Explicado: cómo funciona el sistema de recomendaciones de YouTube

El vicepresidente de ingeniería de YouTube, Cristos Goodrow, ha arrojado algo de luz sobre el asunto en una publicación de blog detallada.

El sistema de recomendaciones de YouTube funciona en dos lugares principales: la página de inicio de YouTube y el panel Up Next.

¿Cómo determina YouTube qué video recomendar para el consumo? ¿Cómo decide exactamente qué videos terminan en la página principal de YouTube? El vicepresidente de ingeniería de YouTube, Cristos Goodrow, arrojó algo de luz sobre el asunto en una publicación de blog detallada.

Ha intentado responder a las preocupaciones sobre si el contenido sensacionalista y engañoso o lo que la empresa llama 'contenido límite' obtiene más visitas en la plataforma. La publicación también intenta responder cómo YouTube ha estado tratando de asegurarse de que no termine recomendando dicho contenido.

En la entrada del blog, Goodrom afirma que las recomendaciones generan una cantidad significativa de audiencia general en YouTube, y que esto es más alto que incluso las suscripciones de canales o la búsqueda. También señala que YouTube quiere limitar las vistas de contenido límite de las recomendaciones a menos del 0,5% de las vistas totales en la plataforma.

Así que echemos un vistazo a cómo funcionan los sistemas de recomendación de YouTube.

¿Qué es el 'sistema de recomendaciones' de YouTube?

El sistema de recomendaciones de YouTube funciona en dos lugares principales. Una es la página de inicio de YouTube, que generalmente tiene una combinación de contenido, desde canales suscritos hasta videos recomendados, que la plataforma cree que es probable que veas.

Las recomendaciones también funcionan en el panel 'A continuación', cuando terminas de ver un video, y YouTube alinea un segundo video que cree que es probable que veas.

La publicación explica que los sistemas de recomendaciones de YouTube no funcionan a partir de un 'libro de recetas' de qué hacer, sino que evolucionan constantemente y dependen de ciertas señales.

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Entonces, ¿cuáles son estas señales que utiliza el sistema de recomendaciones de YouTube?

Las señales van desde clics, tiempo de visualización, respuestas de encuestas y acciones en torno a videos, como compartir, hacer clic en el botón Me gusta o No me gusta.

Clics: si uno hace clic en un video, esto se ve como un fuerte indicador de que lo verá. Pero la publicación del blog señala que, a lo largo de los años, YouTube se ha dado cuenta de que el hecho de que uno haga clic en un video no significa que esté en lo más alto de su lista de preferencias. Después de todo, las miniaturas de videos engañosas y de cebo de clics se utilizan para atraer a los espectadores, quienes luego se dan cuenta de que el video no es algo que prefieran.

Tiempo de reproducción: analiza los videos que se han visto y durante cuánto tiempo, a fin de brindar señales personalizadas a los sistemas de YouTube. Por ejemplo, si uno es fanático del contenido de comedia en la plataforma y pasa horas viéndolo, es probable que esté por encima de las recomendaciones. Es una apuesta segura que el usuario verá este tipo de videos de comedia. Esto es importante considerando que un usuario adulto promedio de EE. UU. Pasa alrededor de 41,9 minutos en la plataforma por día, según un informe de emarketer. ( https://www.emarketer.com/content/us-youtube-advertising-2020 )

Pero no todo el tiempo de visualización es igual, por lo que también consideran otras señales al decidir recomendaciones.

Respuestas de la encuesta: YouTube dice que esto se hace para medir el tiempo de reproducción valioso, el tiempo que se dedica a ver un video que un usuario considera valioso. Las encuestas incluyen pedirles a los usuarios que califiquen los videos con cinco estrellas, y si un usuario marca un video como bajo o alto, generalmente tiene preguntas de seguimiento. Solo los videos con una calificación alta de cuatro o cinco estrellas se cuentan como tiempo de reproducción valioso. Las respuestas de estas encuestas se han utilizado para entrenar un modelo de aprendizaje automático para predecir posibles respuestas a la encuesta para todos, por YouTube.

Compartir, me gusta, no me gusta: también se consideran los me gusta, las acciones y los no me gusta en un video. La suposición es que si uno disfrutó de un video, presionará el botón Me gusta o incluso podría compartirlo. Esta información se utiliza además para tratar de predecir la probabilidad de que comparta o le guste más videos. No me gusta, obviamente, es un fuerte indicador de que el video no atrajo al usuario.

Pero la publicación del blog también explica que la importancia asignada a cada señal depende del usuario. Si eres el tipo de persona que comparte cualquier video que miras, incluidos los que calificas con una o dos estrellas, nuestro sistema sabrá que no debe tener en cuenta tus acciones al recomendar contenido, explica la publicación.

YouTube dice que el sistema de recomendación no tiene una fórmula fija, sino que se desarrolla dinámicamente y se mantiene al día con los cambios en los hábitos de visualización.

