Nenhuma evidência de que o YouTube promoveu conteúdo antivacina durante a pandemia de COVID-19

Uma nova pesquisa liderada por especialistas em ciência de dados da Universidade de Illinois Urbana-Champaign e da Global Pulse das Nações Unidas descobriu que não há evidências fortes de que o YouTube tenha promovido o sentimento antivacina durante a pandemia de COVID-19.

O estudo, publicado no Jornal de pesquisa médica na Internetrealizou uma auditoria algorítmica para examinar se o sistema de recomendação do YouTube agia como uma “toca de coelho”, levando os usuários que procuravam vídeos relacionados a vacinas a conteúdo antivacina.

Para o estudo, os pesquisadores pediram aos participantes treinados pela Organização Mundial da Saúde e aos trabalhadores da Amazon Mechanical Turk que encontrassem intencionalmente um vídeo antivacina com o mínimo de cliques possível, a partir de um vídeo informativo inicial sobre o COVID-19 postado pela OMS.

Eles compararam as recomendações vistas por esses usuários com vídeos relacionados obtidos da interface de programação do aplicativo do YouTube e com os vídeos recomendados pelo Up-Next do YouTube que foram vistos por navegadores limpos, sem quaisquer cookies de identificação do usuário.

A equipe então usou métodos de aprendizado de máquina para classificar o conteúdo antivacinas, analisando mais de 27 mil recomendações de vídeos feitas pelo YouTube.

“Não encontramos nenhuma evidência de que o YouTube promova conteúdo antivacinas para seus usuários”, disse Margaret Yee Man Ng, professora de jornalismo de Illinois com nomeação no Instituto de Pesquisa em Comunicações e principal autora do estudo. “A parcela média de vídeos antivacinas ou de hesitação vacinal permaneceu abaixo de 6% em todas as etapas das trajetórias de recomendação dos usuários”.

O objetivo inicial da pesquisa era compreender melhor as famosas técnicas opacas do YouTube para recomendações de conteúdo – indo além da consulta às interfaces de programação de aplicativos da plataforma para coletar dados do mundo real – e se essas técnicas direcionam os usuários para sentimentos antivacinas e hesitação em vacinas.

“Queríamos saber como diferentes entidades estavam usando a plataforma para disseminar seu conteúdo, para que pudéssemos desenvolver recomendações sobre como o YouTube poderia fazer um trabalho melhor para não promover desinformação”, disse a pesquisadora do UN Global Pulse, Katherine Hoffmann Pham, coautora. do estudo. “Ao contrário da crença pública, o YouTube não estava promovendo conteúdo antivacina. O estudo revela que os algoritmos do YouTube recomendaram outros conteúdos relacionados à saúde que não estavam explicitamente relacionados à vacinação”.

“Os vídeos para os quais os usuários eram direcionados eram mais longos e continham conteúdo mais popular, e tentavam impulsionar uma estratégia de grande sucesso para envolver os usuários, promovendo outros conteúdos de sucesso confiável em toda a plataforma”, disse Ng.

O estudo também permitiu aos pesquisadores examinar como as experiências dos usuários no mundo real diferem das recomendações personalizadas obtidas através da consulta à interface de programação do aplicativo “RelatedToVideo” do YouTube. Esta API foi projetada para ajudar os programadores a pesquisar conteúdo relacionado na plataforma ou usando navegadores limpos, replicando a experiência de um novo usuário visitando o YouTube sem histórico de pesquisa ou visualização, o que muitas vezes é usado para estudar o sistema de recomendação da plataforma.

O estudo relata que os históricos de exibição dos usuários afetam significativamente as recomendações de vídeos, sugerindo que os dados da API ou de um navegador limpo não oferecem uma imagem precisa das sugestões que os usuários reais estão vendo. Os usuários reais viram um pouco mais de conteúdo pró-vacina à medida que avançavam em suas trajetórias de recomendação. Em contraste, as pesquisas realizadas pela API ou por navegadores limpos durante o estudo foram atraídas para recomendações irrelevantes à medida que avançavam.

“Acho que um benefício deste estudo em relação a outros é que ele propõe uma metodologia relativamente leve para coletar dados reais sobre como as pessoas navegam pelas recomendações de vídeos do YouTube”, disse Pham. “Portanto, ao contrário das APIs, que sugerem novos links aleatoriamente, os usuários podem revisar criticamente os links e escolher um, o que imita o comportamento que muitas pessoas usariam no YouTube na realidade”.

Compreender os sistemas de recomendação é importante porque promove a transparência e os responsabiliza”, acrescentou o coautor Miguel Luengo-Oroz, professor da Escola de Telecomunicações da Universidade Politécnica de Madrid. desenhistas.”