Algoritem naš vsakdanji – YouTube

YouTube in z njim Google sta bila v zadnjih letih ogromno »na udaru« zaradi pomanjkanja transparentnosti in težav z moderiranjem neprimernih vsebin. YouTube je bil med drugim deležen vala kritik zaradi »priporočanja« ekstremističnih vsebin, med drugim tudi Islamske države. Ta fenomen je med YouTubovimi zaposlenimi dobil tudi ime – slaba viralnost. »YouTubov priporočilni algoritem vas lahko privede do nekaj zares čudnih zajčjih lukenj. Predlaga videe, ki delujejo čudno osebno in sočasno popolnoma zgrešeno,« so zapisali na portalu The Verge. S sogovornikoma smo se dotaknili tudi krajše zgodovine YouTubovega algoritma in s tem izvora viralnosti – tudi slabe.

Mlajši brat Googlovega iskalnega algoritma

Youtube ima po mnenju Mateja Krmelja, podatkovnega analitika v agenciji April 8, še večjo vlogo pri predlaganju vsebin kot Googlov iskalnik, saj ne razvršča videov glede na iskalne nize, ampak brez kakršnega koli vnosa uporabnika predlaga vsebine ob odprtju spletne strani ali aplikacije.  »Na začetku je YouTube štel le klike na videe. Bil je preprost sistem, ki je imel veliko napako, saj so »clickbait« naslovi in naslovne slike uporabnike prepričali v klik, sam video pa je razočaral,« se spominja. Leta 2012 je sledila nadgradnja, ki je namesto samih klikov na videe štela še dolžino gledanja videa. »Tako so lahko bolj natančno ocenili dejansko privlačnost videa in primernost za potencialne gledalce. Podobno kot v Googlovem spletnem iskalniku so s to nadgradnjo želeli spodbujati ustvarjalce, da delajo vsebine, ki uporabnike resnično zanimajo.« Leta 2016 je Google svoje bogato znanje algoritmov in predlagalnih sistemov (ang. recommender system) prenesel še na YouTube. Z uporabo najnaprednejših metod strojnega učenja so s pomočjo podatkov o videih in uporabnikih začeli bolj natančno in dinamično prikazovati rezultate iskanj in predlogov na domači strani. »V teoriji gre za potezo, ki je pomagala tako uporabnikom kot tudi ustvarjalcem vsebin in seveda tudi YouTubu. Uporabniki so dobili vsebine, ki jih resnično zanimajo. Ustvarjalci so lažje prišli do uporabnikov, ki jih njihova vsebina zanima. YouTube je dosegel več ogledov in posledično vrtel več oglasov, kar je seveda povečalo prihodke tehnološkega velikana.«

Teorije zarote bolj priljubljene kot znanstveno preverjena dejstva

V praksi se je, podobno kot pri Facebooku, po Krmljevih opažanjih ob ameriških volitvah pojavilo kar nekaj neprijetnih dejstev. Izkazalo se je, da večino ljudi bolj zanimajo šokantne vsebine in teorije zarote kot pa znanstveno preverjena dejstva. »Zato se je YouTubov algoritem naučil predlagati več vsebin o teorijah zarote kot pa o preverjenih informacijah. Tako so ljudje obtičali v mehurčkih, kjer so se vsi uporabniki med sabo strinjali in delili pogled na svet z le ene strani. To so s pridom izkoristili nekateri ustvarjalci vsebin. Znani teoretik zarot Alex Jones je bil preko njegovih videov priporočan že v kar 15 milijardah primerov,« pojasnjuje Krmelj. Podobno hitro so se širile tudi neresnice o cepivih, obliki Zemlje in podobnih zarotah. YouTube je ukrepal in začel videe s tako imenovano mejno (ang. borderline) vsebino demonetizirati, kar naj bi ustvarjalcem onemogočilo finančne prihodke in očistilo platformo takšnih vsebin. »Prav tako je začel bolj podrobno, tudi avtomatsko, pregledovati in odstranjevati neprimerne vsebine. Po teh spremembah naj bi se dolžina ogledov »neprimernih« videov zmanjšala za kar 70 odstotkov. Pri tem pa se poraja vprašanje o primernosti Googlove moči nad vsebinami na platformi, ki ima kar 2 milijardi uporabnikov. Zagotovo nam je všeč, ko odstranjujejo vsebine, za katere smo sami prepričani, da so škodljive. Kaj pa se zgodi, ko začnejo odstranjevati vsebine, za katere mislimo, da to ne drži?« se sprašuje Krmelj. Opozarja tudi na dejavnike, ki jih YouTubov algoritem dejansko upošteva pri razvrščanju in predlaganju videov. Google si je precej trikov izposodil iz svojega brskalnika in jih prenesel na YouTube. Tako so na primer zelo pomembni opisi videov, naslovne slike in »alt« opisi. »Ključni pa so še vedno rezultati samega videa. Pri tem se upošteva število klikov na video, skupna dolžina gledanja videa, razmerje med všečki in nevšečki, starost videa, hitrost rasti števila ogledov, razmerje med prikazi videa in kliki. Zelo pomembni so tudi podatki uporabnikov. Zgodovina gledanja videov, število komentarjev in všečkov, demografija in ostali podatki o uporabniku so v veliko pomoč pri določanju predloga videa.«

