Die „Gefällt mir nicht“- und „Nicht interessiert“-Schaltflächen von YouTube funktionieren laut einer Studie kaum

Die „Gefällt mir nicht“- und „Nicht interessiert“-Schaltflächen von YouTube funktionieren laut einer Studie kaum

Selbst wenn Nutzer YouTube mitteilen, dass sie an bestimmten Arten von Videos nicht interessiert sind, kommen immer wieder ähnliche Empfehlungen. eine neue Studie von Mozilla gefunden.

Anhand von Daten zu Videoempfehlungen von mehr als 20.000 YouTube-Nutzern fanden Mozilla-Forscher heraus, dass Schaltflächen wie „Kein Interesse“, „Gefällt mir nicht“, „Kanalempfehlung beenden“ und „Aus Wiedergabeverlauf entfernen“ weitgehend unwirksam sind, um zu verhindern, dass ähnliche Inhalte empfohlen werden. Selbst im besten Fall lassen diese Schaltflächen immer noch mehr als die Hälfte der Empfehlungen durch, ähnlich denen, an denen ein Benutzer sagte, sie seien nicht interessiert, so der Bericht. Im schlimmsten Fall haben die Tasten kaum dazu beigetragen, ähnliche Videos zu blockieren.

Um Daten von echten Videos und Benutzern zu sammeln, haben Mozilla-Forscher Freiwillige angeworben, die die der Stiftung nutzten Bedauert Reporter, eine Browsererweiterung, die YouTube-Videos, die von Teilnehmern angesehen werden, eine allgemeine Schaltfläche „Empfehlen beenden“ einblendet. Am Backend wurden die Benutzer zufällig einer Gruppe zugewiesen, sodass jedes Mal, wenn sie auf die von Mozilla platzierte Schaltfläche klickten, unterschiedliche Signale an YouTube gesendet wurden – „Gefällt mir nicht“, „Kein Interesse“, „Kanal nicht empfehlen“, „Aus Verlauf entfernen“ und eine Kontrollgruppe für „Wen“. Es wurde kein Feedback an die Plattform gesendet.

Unter Verwendung von Daten, die aus über 500 Millionen empfohlenen Videos gesammelt wurden, erstellten Forschungsassistenten über 44.000 Videopaare – ein „abgelehntes“ Video plus ein Video, das anschließend von YouTube empfohlen wurde. Die Forscher bewerteten die Paare dann selbst oder nutzten maschinelles Lernen dazu sich entscheiden ob die Empfehlung dem von einem Nutzer abgelehnten Video zu ähnlich war.

Im Vergleich zur Basiskontrollgruppe war das Senden der Signale „Gefällt mir nicht“ und „Kein Interesse“ nur „geringfügig wirksam“, um schlechte Empfehlungen zu verhindern, und verhinderte jeweils 12 Prozent von 11 Prozent schlechter Empfehlungen. Die Schaltflächen „Kanal nicht empfehlen“ und „Aus Verlauf entfernen“ waren etwas effektiver – sie verhinderten 43 Prozent bzw. 29 Prozent der schlechten Empfehlungen – aber Forscher sagen, dass die von der Plattform angebotenen Tools immer noch unzureichend sind, um unerwünschte Inhalte abzuwehren.

„YouTube sollte das Feedback der Nutzer zu ihren Erfahrungen respektieren und sie als aussagekräftige Signale dafür behandeln, wie Menschen ihre Zeit auf der Plattform verbringen möchten“, schreiben Forscher.

Laut YouTube-Sprecherin Elena Hernandez sind diese Verhaltensweisen beabsichtigt, da die Plattform nicht versucht, alle Inhalte zu einem Thema zu blockieren. Aber Hernandez kritisierte den Bericht und sagte, er berücksichtige nicht, wie die Kontrollen von YouTube gestaltet seien.

„Wichtig ist, dass unsere Steuerelemente nicht ganze Themen oder Standpunkte herausfiltern, da dies negative Auswirkungen auf die Zuschauer haben könnte, wie z. B. die Schaffung von Echokammern“, sagte Hernandez Der Rand. „Wir begrüßen die akademische Forschung auf unserer Plattform, weshalb wir kürzlich den Daten-API-Zugriff über unser YouTube-Forscherprogramm erweitert haben. Mozillas Bericht berücksichtigt nicht, wie unsere Systeme tatsächlich funktionieren, und daher ist es für uns schwierig, viele Erkenntnisse zu gewinnen.“

Hernandez sagt, dass Mozillas Definition von „ähnlich“ nicht berücksichtigt, wie das Empfehlungssystem von YouTube funktioniert. Die Option „Nicht interessiert“ entfernt ein bestimmtes Video, und die Schaltfläche „Kanal nicht empfehlen“ verhindert, dass der Kanal in Zukunft empfohlen wird, sagt Hernandez. Das Unternehmen sagt, dass es nicht versucht, Empfehlungen für alle Inhalte zu stoppen, die sich auf ein Thema, eine Meinung oder einen Sprecher beziehen.

Neben YouTube haben auch andere Plattformen wie TikTok und Instagram immer mehr Feedback-Tools eingeführt, mit denen Nutzer den Algorithmus trainieren sollen, um ihnen angeblich relevante Inhalte anzuzeigen. Aber Benutzer oft beschweren dass selbst dann, wenn sie signalisieren, dass sie etwas nicht sehen möchten, ähnliche Empfehlungen bestehen bleiben. Es ist nicht immer klar, was verschiedene Steuerelemente tatsächlich tun, sagt Mozilla-Forscherin Becca Ricks, und Plattformen sind nicht transparent darüber, wie Feedback berücksichtigt wird.

„Ich denke, dass im Fall von YouTube die Plattform das Nutzerengagement mit der Nutzerzufriedenheit in Einklang bringt, was letztendlich ein Kompromiss zwischen der Empfehlung von Inhalten ist, die dazu führen, dass die Leute mehr Zeit auf der Website verbringen, und Inhalten, von denen der Algorithmus glaubt, dass sie den Leuten gefallen werden“, sagte Ricks Der Rand per Email. „Die Plattform hat die Möglichkeit, zu optimieren, welches dieser Signale das größte Gewicht in ihrem Algorithmus erhält, aber unsere Studie legt nahe, dass das Feedback der Benutzer möglicherweise nicht immer das wichtigste ist.“

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