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Un ex ingeniero de Google está raspando YouTube para hacer estallar nuestras burbujas de filtro
Si alguna vez has usado YouTube, probablemente hayas notado que es fácil caer en una especie de trance visual: comienzas a ver un video divertido de un gato y, de repente, una hora más tarde, has visto muchos más: cada uno recomendado para usted en el lado derecho de la pantalla, atendido de manera útil por el algoritmo del sitio.
A medida que aprendemos cada vez más de las redes sociales como Facebook y Twitter, los algoritmos se pueden usar para manipular a las personas en todo tipo de formas, mostrándonos más de una cosa y menos de otra. Esto puede estar bien (¡y divertido!) cuando estás buscando videos de gatitos lindos, pero puede llevarte por un camino de miedo, teorías de conspiración y pensamientos unilaterales si te encuentras viendo videos sobre otros temas, como como vacunas, tiroteos escolares recientes o cambio climático.
YouTube, cuyos más de mil millones de usuarios miran más de mil millones de horas por día, nos muestra algunos datos, como cuántas veces se ha visto, gustado o disgustado un video. Pero oculta detalles más granulares sobre cada video, como la frecuencia con la que el sitio lo recomendó a otras personas. Sin la imagen completa, puede ser difícil saber por qué, exactamente, su algoritmo lo está dirigiendo en una dirección determinada.
Guillaume Chaslot, un programador que solía trabajar para YouTube y Google, creó AlgoTransparency.org. Cortesía de Guillaume Chaslot
Guillaume Chaslot, un programador de computadoras que dedicó algún tiempo a trabajar en recomendaciones en YouTube y en publicidad gráfica en su empresa matriz, Google, cree que esto es un problema y está luchando para brindar más transparencia a las formas en que se recomiendan los videos. Él construyó un sitio web, AlgoTransparencia , para que los visitantes puedan ver a dónde lo lleva el algoritmo de YouTube si sigue sus recomendaciones, ya sea que esté buscando videos sobre elecciones recientes, tiroteos masivos, ciencia o un puñado de otros temas generales y términos de búsqueda relacionados que él ha elegido para raspar.
Todo el mundo debería saber, si empiezas a pasar tiempo en YouTube, adónde te llevará, dice.
Desde que comenzó a rastrear recomendaciones en 2016, descubrió que para algunas frases, como información sobre vacunas o calentamiento global, el algoritmo de recomendación de YouTube empuja a los espectadores hacia videos de teoría de la conspiración, anticiencia o antimedios. Y el algoritmo parece favorecer los videos de políticos más divisivos, que hablan de manera agresiva e intimidante, dice.
También realiza un seguimiento de los términos que se mencionan con mayor frecuencia en los videos más recomendados. El 1 de abril, por ejemplo, los resultados de es la tierra plana o redonda, palabras más comunes como plana, NASA, prueba y secreto.
Chaslot, que trabajó en YouTube en 2011 y luego en Google hasta 2013 (él reclamación (es fue despedido por tratar de dar a los usuarios más control sobre los algoritmos que recomiendan contenido; ni Google ni YouTube abordaron esa afirmación en respuesta a una solicitud de comentarios sobre este y otros problemas que ha planteado), lo descubrieron rastreando el algoritmo de sugerencias de YouTube. Puso a prueba su teoría mediante la creación de un software que simula el acto de comenzar a ver un video en YouTube y luego hacer clic en el siguiente video recomendado (que también se reproducirá automáticamente si tiene activada la función de reproducción automática de YouTube), una y otra vez.
Además de seguir a dónde pueden conducir los algoritmos, Chaslot quiere que los espectadores de YouTube piensen más sobre cómo se pueden usar las recomendaciones para acumular vistas. Por ejemplo, si busca tiroteo en Parkland y recibe un video que tiene 2,5 millones de visitas en YouTube, ¿se recomendó algorítmicamente 50 millones de veces para que esos 2,5 millones de personas lo vieran, o se recomendó 500 000 veces y luego se compartió orgánicamente?
Eso es un mundo de diferencia, dice Chaslot. Y actualmente no hay forma de saberlo.
En respuesta a las preguntas sobre cómo y por qué YouTube sugiere videos a los usuarios, una portavoz de YouTube proporcionó una declaración diciendo que su sistema de recomendación ha cambiado sustancialmente con el tiempo y ya no funciona como lo hacía hace cinco años, cuando Chaslot era un empleado. Mientras que YouTube solía centrarse en el tiempo de visualización, dice, ahora también está analizando qué tan satisfechas están las personas, según lo medido por encuestas, me gusta, no me gusta y otra evidencia.
YouTube también está realizando cambios para abordar problemas con sus recomendaciones. Una versión de la aplicación YouTube Kids según se informa deshazte del algoritmo para las recomendaciones de video a favor de que las hagan humanos. Y en marzo, la directora ejecutiva de YouTube, Susan Wojcicki, dijo que el sitio agregaría enlaces de Wikipedia a videos que incluyeran temas debatidos significativamente, como aquellos centrados en teorías de conspiración.
Para este segundo movimiento, Chaslot se pregunta por qué YouTube no agregaría enlaces de Wikipedia para todo tipo de temas relevantes para sus videos. Eso sería más natural, dice.
Además, no cree que sea difícil crear herramientas que puedan hacer que las personas naveguen más ampliamente. Mientras estuvo en YouTube en 2011, dice, creó un prototipo de una herramienta que funcionaba con los resultados de búsqueda de Google de los usuarios y tenía en cuenta su historial de búsqueda para ampliar sus horizontes.
Si buscó, por ejemplo, Ford Focus, vería resultados específicos, pero a medida que se desplaza hacia abajo en la página, verá resultados de automóviles más generales. Si continuaba, vería resultados relacionados con otras cosas que había buscado en el pasado (por ejemplo, patinaje sobre hielo).
Es fácil crear herramientas para sacar a las personas de sus burbujas de filtro, permitirles ir más allá, ver qué hay más allá de su burbuja de filtro, dice.