Ipinaliwanag: Paano gumagana ang sistema ng rekomendasyon ng YouTube

Ang VP ng engineering ng YouTube na si Cristos Goodrow ay nagbigay ng kaunting liwanag sa usapin sa isang detalyadong post sa blog.

Gumagana ang sistema ng rekomendasyon ng YouTube sa dalawang pangunahing lugar -- homepage ng YouTube at Susunod na panel.

Paano tinutukoy ng YouTube kung aling video ang irerekomenda para sa pagkonsumo? Paano ito eksaktong nagpapasya kung aling mga video ang mapupunta sa homepage ng YouTube ng isang tao? Ang VP ng engineering ng YouTube na si Cristos Goodrow ay nagbigay ng kaunting liwanag sa usapin sa isang detalyadong post sa blog.

Sinubukan niyang sagutin ang mga alalahanin kung ang sensationalist at mapanlinlang na nilalaman o kung ano ang tinatawag ng kumpanya na 'borderline na nilalaman' ay nakakakuha ng higit pang mga view sa platform. Sinusubukan din ng post na sagutin kung paano sinisikap ng YouTube na matiyak na hindi ito magtatapos sa pagrerekomenda ng naturang nilalaman.

Sa blogpost, sinabi ng Goodrom na ang mga rekomendasyon ay humihimok ng malaking halaga ng kabuuang viewership sa YouTube, at mas mataas ito kaysa sa mga subscription o paghahanap sa channel. Sinabi rin niya na gusto ng YouTube na limitahan ang mga view ng borderline na content mula sa mga rekomendasyon hanggang sa ibaba ng 0.5% ng kabuuang view sa platform.

Kaya tingnan natin kung paano gumagana ang mga system ng rekomendasyon ng YouTube.

Ano ang 'sistema ng rekomendasyon' sa YouTube?

Gumagana ang sistema ng rekomendasyon ng YouTube sa dalawang pangunahing lugar. Ang isa ay ang homepage ng YouTube, na karaniwang may halo ng nilalaman mula sa mga naka-subscribe na channel hanggang sa mga inirerekomendang video, na sa tingin ng platform ay malamang na makikita mo.

Gumagana rin ang mga rekomendasyon sa panel na 'Susunod', kapag tapos ka nang manood ng isang video, at inilinya ng YouTube ang pangalawang video na sa tingin nito ay malamang na mapapanood mo.

Ipinapaliwanag ng post na ang mga system ng rekomendasyon ng YouTube ay hindi gumagana sa isang 'recipe book' ng kung ano ang gagawin, ngunit patuloy na nagbabago at umaasa sa ilang partikular na signal.

Kaya ano ang mga signal na ito na ginagamit ng system ng rekomendasyon ng YouTube?

Ang mga signal ay mula sa mga pag-click, oras ng panonood, mga tugon sa survey, at mga aksyon sa paligid ng mga video tulad ng pagbabahagi, pag-click sa button na gusto o hindi gusto.

Mga Pag-click: Kung ang isa ay nag-click sa isang video, ito ay makikita bilang isang malakas na tagapagpahiwatig na ang isa ay manonood ng video. Ngunit ang post sa blog ay nagsasaad na sa paglipas ng mga taon napagtanto ng YouTube na dahil lamang sa pag-click ng isang video, ay hindi nangangahulugang ito ay mataas sa kanilang listahan ng kagustuhan. Pagkatapos ng lahat, ang mapanlinlang at click-bait na mga thumbnail ng video ay ginagamit upang akitin ang mga manonood, na pagkatapos ay napagtanto na ang video ay hindi isang bagay na gusto nila.

Oras ng panonood: Tinitingnan nito ang mga video na pinanood ng isa at kung gaano katagal, para makapagbigay ng mga personalized na signal sa mga system ng YouTube. Halimbawa, kung ang isa ay tagahanga ng nilalamang komedya sa platform, at gumugugol ng oras sa panonood, malamang na nasa lahat ito ng mga rekomendasyon. Ito ay isang ligtas na taya na ang gumagamit ay manood ng mga naturang comedy video. Mahalaga ito kung isasaalang-alang ang isang average na user na nasa hustong gulang sa US na gumugugol ng humigit-kumulang 41.9 minuto sa platform bawat araw, ayon sa isang ulat ng emarketer. ( https://www.emarketer.com/content/us-youtube-advertising-2020 )

Ngunit hindi lahat ng oras ng panonood ay pantay, kaya naman isinasaalang-alang din nila ang iba pang mga signal kapag nagpapasya ng mga rekomendasyon.