So oglasi na YouTubu sploh še relevantni?

»Poznate uporabnika, ki se zadnje čase ne pritožuje nad YouTube oglasi? Ni zastonjskega kosila in povsem jasno je, da platforme služijo z oglasnimi bloki v bolj ali manj invazivnih oblikah. Poleg zbiranja in uporabe podatkov, seveda. Kogar to preveč moti, si je že zdavnaj namestil »ad-blocker« in tako nevede zabil še en žebelj v krsto kakega dobrega spletnega medija, ki mu je to eden od virov prihodka. A v zadnjem času je na YouTubu oglasov toliko, da bi lahko že govorili o oglasnih blokih, pri katerih bi se pred začetkom videa lahko sprehodili do hladilnika, kot to počnemo pri televizijskih,« opaža Jernej Špende, samostojni digitalni strateg. Razlog zato je zanj preprost – pospeševanje prodaje premijske storitve. A če pozabimo tovrstno monetizacijo – so ti oglasi še tako relevantni, kot so skušali biti? »Pred nekaj dnevi sem kliknil na povezavo do videa v pogovoru s prijatelji in se ščipal, ker nisem mogel verjeti, kaj gledam. Navadil sem se že, da klik na »predvajaj« najprej zavrti oglas za dostavo hrane. Zagotovo se spomnite tune Calvo, ki se nam je vžgala nekam v kolektivno nezavedno. Naslednji oglas pa mi je ponujal brikete za psa, ki ga žal nimam. Morda je neki algoritem ocenil, da sem res hudo lačen, morda je nekdo pozabil na kakšne nastavitve ciljanja ali pa ima prevelik proračun. Neke druge povezave z relevantnostjo nisem uspel najti.«

Algoritmi znajo biti preveč »naviti«

Kako dober je na drugi strani YouTubov video priporočilni sistem, se seveda zaveš, ko se po desetih minutah bolščanja v ekran vprašaš: »Kako sem prišel do sem?«, oziroma: »Čakaj ... zakaj že to gledam?«. Za razliko od drugih platform ima po špendetovih opažanjih ta še več identifikatorjev, ki ustvarjajo povezave med vsebinami. Naslove, opise, oznake, video in zvočni zapis, sezname, ustvarjalce, kategorije, čas ogleda, odzive uporabnikov in povezave med njimi, vstavitve na spleta mesta, ter številni drugi, ki so predmet strojnega učenja. Ter seveda največje število spletnih uporabnikov, ki potrjujejo (ne)relevantnost posameznih predlogov. »YouTube nosi veliko družbeno odgovornost in ob različnih priložnostih lahko vidimo tudi, kako nepopolni so njegovi algoritmi. V času volitev in ogromni količini lažnih posnetkov, v času izrednih dogodkov, ko platforma prehitro razširi občutljive vsebine, in podobno. In kako so včasih ti algoritmi preveč 'naviti', ker raje umaknejo kak posnetek preveč, kot kakšnega premalo. Kar recimo lahko vidimo pri kršitvi glasbenih avtorskih pravic, kjer je ugotavljanje kršitev bistveno lažje, saj za identifikacijjo obstajajo močne storitve, ki primerjajo zvočne zapise s knjižnico zaščitenih glasbenih posnetkov.«