{"id":388116,"date":"2022-09-23T02:44:14","date_gmt":"2022-09-23T02:44:14","guid":{"rendered":"https:\/\/teknomers.com\/es\/youtube-las-herramientas-para-gestionar-sus-recomendaciones-no-son-muy-efectivas\/"},"modified":"2022-09-23T02:44:16","modified_gmt":"2022-09-23T02:44:16","slug":"youtube-las-herramientas-para-gestionar-sus-recomendaciones-no-son-muy-efectivas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teknomers.com\/es\/youtube-las-herramientas-para-gestionar-sus-recomendaciones-no-son-muy-efectivas\/","title":{"rendered":"YouTube: las herramientas para gestionar sus recomendaciones no son muy efectivas"},"content":{"rendered":"


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La Fundaci\u00f3n Mozilla ha hecho un vasto estudio<\/a> para determinar si las herramientas que YouTube pone a disposici\u00f3n de los usuarios para controlar sus recomendaciones est\u00e1n funcionando. Los resultados no dejan lugar a dudas: son, la mayor\u00eda de las veces, ineficaces.<\/p>\n

Un estudio de siete meses<\/h2>\n

Los investigadores analizaron siete meses de actividad en YouTube entre 22.722 voluntarios. Su objetivo, evaluar las cuatro formas en que los usuarios de la plataforma propiedad de Google pueden ajustar sus recomendaciones: haciendo clic en \u201c No me gusta<\/em> \u00bb, \u00ab No interesado<\/em> \u00bb, \u00ab Eliminar del historial<\/em> ” D\u00f3nde ” No recomiendo este canal<\/em> “.<\/p>\n

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Para recopilar los datos necesarios, pidieron a los participantes que usaran la extensi\u00f3n RegretsReporter de Mozilla. Esto agrega un bot\u00f3n Ya no recomiendo<\/em> en la parte superior de cada video de YouTube. Al presionarlo, se activa autom\u00e1ticamente una de las cuatro respuestas de ajuste del algoritmo, lo que ha hecho que analizar los datos sea m\u00e1s f\u00e1cil para los investigadores y encontrarlos menos halag\u00fce\u00f1os para el gigante del video.<\/p>\n

” La gente siente que usar los controles de usuario de YouTube no cambia sus recomendaciones.<\/em> \u201c, escriben en su informe. De hecho, haga clic en No me gusta<\/em> “, la forma m\u00e1s visible de dar una cr\u00edtica negativa en la plataforma, detiene solo el 12% de las malas recomendaciones, mientras que la opci\u00f3n ” No interesado<\/em> tiene solo un 11% de efectividad.<\/p>\n

Las herramientas que mejor funcionan son las que le dan una orden a YouTube. Por ejemplo, ” Eliminar del historial<\/em> redujo las recomendaciones no deseadas en un 29%, mientras que No recomiendo este canal<\/em> elimina el 43% de las malas recomendaciones. Si estas dos funciones son las m\u00e1s eficientes, todav\u00eda est\u00e1n lejos de ser perfectas con una eficiencia que se sit\u00faa por debajo del 50%.<\/p>\n

\"Recomendaciones\"Recomendaciones<\/p>\n

Es probable que las recomendaciones de un usuario contengan contenido que no le interese. Fotograf\u00eda: Temas de NordWood \/ Unsplash<\/p>\n<\/div>\n

El algoritmo de YouTube sigue siendo muy opaco<\/h2>\n

” YouTube debe respetar los comentarios que los usuarios comparten sobre su experiencia, trat\u00e1ndolos como se\u00f1ales significativas sobre c\u00f3mo las personas quieren pasar su tiempo en la plataforma.<\/em> dicen los investigadores. Obviamente, este no es el caso: durante los siete meses de estudio, establecieron que un video rechazado result\u00f3, en promedio, en aproximadamente 115 malas recomendaciones, es decir, videos que se parec\u00edan mucho a los participantes que ya hab\u00edan dicho a YouTube que no quer\u00edan ver. .<\/p>\n

Peor a\u00fan, el estudio determin\u00f3 que el contenido que parec\u00eda violar las pol\u00edticas de YouTube a\u00fan se recomendaba activamente a los usuarios, incluso despu\u00e9s de que enviaran comentarios negativos. Por ejemplo, algunos de ellos notaron que los videos de un canal que solicitaron silenciar a\u00fan pueden aparecer en sus sugerencias.<\/p>\n

