Esaminando gli strumenti di raccomandazione video di YouTube (2025)

YouTube ha delle funzioni che permettono agli utenti di rimuovere o ridurre i suggerimenti video indesiderati, come i pulsanti "Non interessato" e "Non consigliare canale". Ma molti utenti non sanno quanto funzionano bene queste funzioni o se le stanno usando correttamente. Questo studio analizza quanto siano efficaci questi pulsanti e quanto ne sanno gli utenti.

#Il Problema con i Suggerimenti di YouTube

Ogni giorno, gli utenti di YouTube guardano una quantità enorme di contenuti. Col tempo, il sistema di raccomandazioni di YouTube ha ricevuto critiche per spingere contenuti dannosi come teorie del complotto ed estremismo politico. Oltre ai contenuti problematici, gli utenti spesso ricevono suggerimenti per video che trovano offensivi o irrilevanti.

Per aiutare gli utenti a gestire la loro esperienza di visione, YouTube ha pulsanti che permettono di esprimere disinteresse per determinati video o canali. Tuttavia, non è chiaro quanto siano efficaci questi pulsanti e se gli utenti siano a conoscenza della loro esistenza.

#Lo Scopo dello Studio

Questo studio è stato progettato per rispondere a due domande principali:

1. Quanto sono efficaci le funzioni che permettono agli utenti di rimuovere video indesiderati?
2. Quanto ne sono consapevoli gli utenti di queste funzioni e le usano come previsto?

Per esplorare queste domande, i ricercatori hanno creato degli utenti YouTube simulati, chiamati "sock puppets", per esaminare come la visione di determinati tipi di video influenzasse i suggerimenti ricevuti e quanto fossero efficaci diverse strategie per rimuovere queste raccomandazioni.

#Metodologia dello Studio

I ricercatori hanno effettuato una simulazione in cui gli agenti guardavano video su argomenti specifici che potevano portare a raccomandazioni indesiderate. Questa fase è chiamata "fase di macchia". Dopo aver raccolto abbastanza raccomandazioni, gli agenti avrebbero usato metodi diversi per cercare di ridurre tali raccomandazioni nella “fase di pulizia”.

Lo studio ha considerato quattro argomenti spesso associati a contenuti indesiderati: Alt-Right, Antiteismo, Politica di Sinistra e Politica di Destra. Ognuno di questi argomenti ha le sue problematiche uniche ed è rilevante per le conversazioni sui contenuti falsi e dannosi sui social media.

#La Fase di Macchia

Durante la fase di macchia, ogni agente sock puppet ha guardato un totale di 40 video su un argomento specifico. Dopo aver visto questi video, i ricercatori hanno registrato quanti dei video consigliati sulla homepage erano collegati a quell'argomento.

I risultati hanno mostrato un chiaro modello: guardare video di un argomento specifico aumentava la frequenza con cui quell'argomento appariva nelle raccomandazioni degli utenti. Ad esempio, gli agenti che hanno guardato contenuti Alt-Right hanno visto un aumento delle raccomandazioni Alt-Right sulla loro homepage.

Tuttavia, era anche notevole che la fase di macchia non produceva mai più della metà delle raccomandazioni provenienti da un solo argomento. Questa osservazione evidenzia che solo perché un utente guarda molti video di un argomento, non significa che domini completamente le sue raccomandazioni.

#La Fase di Pulizia

Dopo la fase di macchia, gli agenti sock puppet sono entrati nella fase di pulizia per cercare di rimuovere le raccomandazioni indesiderate. Hanno adottato varie strategie per vedere quale fosse la più efficace. Le strategie comprendevano:

• Non interessato: Cliccare un pulsante per indicare disinteresse per un video consigliato.
• Non consigliare canale: Richiedere a YouTube di smettere di suggerire video da un canale specifico.
• Non mi piace a un video: Premere il pulsante di non mi piace su un video visto.
• Cancellare un video dalla cronologia di visione: Rimuovere alcuni video dalla loro cronologia.
• Guardare un video neutrale: Scegliere di vedere un video da una fonte politicamente neutra.

Quando la fase di pulizia è stata completata, i ricercatori hanno valutato quali strategie funzionavano meglio per ridurre la presenza di argomenti indesiderati nelle raccomandazioni.

#Risultati della Fase di Pulizia

I risultati della fase di pulizia hanno rivelato che utilizzare il pulsante “Non interessato” era la strategia più efficace, riducendo le raccomandazioni indesiderate del 88% in media. Anche il pulsante “Non consigliare canale” ha mostrato efficacia, ma in misura minore.

Altre strategie, come dislikare semplicemente video o cancellarli dalla cronologia, hanno avuto risultati misti. In alcuni casi, non hanno influenzato significativamente le raccomandazioni complessive ricevute dagli utenti.

È interessante notare che i tentativi di rimuovere raccomandazioni indesiderate dalla videopagina (la pagina dove gli utenti guardano i video) sono stati meno efficaci rispetto a quelli dalla homepage. Questo suggerisce che ciò che gli utenti guardano in tempo reale ha una forte influenza sulle raccomandazioni che ricevono mentre guardano, il che contrasta con le aspettative basate sulla dinamica della homepage.

