El cambio de algoritmo de YouTube que preocupa a los expertos

El cambio de algoritmo de YouTube que preocupa a los expertos
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Por:

Gabriel E. Levy B.

A medida que YouTube fue evolucionando, su propietario Alphabet Inc. (Google), se concentró en perfeccionar el algoritmo de la plataforma, dándole el alcance de un poderoso medio social. El 70% del contenido que ven los usuarios se origina por las recomendaciones automáticas de la plataforma, generando un tipo de adherencia y adicción sin precedentes en el consumo de video en línea, situación que no ha pasado desapercibida y su impacto ha sido motivo de múltiples análisis y posibles polémicas.

Recientemente se filtró información de que YouTube estaría trabajando en una supuesta mejora de su algoritmo de recomendaciones, desencadenando preocupación en ciertos sectores especializados que le vienen haciendo seguimiento al comportamiento de esta plataforma.

¿Por qué preocupa a los expertos el posible cambio en el algoritmo de YouTube?

 El tema en contexto

Cuando los tres ex empleados de PayPal, Chad Hurley, Steve Chen y Jawed Karim fundaron YouTube en 2005, jamás imaginaron el éxito que tendría su desarrollo con el paso de los años. Actualmente la plataforma de videos cuenta con cerca de 1.800 millones de usuarios activos, está disponible en más de 80 idiomas y en promedio se suben más de 300 horas de video por minuto y los usuarios consumen alrededor de 3 mil millones de horas al mes; es el segundo buscador más grande del mundo, y el tercer sitio más visitado después de Google y Facebook. En un mes promedio 8 de cada 10 personas entre los 18 y 49 años en el mundo, consumen contenidos de YouTube[1].

Para Alphabet Inc. (Google), propietaria de YouTube desde 2006, con el paso de los años la principal prioridad ha sido perfeccionar el algoritmo mediante el cual opera la plataforma de búsqueda para recomendar y visibilizar videos en YouTube y lo ha hecho de forma tan exitosa que, de acuerdo con un informe elaborado por la revista de divulgación científica del Instituto Tecnológico de Massachusetts:

“Los algoritmos de recomendación de YouTube, son unos de los sistemas de aprendizaje automático actuales más potentes gracias a su capacidad de dar forma a la información que consumimos. En especial, el algoritmo de YouTube tiene una influencia descomunal. Se estima que a esta plataforma solo la supera Google en el tráfico de la web, y el 70 % de lo que ven los usuarios les llega mediante las recomendaciones[2]”.

MIT Technology Review

Sin embargo, tal y como lo analiza el mismo informe del MIT, “esta influencia ha sido objeto de un intenso análisis”, toda vez, que el mismo está optimizado para que los usuarios que lo consumen “se enganchen a los vídeos”, reforzando por razones obvias lo que al usuario ya le gusta, creando una especie de adicción, que por una parte mono-tematiza el consumo de videos y por otra parte evita que la oferta sea diversa y plural.

Todo lo anterior no sería un problema mayor, de no ser porque algunos análisis sugieren que este enfoque generalmente privilegia los vídeos más “extremos y controvertidos”, que de acuerdo con un estudio publicado en “Data & Society” pueden empujar a las personas a un profundo agujero de contenido y a la radicalización política[3].

 Lo que Google propone

Consciente del impacto que está desencadenando el uso de su algoritmo, un grupo de investigadores responsable del tema al interior de Google, publicaron recientemente un estudio denominado: “Recomendaciones acerca de qué video mirar a continuación: un sistema de clasificación multitarea[4] en donde proponen como solución a los actuales problemas, una actualización del algoritmo base de YouTube, para que recomiende contenido aún más específico a los usuarios, logrando un mayor nivel de especificidad y detalle en el proceso de recomendación, a partir de las características de perfilamiento individual.

En la actualidad la lógica del algoritmo se basa en un sistema de recomendaciones construido a partir de una lista de varios cientos de vídeos que tengan algún tipo de coincidencia con el tema que está siendo consultado o visualizado por el usuario de la plataforma, incluyendo algunas características específicas, posteriormente reordena la lista en función de las preferencias registradas en base al comportamiento histórico del consumidor en relación con los clics empleados, los “me gusta” y otras interacciones, variables que al ser cruzadas conforman el inventario para las futuras recomendaciones.

En la nueva actualización propuesta por los investigadores de Google, si bien mantienen el mismo principio de operatividad del algoritmo, ahora concentran sus esfuerzos en evitar algo que ellos mismos han denominado: “sesgo implícito”, concepto que se refiere a “la influencia de las propias recomendaciones sobre el comportamiento del usuario[5].