¿Qué pasa con la desinformación? ¿Cómo se asegura YouTube de que no sea recomendado?

YouTube, como todas las demás plataformas de redes sociales como Facebook, Twitter, se enfrenta a críticas por no hacer lo suficiente para reducir la difusión de información errónea. El presidente de los Estados Unidos, Joe Biden, en particular, ha sido muy crítico con Facebook y YouTube por permitir la difusión de información errónea contra las vacunas COVID-19.

Y este es el contexto detrás de por qué YouTube se está abriendo sobre cómo funciona su sistema de recomendación. Sin embargo, la empresa dice que no quieren recomendar contenido de baja calidad o contenido 'límite', que es problemático pero no viola sus reglas por completo. Los ejemplos incluyen videos que afirman que la Tierra es plana o aquellos que afirman ofrecer una cura para el cáncer con 'remedios naturales'.

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YouTube afirma que se ha limitado a recomendar contenido de baja calidad desde 2011, cuando creó clasificadores para identificar videos picantes o violentos e impidió que fueran recomendados. Además, en 2015, comenzó a degradar videos con contenido sensacionalista sensacionalista que aparecía en las páginas de inicio.

Este sistema de clasificación, donde un video en la categoría de noticias e información se etiqueta como autorizado o en el límite, se basa en evaluadores humanos. La publicación del blog explica que estos evaluadores provienen de todo el mundo y están capacitados a través de un conjunto de pautas de calificación detalladas y disponibles públicamente. También confían en expertos certificados, como médicos, cuando el contenido involucra información de salud.

Los evaluadores intentan responder algunas preguntas sobre el video: si tiene experiencia, la reputación del canal, el orador, etc. Cuanto más alta es la puntuación, más se promociona el video cuando se trata de contenido informativo y de noticias, afirma el blog.

También se accede a los videos para determinar si el contenido es engañoso, inexacto, engañoso, odioso o con el potencial de causar daño. Según todos estos factores, un video obtiene una puntuación; cuanto más alta sea la puntuación, más la promocionará el sistema de recomendaciones de YouTube. Una puntuación más baja significa que el video se clasifica como en el límite y se degrada en las recomendaciones.

La empresa dice que estas evaluaciones humanas se utilizaron luego para capacitar al sistema de la empresa para modelar sus decisiones, y ahora escalamos sus evaluaciones a todos los videos en YouTube.

Entonces, ¿este contenido marginal genera más participación?

YouTube afirma que a través de encuestas y comentarios, han descubierto que la mayoría de los espectadores no quieren que se les recomiende contenido límite, y muchos lo encuentran molesto y desagradable. Además, afirma que cuando comenzó a degradar el contenido lascivo o de tipo tabloide, hubo un aumento en el tiempo de visualización de aproximadamente un 0,5% en el transcurso de 2,5 meses.

Dice que la compañía no ha visto evidencia de que dicho contenido sea más atractivo en comparación con otro contenido. La publicación brinda ejemplos de videos de tierra plana, y agrega que, aunque muchos de estos videos se cargan en la plataforma, obtienen muchas menos vistas.

También ha revelado que cuando comenzaron a degradar el contenido límite en 2019, vieron una caída del 70% en el tiempo de reproducción en el contenido límite recomendado no suscrito en los EE. UU. Afirma además que en la actualidad el consumo de contenido límite que proviene de nuestras recomendaciones está significativamente por debajo del 1 por ciento. Lo que esto también significa es que, a pesar de los mejores esfuerzos de YouTube, se recomienda algún contenido marginal, incluso si es un porcentaje muy pequeño.

La publicación también establece que las pautas para los anunciantes son tales que a muchos de estos canales de contenido límite les resultará imposible monetizar sus videos. Señala que los anunciantes no desean estar asociados con dicho contenido.

Entonces, ¿por qué YouTube no elimina el contenido engañoso?

YouTube admite que este tipo de contenido no es bueno para ellos y que impacta su imagen en la prensa, el público y los responsables políticos. Pero al igual que Facebook, YouTube en realidad no elimina dicho contenido porque dice que la información errónea tiende a cambiar y evolucionar rápidamente, y agrega que, a diferencia de áreas como el terrorismo o la seguridad infantil, a menudo carece de un consenso claro.

También agrega que la desinformación puede variar según la perspectiva y los antecedentes personales. Esta es una defensa que frustró a los críticos que han argumentado que YouTube no está haciendo lo suficiente para eliminar el contenido problemático. La publicación admite que la empresa sabe que, en ocasiones, está dejando contenido controvertido o incluso ofensivo, pero agrega que quiere centrarse en crear un sistema de recomendación que no promueva este contenido.

Ryan Phillippe Worth

YouTube admite que el problema está lejos de resolverse, pero afirma que continuará refinando e invirtiendo en su sistema para seguir mejorándolo.

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