#Approfondimenti dal Sondaggio agli Utenti

In aggiunta, lo studio ha incluso un sondaggio tra utenti reali di YouTube per raccogliere informazioni sulle loro esperienze con queste funzioni. Il sondaggio ha coinvolto 300 partecipanti che hanno riportato la loro consapevolezza e utilizzo dei pulsanti forniti da YouTube.

I risultati hanno mostrato una tendenza preoccupante: il 44% dei partecipanti non era nemmeno a conoscenza dell'esistenza del pulsante "Non interessato". Tra coloro che sapevano della sua esistenza, molti tendevano a utilizzarlo, indicando che quando gli utenti sono a conoscenza delle loro opzioni, tendono a interagire con esse in modo efficace.

Le percezioni degli utenti su quanto fossero efficaci questi pulsanti variavano. Molti trovavano l'opzione "Non interessato" moderatamente efficace, mentre il pulsante "Non mi piace" era visto come meno efficace rispetto a quanto ci si aspettava.

#Discussione e Implicazioni

I risultati portano a una conclusione importante: mentre YouTube ha fornito strumenti per gli utenti per gestire le loro raccomandazioni, un numero significativo rimane inconsapevole delle strategie più efficaci. Questo evidenzia la necessità che YouTube renda queste funzioni più visibili e accessibili agli utenti.

Inoltre, la presenza dei pulsanti non risolve automaticamente il problema dei contenuti indesiderati. Gli utenti devono essere informati e incoraggiati a utilizzare queste funzioni per migliorare la loro esperienza di visione.

È fondamentale per i progettisti della piattaforma considerare come la visibilità e la chiarezza di queste funzioni possano impattare l'interazione degli utenti. Rendere pulsanti come "Non interessato" più evidenti potrebbe portare a un migliore coinvolgimento degli utenti.

#Limitazioni dello Studio

Ogni studio ha le sue limitazioni. In questo caso, i ricercatori si sono concentrati su etichette a livello di canale piuttosto che a livello di video. Questo potrebbe portare a imprecisioni nel determinare se un canale fosse davvero rappresentativo di un argomento specifico.

Inoltre, lo studio è stato condotto in condizioni specifiche, e ulteriori ricerche sono necessarie per capire come questi risultati possano cambiare in diversi contesti, come in altre regioni o con altri argomenti.

#Conclusione

In sintesi, la ricerca mostra una chiara necessità di maggiore consapevolezza e utilizzo delle funzioni di gestione dei contenuti di YouTube. Le prove suggeriscono che quando gli utenti sfruttano questi strumenti, possono migliorare significativamente la loro esperienza sulla piattaforma. Tuttavia, senza una conoscenza più ampia di queste funzioni, molti utenti potrebbero continuare a lottare con raccomandazioni indesiderate.

Per YouTube, per promuovere un ambiente di visione più sano, è cruciale enfatizzare l'importanza di questi pulsanti. Educare gli utenti su come personalizzare le loro raccomandazioni può aiutarli a riprendere il controllo sul loro consumo di contenuti e migliorare la loro esperienza complessiva sulla piattaforma.

Fonte originale

Titolo: How to Train Your YouTube Recommender to Avoid Unwanted Videos

Estratto: YouTube provides features for users to indicate disinterest when presentedwith unwanted recommendations, such as the "Not interested" and "Don'trecommend channel" buttons. These buttons purportedly allow the user to correct"mistakes" made by the recommendation system. Yet, relatively little is knownabout the empirical efficacy of these buttons. Neither is much known aboutusers' awareness of and confidence in them. To address these gaps, we simulatedYouTube users with sock puppet agents. Each agent first executed a "stainphase", where it watched many videos of an assigned topic; it then executed a"scrub phase", where it tried to remove recommendations from the assignedtopic. Each agent repeatedly applied a single scrubbing strategy, eitherindicating disinterest in one of the videos visited in the stain phase(disliking it or deleting it from the watch history), or indicating disinterestin a video recommended on the homepage (clicking the "not interested" or "don'trecommend channel" button or opening the video and clicking the dislikebutton). We found that the stain phase significantly increased the fraction ofthe recommended videos dedicated to the assigned topic on the user's homepage.For the scrub phase, using the "Not interested" button worked best,significantly reducing such recommendations in all topics tested, on averageremoving 88% of them. Neither the stain phase nor the scrub phase, however, hadmuch effect on videopage recommendations. We also ran a survey (N = 300) askingadult YouTube users in the US whether they were aware of and used these buttonsbefore, as well as how effective they found these buttons to be. We found that44% of participants were not aware that the "Not interested" button existed.Those who were aware of it often used it to remove unwanted recommendations(82.8%) and found it to be modestly effective (3.42 out of 5).

Autori: Alexander Liu, Siqi Wu, Paul Resnick

Ultimo aggiornamento: 2024-04-02 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2307.14551

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.14551

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.