Bijušais Google inženieris skrāpē pakalpojumu YouTube, lai parādītu mūsu filtru burbuļus

Ja esat kādreiz izmantojis YouTube, iespējams, esat pamanījis, ka ir viegli ieslīgt sava veida skatīšanās transā: sākat skatīties smieklīgu kaķu video, un pēkšņi paiet stunda vēlāk, un jūs esat pārdzīvojis vēl daudzas citas... katrs jums ir ieteikts ekrāna labajā pusē, un vietnes algoritms tos noderēja.

Tā kā mēs arvien vairāk mācāmies no sociālajiem tīkliem, piemēram, Facebook un Twitter, algoritmus var izmantot, lai manipulētu ar cilvēkiem visdažādākajos veidos, vairāk rādot mums vienu lietu un mazāk citu. Tas varētu būt labi (un jautri!), kad meklējat jaukus kaķēnu videoklipus, taču tas var novest jūs uz baiļu, sazvērestības teoriju un vienpusējas domāšanas ceļu, ja skatāties videoklipus par citām tēmām, piemēram, kā vakcīnas, nesen notikušas apšaudes skolā vai klimata pārmaiņas.

Pakalpojumā YouTube, kuru vairāk nekā miljards lietotāju skatās vairāk nekā miljardu stundu dienā, tiek parādīti daži dati, piemēram, cik reižu videoklips ir skatīts, atzīmēts ar Patīk vai Nepatīk. Taču tajā tiek paslēpta detalizētāka informācija par katru videoklipu, piemēram, cik bieži vietne to ieteica citiem lietotājiem. Ja nav pilnīga attēla, var būt grūti saprast, kāpēc tā algoritms virza jūs noteiktā virzienā.

Gijoms Šaslots, programmētājs, kurš strādāja YouTube un Google, izveidoja AlgoTransparency.org. Ar Gijoma Šaslota pieklājību

Gijoms Časlots, datorprogrammētājs, kurš kādu laiku strādāja pie ieteikumiem vietnē YouTube un displeja reklāmām tā mātesuzņēmumā Google, uzskata, ka tā ir problēma, un viņš cīnās, lai nodrošinātu lielāku pārskatāmību videoklipu ieteikuma veidos. Viņš izveidoja vietni, AlgoTransparency , lai apmeklētāji varētu redzēt, kurp jūs novirzīs YouTube algoritms, ja sekojat tā ieteikumiem — neatkarīgi no tā, vai meklējat videoklipus par nesenajām vēlēšanām, masu apšaudēm, zinātni vai nedaudzām citām vispārīgām tēmām un saistītiem meklēšanas vienumiem, kurus viņš ir izvēlējies, lai tos nokasītu.

Ikvienam būtu jāzina, ja sākat pavadīt laiku vietnē YouTube, kur tas jūs aizvedīs, viņš saka.

Kopš 2016. gadā viņš sāka izsekot ieteikumiem, viņš ir atklājis, ka attiecībā uz dažām frāzēm, piemēram, faktiem par vakcīnām vai globālo sasilšanu, YouTube ieteikumu algoritms mudina skatītājus pievērsties sazvērestības teorijām, pretzinātnēm vai pret medijiem vērstiem videoklipiem. Un šķiet, ka algoritms dod priekšroku videoklipiem, kuros redzami šķeļošāki politiķi, kuri runā agresīvi, iebiedējot, viņš saka.

Viņš arī izseko terminus, kas visbiežāk tiek minēti ieteiktākajos videoklipos. Piemēram, 1. aprīlī rezultāti vaicājumam ir zeme plakana vai apaļa, visbiežāk tiek izmantoti tādi vārdi kā plakana, NASA, pierādījums un noslēpums.