Mga Tugon sa Survey: Sinasabi ng YouTube na ginagawa ito upang sukatin ang halaga ng oras ng panonood—ang oras na ginugol sa panonood ng video na itinuturing ng isang user na mahalaga. Kasama sa mga survey ang paghiling sa mga user na i-rate ang mga video mula sa limang bituin, at kung mamarkahan ng user ang isang video bilang mababa o mataas, kadalasan ay mayroon silang mga follow-up na tanong. Ang mga video lang na may rating na mataas na may apat o limang bituin ang binibilang bilang pinahahalagahan na oras ng panonood. Ang mga tugon mula sa mga survey na ito ay ginamit upang sanayin ang isang machine learning model upang mahulaan ang mga potensyal na tugon sa survey para sa lahat, ng YouTube.

Pagbabahagi, Pag-like, Pag-dislike: Isinasaalang-alang din ang mga like, share, dislike sa isang video. Ang palagay ay kung ang isa ay nag-enjoy sa isang video ay pipindutin nila ang like button o maaaring ibahagi ito. Ang impormasyong ito ay higit pang ginagamit upang subukang hulaan ang posibilidad na ibabahagi mo o magugustuhan ang mga karagdagang video. Ang pag-dislike ay malinaw na isang malakas na tagapagpahiwatig na ang video ay hindi nakakaakit sa user.

Ngunit ipinaliwanag din ng post sa blog na ang kahalagahan na inilaan sa bawat signal ay nakasalalay sa gumagamit. Kung ikaw ang uri ng tao na magbabahagi ng anumang video na pinapanood mo, kabilang ang mga na-rate mo ng isa o dalawang bituin, malalaman ng aming system na hindi masyadong magsasaalang-alang sa iyong mga pagbabahagi kapag nagrerekomenda ng nilalaman, paliwanag ng post.

Sinasabi ng YouTube na ang sistema ng rekomendasyon ay walang nakapirming formula ngunit dynamic na umuunlad at nagpapatuloy kahit na may mga pagbabago sa mga gawi sa panonood.

Paano naman ang maling impormasyon? Paano tinitiyak ng YouTube na hindi ito nirerekomenda?

Ang YouTube tulad ng lahat ng iba pang mga platform ng social media tulad ng Facebook , Twitter, ay nahaharap sa kritisismo na hindi ito sapat na nagagawa upang pigilan ang pagkalat ng maling impormasyon. Ang Pangulo ng US na si Joe Biden ay partikular na naging kritikal sa Facebook at YouTube para sa pagpapahintulot sa pagkalat ng maling impormasyon laban sa mga bakunang COVID-19.

At ito ang konteksto sa likod kung bakit nagbubukas ang YouTube tungkol sa kung paano gumagana ang sistema ng rekomendasyon nito. Gayunpaman, sinasabi ng kumpanya na hindi nila gustong magrekomenda ng nilalamang mababa ang kalidad o nilalamang 'borderline', na may problema ngunit hindi nilalabag ang mga panuntunan nito nang tahasan. Kasama sa mga halimbawa ang mga video na nagsasabing patag ang Earth o ang mga nagsasabing nag-aalok sila ng lunas para sa cancer gamit ang 'mga natural na remedyo.'

Newsletter| Mag-click upang makuha ang pinakamahusay na mga tagapagpaliwanag ng araw sa iyong inbox

Sinasabi ng YouTube na limitado ang pagrerekomenda nito ng mababang kalidad na nilalaman mula noong 2011 nang bumuo ito ng mga classifier upang matukoy ang mga video na marahas o marahas at pinigilan ang mga ito na irekomenda. Noong 2015, sinimulan nitong i-demote ang mga video na may kahindik-hindik na nilalaman ng tabloid na lumalabas sa mga homepage.

Ang sistema ng pag-uuri na ito, kung saan ang isang video sa kategorya ng balita at impormasyon ay na-tag bilang may awtoridad o borderline na umaasa sa mga taong evaluator. Ipinapaliwanag ng post sa blog na ang mga evaluator na ito ay nagmula sa buong mundo at sinasanay sa pamamagitan ng isang hanay ng mga detalyado at available na pampublikong mga alituntunin sa rating. Umaasa rin sila sa mga sertipikadong eksperto, gaya ng mga medikal na doktor kapag may kasamang impormasyon sa kalusugan ang nilalaman.