De acuerdo con los resultados de las investigaciones realizadas por el grupo de ingenieros, “el sesgo implícito dificulta la tarea de averiguar si hizo clic en un vídeo porque le gustó o porque era muy recomendable[6]”, generando como un posible efecto, que con el tiempo, el mismo algoritmo termine distanciando cada vez más a los usuarios, de los vídeos que realmente pueden resultar siendo útiles conforme a sus expectativas, cayendo en una especie de espiral similar a lo que ocurre con la música producida industrialmente, es decir que se consume porque está de moda, muchas personas lo vieron, es similar a otras cosas vistas, más no es necesariamente lo que el usuario quiere ver.

Como solución para reducir este sesgo, el estudio relaciona una propuesta mediante la cual cada vez que un usuario de YouTube haga clic en un vídeo, se valore la posición en la barra lateral de recomendaciones que ocupa el mismo, convirtiendo este dato en una fuente primera de información, y así, los vídeos que en otro contexto se presentaban como la primera opción, ahora tengan menos peso y relevancia en la oferta que se le entrega al usuario.

Con esta metodología, los investigadores buscan evitar el efecto de contagio generado por la experiencia de otros usuarios y de esta forma lograr una experiencia mucho más personalizada y acorde con los intereses de cada visitante.

Los primeros resultados de las pruebas aplicadas en este cambio de algoritmo arrojaron un mayor nivel de interacción e interés por parte de los usuarios y se evidenciaron elementos que permiten concluir que esta metodología genera un menor efecto de contagio y una mayor valoración de los reales intereses del espectador.

¿Qué preocupa a los expertos?

De acuerdo con el análisis realizado por el grupo de investigadores de MIT Technology Review, las modificaciones propuestas en el estudio de Google, no son tan beneficiosas como se plantean y por el contrario podrían potencialmente desencadenar: “efectos perversos”[7], ya que, si bien consideran que la reducción del sesgo es importante, podría estar potenciando un riesgo mucho mayor: la polarización y aislamiento.

Para Jonas Kaiser, miembro del Centro Berkman Klein para Internet y Sociedad, citado en la referencia del análisis del MIT, el cambio podría traer graves consecuencias:

“En nuestra investigación, hemos encontrado que los algoritmos de YouTube han creado una comunidad aislada de extrema derecha, han empujado a otros usuarios hacia vídeos con niños y han promovido la información falsa. Este cambio podría […] fomentar la formación de comunidades todavía más aisladas”.

Jonas Kaiser, miembro del Centro Berkman Klein para Internet y Sociedad

Por su parte, el director de la iniciativa forense digital en el Centro Tow para el Periodismo Digital, Jonathan Albright, manifestó a la revista del MIT, que aunque “reducir el sesgo de la posición es un buen comienzo para frenar la retroalimentación de contenido de baja calidad”, este cambio podría favorecer aún más el contenido extremo[8].

Mucho más que corrección política

Si bien para algunas personas se podría estar hilando muy delgado al discutirse temas tan puntuales como la programación de un algoritmo y finalmente se trataría de un impacto menor respecto de todos los beneficios que representa una plataforma como YouTube, es importante no perder de vista, que de por medio se encuentra un gran factor de riesgo como es el discurso del odio que da origen a ciertos actos extremistas. Cabe recordar que en muchos de los actos violentos famosos que han ocurrido en los últimos años, YouTube ha emergido como epicentro de concentración ideológica de estos actos y no hace mucho grandes compañías comerciales decidieron suspender su pauta en esta plataforma, pues consideraron que Google no había hecho lo suficiente para evitar contenidos racistas, xenofóbicos y extremistas.

En Conclusión, YouTube se ha convertido en la plataforma de video en línea más exitosa a nivel global y en gran medida ese éxito se debe a la eficacia de su algoritmo de recomendación de contenidos. No obstante, con el paso de los años se ha visto que YouTube podría estar promoviendo posturas extremistas que generan un riesgo social no menor, al tiempo que se genera una especie de contagio sobre el consumo del contenido homogenizando el comportamiento de los espectadores. Para solucionar este problema en los próximos meses YouTube estará implementando cambios en su algoritmo, buscando reducir lo que ellos mismos han denominado: “sesgo implícito”, pero dicho cambio no convence a los expertos, que por el contrario consideran que este supuesto nivel de personalización lo que terminará ocasionando es una mayor polarización e incrementará exponencialmente los actuales problemas ya identificados.

[1] Cifras oficiales de Statistic Brain research Institute

[2] Artículo especializado de la revista de divulgación del Mit technologyreview.

[3] Estudio publicado sobre radicalización política

[4] Estudio publicado por Google

[5] Estudio publicado por investigadores de Google con propuesta para mejoras en su algoritmo

[6] Estudio publicado por investigadores de Google con propuesta para mejoras en su algoritmo

[7] Artículo especializado de la revista de divulgación del Mit technologyreview.

[8] Artículo especializado de la revista de divulgación del Mit technologyreview.

 

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