Časlots, kurš 2011. gadā strādāja pakalpojumā YouTube un pēc tam — Google līdz 2013. gadam (viņš pretenzijas viņš tika atlaists par mēģinājumu dot lietotājiem lielāku kontroli pār algoritmiem, kas iesaka saturu; ne Google, ne YouTube nerisināja šo apgalvojumu, atbildot uz komentāru pieprasījumu par šo un citām viņa izvirzītajām problēmām), to noskaidroja, izsekojot YouTube ieteikumu algoritmam. Viņš pārbaudīja savu teoriju, izveidojot programmatūru, kas simulē darbību, sākot skatīties vienu videoklipu pakalpojumā YouTube un pēc tam noklikšķināt uz ieteicamā nākamā videoklipa (kas arī tiks atskaņots automātiski, ja ir ieslēgta YouTube automātiskās atskaņošanas funkcija), atkal un atkal un atkal.

Papildus tam, lai sekotu līdzi, kur var novest algoritmi, Chaslot vēlas likt YouTube skatītājiem vairāk domāt par to, kā ieteikumus varētu izmantot skatījumu uzkrāšanai. Piemēram, ja meklējat vaicājumu Parkland šaušana un jums tiek rādīts videoklips, kuram pakalpojumā YouTube ir 2,5 miljoni skatījumu, vai algoritmiski tika ieteikts 50 miljonus reižu, lai 2,5 miljoni cilvēku to noskatītos, vai arī tas tika ieteikts 500 000 reižu un pēc tam dabiski kopīgots?

Tā ir atšķirību pasaule, saka Časlots. Un šobrīd to nevar zināt.

Atbildot uz jautājumiem par to, kā un kāpēc YouTube iesaka lietotājiem videoklipus, YouTube pārstāve sniedza paziņojumu, kurā teikts, ka tās ieteikumu sistēma laika gaitā ir būtiski mainījusies un vairs nedarbojas tā, kā pirms pieciem gadiem, kad Časlots bija darbinieks. Lai gan iepriekš YouTube koncentrējās uz skatīšanās laiku, tagad tiek skatīts arī to, cik apmierināti ir cilvēki, ko nosaka aptaujas, atzīmes “Patīk”, “Nepatīk” un citi pierādījumi.

Arī YouTube veic izmaiņas, lai risinātu ar saviem ieteikumiem saistītas problēmas. Lietotnes YouTube Kids versija ziņots izvairieties no video ieteikumu algoritma par labu cilvēkiem, lai tos izstrādātu. Un martā YouTube izpilddirektore Sjūzena Vojcicki sacīja, ka vietne pievienos Wikipedia saites uz videoklipiem, kas ietvers daudz apspriestas tēmas, piemēram, tās, kas vērstas uz sazvērestības teorijām.

Otrajā gājienā Časlots brīnās, kāpēc YouTube nepievienotu Wikipedia saites visu veidu tēmām, kas attiecas uz tā videoklipiem. Tas būtu dabiskāk, viņš saka.

Turklāt viņš neuzskata, ka ir grūti izveidot rīkus, kas var likt cilvēkiem pārlūkot plašāk. Viņš stāsta, ka 2011. gadā strādājot pakalpojumā YouTube, viņš faktiski izveidoja rīka prototipu, kas darbojās ar lietotāju Google meklēšanas rezultātiem un ņēma vērā viņu meklēšanas vēsturi, lai paplašinātu viņu redzesloku.

Ja meklējāt, piemēram, Ford Focus, jūs redzētu konkrētus rezultātus, bet, ritinot lapu uz leju, jūs redzētu vispārīgākus rezultātus par automašīnām. Ja turpinātu darbu, tiktu rādīti rezultāti, kas saistīti ar citām lietām, kuras iepriekš meklējāt (piemēram, slidošanu).

Viņš saka, ka ir viegli izveidot rīkus, lai izvilktu cilvēkus ārpus filtru burbuļiem, ļautu viņiem iet tālāk un redzēt, kas atrodas ārpus filtra burbuļa.

paslēpties