El algoritmo de YouTube tiene como objetivo que los usuarios disfruten de una buena experiencia cuando tratan de hallar contenidos. Es más, la idea es que ese contenido sea el adecuado aún con anterioridad al proceso de búsqueda.

En paralelo, y no menos importante, el algoritmo de YouTube trata de evitar que los usuarios se vayan de la aplicación (elemental “retención de clientes” en marketing) y, mientras siguen allí, queden expuestos a la publicidad.

Según lo ha reconocido Alphabet, las variables que el algoritmo de YouTube tiene en consideración al buscar un video son tres:

• que tenga relevancia,
• el engagement de la pieza
• y la calidad del trabajo.

La optimización de estos tres factores hacen que, según Google, un video sea más fácil de localizar en el océano digital de la plataforma.

Sin embargo, parece que hay algunos problemas que el algoritmo de YouTube no está pudiendo resolver.

Un estudio de la Fundación Mozilla publicado este miércoles por Wall Street Journal dice que más del 70 por ciento de los videos señalados por los participantes de una encuesta como objetables fueron previamente recomendados por el algoritmo de YouTube.

Desde 2020, YouTube viene realizando una serie de cambios con la idea de limitar la aparición de videos “problemáticos” entre los que les recomienda a los espectadores. Sin embargo, este nuevo estudio sugiere que esos ajustes aún no han sido aplicados o, peor todavía, no están dando resultado.

La Fundación Mozilla descubrió que el potente motor de recomendaciones de YouTube continúa dirigiendo a los espectadores a videos que, según ellos, reproducen afirmaciones falsas y contenido sexualizado.

La investigación dice que los algoritmos de la plataforma de videos de Google había sugerido ver el 71% de esos videos que los participantes consideraron inaceptables.

El estudio destaca el gran desafío que representa conseguir filtrar este contenido entre los miles de millones de videos que hay en la red de YouTube, y dice que es un problema que no sólo tiene Alphabet, sino también otras plataformas como Facebook y Twitter.

Igualmente, es necesario resolver el problema porque cada vez más hay presiones regulatorias y sociales para que las compañías tech controlen el contenido divisivo, engañoso y peligroso. Todo esto, sin censurar los puntos de vista diversos.

Para YouTube no es fácil porque el algoritmo debe resolver la recomendación a los usuarios de videos que podrían ser de interés según los patrones de audiencia y, al mismo tiempo, analizar si hay una viralización que se está logrando por otras razones.

La investigación, una de las más grandes de esta clave porque involucró a 37 mil personas, utilizó una extensión del navegador Mozilla para rastrear el uso de YouTube entre julio de 2020 y mayo de 2021.

Cuando un participante marcaba un video como “problemático” o “poco aceptable”, la extensión rastreaba si se lo había recomendado previamente YouTube o si el usuario lo había encontrado de manera independiente.

Entre los videos marcados por los participantes como objetables estaba una parodia sexualizada de “Toy Story”.

También un video que sugería falsamente que el fundador de Microsoft, Bill Gates, había contratado a estudiantes involucrados con Black Lives Matter para contar votos en los estados donde hubo mayor paridad entre demócratas y republicanos en las últimas elecciones presidenciales en Estados Unidos.