YouTube: 'dislike' e 'não recomendar' não funcionam, diz pesquisa

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Imagem: Unsplash

De acordo com um estudo realizado pela Mozilla, alguns recursos do YouTube não estão funcionando como deveriam. Os botões de "descurtir", "não tenho interesse", "parar de recomendar canal" e "remover histórico de exibição" não conseguem impedir a recomendação de conteúdos semelhantes.

Os pesquisadores da Mozilla usaram dados de recomendações de mais de 20 mil usuários da plataforma de vídeos do Google e, segundo as informações obtidas, os consumidores não conseguiram bloquear alguns vídeos. As recomendações baseadas em vídeos marcados como "não interessado" também continuaram.

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Para analisar os resultados, os pesquisadores recrutaram voluntários que usaram a extensão RegretsReporter, que sobrepõe os botões citados. Ao todo, foram coletadas informações de mais de 500 milhões de vídeos recomendados e, assim, os profissionais usaram os dados para entender se as recomendações futuras são semelhantes aos vídeos rejeitados pelos usuários.

Segundo a empresa, o YouTube não busca impedir todas as recomendações de conteúdos relacionados a um tema, opinião ou pessoa.Segundo a empresa, o YouTube não busca impedir todas as recomendações de conteúdos relacionados a um tema, opinião ou pessoa.Fonte:  Unsplash 

“É importante ressaltar que nossos controles não filtram tópicos ou pontos de vista inteiros, pois isso pode ter efeitos negativos para os espectadores, como criar câmaras de eco. O relatório da Mozilla não leva em consideração como nossos sistemas realmente funcionam e, portanto, é difícil para nós obter muitos insights”, disse a porta-voz do YouTube, Elena Hernandez.

Não recomendar

A pesquisa afirma que os botões de "descurtir" e "não estou interessado" foram muito pouco eficazes em recomendações semelhantes, enquanto "não recomendar canal" e "remover do histórico" foram levemente mais eficazes.

A pesquisadora da Mozilla, Becca Ricks, afirma que nem sempre as plataformas são transparentes sobre como o feedback dos usuários é usado. “A plataforma tem o poder de ajustar quais desses sinais têm mais peso em seu algoritmo, mas nosso estudo sugere que o feedback do usuário nem sempre é o mais importante", disse Ricks.

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