Mozilla的一項新研究發現，即使用戶告訴YouTube他們對某些類型的視頻不感興趣，類似的推薦仍會不斷出現。Mozilla研究人員通過利用來自2萬多名YouTube用戶的視頻推薦數據發現“不感興趣”、“不喜歡”、“停止推薦頻道”和“從觀看歷史中刪除”等按鈕在防止類似內容被推薦方面基本上不起作用。
報告發現，即使在最好的情況下，這些按鈕仍允許通過跟用戶說他們不感興趣的內容相似的一半以上的推薦。在最糟糕的情況下，這些按鈕在阻止類似視頻方面幾乎不起任何作用。
為收集來自真實視頻和用戶的數據，Mozilla研究人員招募使用該基金會的RegretsReporter志願者。這是一個瀏覽器擴展，在參與者觀看的YouTube視頻上覆蓋一個普通的“停止推薦”按鈕。在後端，用戶被隨機分配到一個小組，因此每次他們點擊Mozilla放置的按鈕時都會向YouTube發送不同的信號--不喜歡、不感興趣、不推薦頻道、從歷史記錄中刪除，還有一個對照組--沒有向平臺發送反饋。
通過利用從5億多個推薦視頻中收集的數據，研究助理創建超44,000對視頻--一個“被拒絕”的視頻，再加上一個隨後被YouTube推薦的視頻。然後，研究人員自己進行配對評估或使用機器學習來決定推薦的視頻是否與用戶拒絕的視頻過於相似。
跟基線對照組相比，發送“不喜歡”和“不感興趣”信號在防止不良推薦方面隻有效果並不明顯，其分別防止12%和11%的不良推薦。“不推薦頻道”和“從歷史記錄中刪除”按鈕則略微有效--它們防止43%和29%的不良推薦，不過研究人員稱平臺提供的工具仍不足以引導不需要的內容。
研究人員寫道：“YouTube應該尊重用戶分享的關於他們體驗的反饋，把它們當作關於人們想在平臺上花費時間的有意義的信號。”
YouTube發言人Elena Hernandez稱，這些行為是故意的，這是因為該平臺並不試圖阻止跟某個主題有關的所有內容。但Hernandez批評這份報告，稱它沒有考慮YouTube的控制措施是如何設計的。
“重要的是，我們的控制措施不會過濾掉整個話題或觀點，因為這可能會對觀眾產生負面影響，如創建回聲室，”Hernandez告訴The Verge，“我們歡迎在我們的平臺上進行學術研究，這就是為什麼我們最近通過我們的YouTube研究人員計劃擴大數據API訪問。Mozilla的報告沒有考慮到我們的系統是如何實際工作的，因此我們很難收集到許多見解。”
Hernandez表示，Mozilla對“類似”的定義沒有考慮到YouTube的推薦系統是如何工作的。Hernandez稱，“不感興趣”選項會刪除特定的視頻，而“不推薦頻道”按鈕會阻止該頻道在未來被推薦。該公司表示，它並不尋求停止推薦跟某一主題、意見或發言人有關的所有內容。