Sapevamo che YouTube aveva introdotto algoritmi già nel gennaio del 2019 per ridurre le raccomandazioni di contenuti “estremisti” o “borderline”. Bene, in un recente evento Code, che si è svolto contemporaneamente all'E3, abbiamo imparato qualcosa in più sulla funzione di raccomandazione di YouTube e su come metterà al bando i "contenuti borderline".

Durante una sessione di domande e risposte, Kevin Roose, un editorialista tecnologico che ha scritto un articolo contro YouTube per il New York Times, ha chiesto al CEO di YouTube Susan Wojcicki se la piattaforma stesse avendo un effetto “radicalizzante” sul modo in cui le persone interagiscono con i contenuti. Wojcicki ha parlato approfonditamente della questione, ma ha offerto alcuni spunti sul modo in cui funzionano i filtri shadow ban per le raccomandazioni, come evidenziato in un tweet di Josh Pescatore.

Leggi anche nytimes reporter @kevinroose ha chiesto a Susan se fosse d'accordo sul fatto che Youtube radicalizzi le persone verso l'ala destra. Poiché le sue prove sono aneddotiche, ha avuto difficoltà a rispondere pic.twitter.com/3g7mlhEYl8

— Pescatore (@JoshPescatore) 11 Giugno 2019

Se non riesci a visualizzare il video, Wojcicki spiega i filtri di raccomandazione per i "contenuti borderline" parlando di "valutatori" per come viene valutato il contenuto, dicendo...

“Offriamo – come sapete e avete studiato – un'ampia gamma di opinioni. E abbiamo esaminato tutte queste diverse aree a livello generale e vediamo che stiamo offrendo una diversità di opinioni. Quindi, quando le persone cercano un argomento, che sia politica, religione o lavoro a maglia, offriremo una varietà di altri contenuti ad esso associati.

 

“Ma abbiamo preso molto sul serio queste preoccupazioni sulla radicalizzazione, ed è per questo che all’inizio di gennaio abbiamo introdotto alcuni nuovi cambiamenti in termini di come gestiamo le raccomandazioni. So che li conosci; li hai referenziati. Ma quello che facciamo – solo per [un po'] di background per altre persone – è che fondamentalmente comprendiamo quali sono i contenuti che sono borderline. Quando quel contenuto è al limite, lo determiniamo sulla base di una serie di diversi valutatori intervistati che utilizziamo che sono rappresentativi di diverse persone negli Stati Uniti e quando determiniamo che siamo in grado di costruire una serie di comprensioni di ciò che è considerato contenuto limite e quindi ridurre i nostri consigli.

 

“Quindi abbiamo ridotto del 50% le raccomandazioni che forniamo relative ai contenuti limite. E stiamo pianificando di estenderlo a tutti i paesi – ad altri 20 paesi – nel resto dell’anno”.

Ora, se vuoi vedere l'intervista completa, puoi farlo da qui Canale YouTube di Recode dove hanno l'intero segmento 41.

Ma per scomporre la parte importante dell'esposizione su questo argomento, dobbiamo ripercorrere l'inciampo e il recupero di Wocjicki quando per la prima volta menzionò “interviste” ma lo cambiò in “valutatori”.

Quindi se prendiamo, prima fazione, ciò che è stato menzionato per la prima volta prima di affrontare ciò che è stato menzionato in seguito, sembrerebbe che YouTube stia valutando i contenuti sulla base di interviste che tiene con determinate persone - presumibilmente con dati demografici diversi - negli Stati Uniti, per vedere e valutare se determinati tipi di contenuti sono effettivamente o meno “contenuto limite”.

Qualunque sia la risposta che gli intervistati restituiscono come risposta, è probabile che YouTube proceda.

Tuttavia, quando guardiamo la situazione dal punto di vista di YouTube che utilizza i “rater” – o persone che valutano il contenuto – allora si sviluppa una prospettiva leggermente diversa su come la funzione di raccomandazione viene concepita per gli utenti. I valutatori sembrano puntare specificamente alle persone che visualizzano e valutano i contenuti su YouTube e quindi in base a ciò l'algoritmo determina se vale la pena consigliare o meno il contenuto ritenuto "borderline".

In entrambi i casi, si tratta di una situazione in cui il contenuto è al di fuori del motore di ricerca organico che consiglia video in base a ciò che ti piace (o a chi ti iscrivi) e prende invece tali decisioni in base alle preferenze ideologiche o ai determinanti presi dai "valutatori" di YouTube.

Più precisamente, ciò significa che i contenuti classificati come “borderline” dai valutatori vengono espulsi dai feed di raccomandazioni. A sua volta, ciò significa che il contenuto che normalmente apparirebbe nella barra consigliata non viene visualizzato lì, da qui un senso di censura, o quello che chiamiamo soft shadow ban.

YouTuber Rabbia nerd armata ha realizzato un breve video in cui esamina l'impatto di questa nuova funzionalità sul potenziale pubblico e sull'acquisizione di utenti.

In questo momento è difficile ottenere una valutazione adeguata dell'impatto che ciò avrà su determinati canali.

YouTube non è stato molto disponibile riguardo ai canali esatti interessati da questa nuova funzionalità e finora, considerati tutti gli altri cambiamenti apportati, le persone si sono concentrate principalmente sul tentativo di stabilizzare i propri canali invece di preoccuparsi di un nuovo tipo di tecnica di soppressione.

Per non parlare del fatto che ogni YouTuber che non fosse una fonte mediatica mainstream è stato influenzato negativamente dall'attenzione di YouTube sul proprio algoritmo "autorevole", che ha visto la piattaforma dare maggiore risalto e promozione ai media mainstream e alle aziende tramite la scheda delle tendenze, come rivelato in UN rapporto dettagliato di Coffee Break.

Anche gli YouTuber hanno dovuto fare i conti con il VoxAdPocalypse in atto, il che ha portato alla demonetizzazione o alla chiusura completa di numerosi canali.

Immagino che, man mano che il divieto ombra per la funzionalità consigliata continuerà a diffondersi in più regioni in tutto il mondo, saremo in grado di valutare meglio il suo impatto sui vari canali e come influenzerà la scoperta dei video sulla piattaforma.

(Grazie per il suggerimento Weaponized Nerd Rage)