Mozilla の研究者は、20,000 人以上の参加者による 7 か月間の YouTube アクティビティを分析し、YouTube が人々が「おすすめを調整する」ことができると言っている 4 つの方法を評価しました。 嫌い、 興味がない、 履歴から削除、 また このチャンネルをおすすめしない. 彼らは、これらのコントロールが実際にどれほど効果的かを知りたがっていました。
すべての参加者は、ブラウザ拡張機能をインストールして、 推薦をやめる ボタンをクリックして、視聴したすべての YouTube 動画とサイドバーの動画の上部に移動します。 ヒットすると、毎回 4 つのアルゴリズム調整応答のいずれかがトリガーされました。
その後、何十人もの調査アシスタントが、却下された動画を観察して、YouTube から同じユーザーにその後何万回も推奨されたものとどれだけ似ているかを調べました。 彼らは、YouTube のコントロールが、参加者が受け取ったレコメンデーションに「ごくわずかな」影響しか与えないことを発見しました。 7 か月間で、拒否された 1 本の動画から、平均して約 115 件の不適切な推奨が生成されました。これらの動画は、参加者が YouTube に見たくないと言ったものとよく似ていました。
以前の調査によると、ユーザーが同意する可能性が高い動画を推奨し、物議を醸すコンテンツに報酬を与えるという YouTube の慣行は、人々の意見を硬化させ、政治的過激化に導く可能性があることを示しています。 プラットフォームはまた、性的に露骨または示唆に富んだビデオを宣伝することで繰り返し非難されています 子供—独自のポリシーに違反したコンテンツをバイラルにプッシュします。 精査の結果、YouTube は、ヘイトスピーチを取り締まり、ガイドラインをより適切に施行し、推奨アルゴリズムを使用して「境界線」のコンテンツを宣伝しないことを約束しました。
しかしこの調査によると、YouTube 独自のポリシーに違反していると思われるコンテンツは、ユーザーが否定的なフィードバックを送信した後でも、ユーザーに積極的に推奨されていることがわかりました。
ヒッティング 嫌い、否定的なフィードバックを提供する最も目に見える方法は、悪い推奨の 12% のみを停止します。 興味がない わずか 11% 停止します。 YouTube は、アルゴリズムを調整する方法として両方のオプションを宣伝しています。
YouTube のスポークスパーソンである Elena Hernandez 氏は次のように述べています。 Hernandez はまた、Mozilla のレポートは、YouTube のアルゴリズムが実際にどのように機能するかを考慮していないと述べています。 しかし、アルゴリズムの何十億もの入力と会社の限られた透明性を考えると、それはYouTube以外の誰も本当に知らないことです. Mozilla の調査では、そのブラック ボックスを調べて、その出力をよりよく理解しようとしています。