не завжди є найважливішим». — сказав Рікс.