La portavoz de YouTube, Elena Hern\u00e1ndez, dice que parte de este comportamiento es intencional por parte de YouTube porque la plataforma no busca bloquear todo el contenido relacionado con un solo tema, sino que procede caso por caso seg\u00fan los videos. Ella, sin embargo, critic\u00f3 el informe publicado por Mozilla, diciendo que no tiene en cuenta c\u00f3mo est\u00e1n dise\u00f1ados los algoritmos de control de YouTube:<\/p>\n

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\u201cEs importante tener en cuenta que nuestros controles no filtran temas o puntos de vista completos, ya que esto podr\u00eda tener efectos negativos para los espectadores, como la creaci\u00f3n de c\u00e1maras de eco. Damos la bienvenida a la investigaci\u00f3n acad\u00e9mica a nuestra plataforma, por lo que recientemente ampliamos el acceso a la API de datos a trav\u00e9s de nuestro programa de investigaci\u00f3n de YouTube. El informe de Mozilla no tiene en cuenta c\u00f3mo funcionan realmente nuestros sistemas, por lo que es dif\u00edcil para nosotros obtener mucha informaci\u00f3n”.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n

Como lo se\u00f1al\u00f3 Revisi\u00f3n de tecnolog\u00eda del MIT<\/em><\/a>, el funcionamiento del algoritmo de YouTube es muy desconocido para las personas que no evolucionan dentro del gigante estadounidense, por lo que es l\u00f3gico que Mozilla no tenga todo el conocimiento sobre este tema, pero la fundaci\u00f3n est\u00e1 tratando de entender por qu\u00e9 las acciones de la los usuarios de la plataforma no tienen el resultado esperado. Adem\u00e1s, redes sociales como Twitter, TikTok e Instagram tambi\u00e9n han introducido herramientas similares para ayudar a los usuarios a entrenar el algoritmo para que les muestre contenido relevante.<\/p>\n

Sin embargo, los usuarios a menudo se quejan de que incluso cuando indican que no quieren ver algo en particular, persisten las recomendaciones de contenido similar. Seg\u00fan Becca Ricks, investigadora de Mozilla, el problema es que la mayor\u00eda de las plataformas no son del todo transparentes sobre c\u00f3mo hacen esto, lo que deja a los usuarios en la oscuridad.<\/p>\n

Un impacto real en los usuarios<\/h2>\n

Los resultados del estudio son a\u00fan m\u00e1s preocupantes ya que varios informes anteriores han demostrado que la pr\u00e1ctica de YouTube de recomendar videos con los que el usuario probablemente est\u00e9 de acuerdo y de recompensar el contenido controvertido podr\u00eda endurecer las opiniones de las personas y llevarlas a la radicalizaci\u00f3n pol\u00edtica. Recientemente, 80 organizaciones de verificaci\u00f3n de hechos denunciaron la informaci\u00f3n falsa que abunda en YouTube y dijeron que la plataforma se hab\u00eda convertido en uno de los principales motores de desinformaci\u00f3n en el mundo.<\/p>\n

El estudio sugiere que YouTube prioriza el tiempo de visualizaci\u00f3n sobre la satisfacci\u00f3n del usuario. Sin embargo, si la plataforma quiere que los usuarios tengan m\u00e1s control, deber\u00eda permitirles entrenar de manera proactiva el algoritmo al excluir palabras clave y tipos de contenido de los videos recomendados, en lugar de videos espec\u00edficos. Por supuesto, es un trabajo duro para YouTube, que tiene que admitir miles de millones de videos de diferentes pa\u00edses e idiomas.<\/p>\n

En t\u00e9rminos generales, la opacidad de los gigantes tecnol\u00f3gicos en sus algoritmos, aunque han desplegado m\u00e1s herramientas para moderar contenidos, afecta a los usuarios. De hecho, no pueden controlar el contenido al que est\u00e1n expuestos y, por lo tanto, se enfrentan a videos a veces violentos o traum\u00e1ticos en contra de su voluntad.<\/p>\n

” Nuestra principal recomendaci\u00f3n es que YouTube deber\u00eda permitir que las personas den forma a lo que ven. Los controles de usuario de YouTube deben ser f\u00e1ciles de entender y usar. Los usuarios deben recibir informaci\u00f3n clara sobre las acciones que pueden realizar para influir en sus recomendaciones y deben poder utilizar estas herramientas.<\/em> Mozilla concluye.<\/p>\n<\/div>\n


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