Sinusubukan at sagutin ng mga evaluator ang ilang tanong sa paligid ng video: May kadalubhasaan man ito, reputasyon ng channel, speaker, atbp. Kung mas mataas ang marka, mas napo-promote ang video pagdating sa nilalaman ng balita at impormasyon, sabi ng blog.

Ang mga video ay ina-access din kung ang nilalaman ay mapanlinlang, hindi tumpak, mapanlinlang, mapoot, o may potensyal na magdulot ng pinsala. Batay sa lahat ng mga salik na ito ay nakakuha ng marka ang isang video; kung mas mataas ang marka, mas ipo-promote ito ng sistema ng rekomendasyon ng YouTube. Ang mas mababang marka ay nangangahulugan na ang video ay inuri bilang borderline at ibinababa sa mga rekomendasyon.

Sinabi ng kumpanya na ang mga pagsusuri ng tao na ito ay ginamit noon para sanayin ang system ng kumpanya na i-modelo ang kanilang mga desisyon, at i-scale na namin ngayon ang kanilang mga assessment sa lahat ng video sa buong YouTube.

Kaya't nakakakuha ba ng higit na pakikipag-ugnayan ang nilalamang borderline na ito?

Sinasabi ng YouTube na sa pamamagitan ng mga survey at feedback, nalaman nila na karamihan sa mga manonood ay hindi gustong magrekomenda ng borderline na content, at marami ang nakakakita nito na nakakainis at nakakainis. Sinasabi pa nito na noong sinimulan nitong i-demote ang malacious o tabloid-type na content, nagkaroon ng pagtaas sa oras ng panonood ng humigit-kumulang 0.5% na porsyento sa loob ng 2.5 buwan.

Sinasabi nito na ang kumpanya ay hindi nakakita ng katibayan na ang naturang nilalaman ay mas nakakaengganyo kumpara sa iba pang nilalaman. Ang post ay nagbibigay ng mga halimbawa ng mga flat earth na video, at idinagdag na kahit na maraming mga ganoong video ang na-upload sa platform, ang mga ito ay nakakakuha ng mas kaunting panonood.

Inihayag din nito na noong sinimulan nilang i-demote ang content sa borderline noong 2019, nakakita sila ng 70% pagbaba sa oras ng panonood sa hindi naka-subscribe, inirerekomendang borderline na content sa US. Sinasabi pa nito na ang pagkonsumo ngayon ng content ng borderline na nagmumula sa aming mga rekomendasyon ay mas mababa sa 1 porsyento. Ang ibig sabihin din nito ay sa kabila ng pinakamahusay na pagsusumikap ng YouTube, ang ilang borderline na nilalaman ay napupunta sa pagiging inirerekomenda, kahit na ito ay isang napakaliit na porsyento.

Ang post ay nagsasaad din na ang mga alituntunin ng advertiser ay tulad ng marami sa mga borderline na channel ng nilalaman na ito ay magiging imposibleng pagkakitaan ang kanilang mga video. Ito ay nagsasaad na ang mga advertiser ay hindi nais na maiugnay sa naturang nilalaman.

Kaya bakit hindi inaalis ng YouTube ang mapanlinlang na nilalaman?

Inaamin ng YouTube na hindi maganda para sa kanila ang ganitong uri ng content at naaapektuhan nito ang kanilang imahe sa press, sa publiko at mga gumagawa ng patakaran. Ngunit tulad ng Facebook, hindi talaga inaalis ng YouTube ang ganoong content dahil sinasabi nito na ang maling impormasyon ay may posibilidad na lumipat at mabilis na umunlad, idinagdag na hindi tulad ng mga lugar tulad ng terorismo o kaligtasan ng bata, kadalasan ay walang malinaw na pinagkasunduan.

Idinagdag din nito na ang maling impormasyon ay maaaring mag-iba depende sa personal na pananaw at background. Ito ay isang depensa na ikinadismaya ng mga kritiko na nangatuwiran na hindi sapat ang ginagawa ng YouTube upang alisin ang may problemang content. Inamin ng post na alam ng kumpanya na nag-iiwan ito ng kontrobersyal o kahit na nakakasakit na nilalaman, kung minsan, ngunit idinagdag na gusto nitong tumuon sa pagbuo ng isang sistema ng rekomendasyon na hindi nagpo-promote ng nilalamang ito.

Inamin ng YouTube na malayong malutas ang problema ngunit sinasabi nito na magpapatuloy ito sa pagpipino at pamumuhunan sa system nito upang patuloy itong mapabuti.

Ibahagi Sa Iyong Mga Kaibigan: