Sobre el sistema de recomendaciones de YouTube

Cuando las recomendaciones de YouTube dan lo mejor de sí, conectan a miles de millones de personas en todo el mundo con contenidos que inspiran, enseñan y entretienen como ninguna otra plataforma es capaz de hacer. Para mí, esto significa poder escuchar conferencias que ahondan en las cuestiones éticas a las que hoy se enfrenta la tecnología, o revivir los mejores momentos de partidos de fútbol de la Universidad del Sur de California que recuerdo haber visto de niño. Para mi hija mayor, significó reírse y sentirse parte de una comunidad con los Vlogbrothers. Y, gracias a las recomendaciones, mi hijo mayor consiguió comprender mejor el álgebra lineal con las explicaciones animadas de 3Blue1Brown (tomándose algún descanso que otro para ver los vídeos de KSI).

Como mi familia demuestra, existe un público para casi cualquier vídeo, y el trabajo de nuestro sistema de recomendaciones es encontrar ese público. Pensemos en lo difícil que sería buscar entre todos los libros de una enorme biblioteca sin la ayuda de los bibliotecarios. Las recomendaciones generan una cantidad considerable de público general en YouTube, incluso más que las suscripciones o la búsqueda. He pasado más de una década en YouTube para crear nuestro sistema de recomendaciones y me enorgullece ver cómo se ha convertido en un elemento esencial de la experiencia de cualquier usuario en YouTube. Sin embargo, con demasiada frecuencia, las recomendaciones son percibidas como una misteriosa «caja negra». Y puesto que queremos que este sistema sea comprendido por todo el mundo, permíteme explicarte cómo funciona, cómo ha evolucionado y por qué hemos hecho del envío de recomendaciones responsables nuestra principal prioridad.
¿Qué es un sistema de recomendaciones?
Nuestro sistema de recomendaciones se basa en el sencillo principio de ayudar a las personas a encontrar los vídeos que quiere ver y que tienen algún valor para ellas. El usuario puede encontrar recomendaciones básicamente en dos sitios: en su página de inicio y en el panel «A continuación». La página de inicio es la que el usuario ve cuando abre YouTube por primera vez y en ella se muestra una combinación de recomendaciones personalizadas y suscripciones, así como las últimas noticias e informaciones. El panel «A continuación» aparece cuando se está viendo un vídeo para sugerir otros contenidos relacionados con el que el usuario está viendo en ese momento, además de otros vídeos que creemos que le pueden interesar.
En 2008, cuando comenzamos a crear nuestro sistema de recomendaciones, la experiencia de YouTube era totalmente distinta. Por ejemplo, supongamos que un usuario vea sobre todo vídeos de cocina. ¿No sería frustrante que tu página de inicio te recomiende los últimos vídeos deportivos y musicales simplemente por ser los más vistos? Esto era lo que ocurría en los primeros días de YouTube. El sistema clasificaba los vídeos según su popularidad y creaba una gran página de «Trending». No mucha gente veía esos vídeos y la mayoría de la audiencia de YouTube provenía de búsquedas o enlaces compartidos fuera de la plataforma.
Hoy día, nuestro sistema clasifica miles de millones de vídeos para recomendar contenidos que se adapten a los intereses concretos de los usuarios. En mi caso, por ejemplo, el sistema reconoció que vi un momento destacado de fútbol clásico de la USC y me buscó otros momentos destacados deportivos de mi juventud. Sin recomendaciones, nunca hubiera sabido que esos vídeos existían. A diferencia de otras plataformas, nosotros no conectamos a los espectadores con los contenidos a través de sus redes sociales; el éxito de las recomendaciones de YouTube depende de la capacidad de predecir con precisión los vídeos que ellos desean ver.
Para conseguirlo, partimos de la base de que todos los usuarios tienen sus propios hábitos de visualización. Luego, nuestro sistema compara esos hábitos de visualización con los de usuarios que tienen hábitos similares y utiliza esa información para sugerir otros contenidos que quizás el usuario desearía ver. Por lo tanto, si nos gustan los vídeos de tenis y nuestro sistema se da cuenta de que otros usuarios a los que les gustan los mismos vídeos de tenis que a nosotros también disfrutan de los vídeos de jazz, es posible que nos aparezcan recomendaciones de vídeos de jazz, aunque nunca antes hayamos visto uno (como explicaremos más adelante, para categorías como noticias e información las recomendaciones pueden funcionar de manera diferente).

Pero, por supuesto, también somos conscientes de que no todo el mundo quiere compartir siempre esta información con nosotros. Por eso, hemos creado controles que te permiten decidir cuánta información quieres compartir, y en cualquier momento, podrás pausar, editar o eliminar tu historial de búsqueda y visualización de YouTube.


Cómo personalizamos las recomendaciones
Para conseguir la personalización, nuestro sistema de recomendaciones no parte de una «receta» fija, sino que evoluciona constantemente y aprende cada día analizando más de 80 mil millones de informaciones que nosotros llamamos señales. Es por eso que brindar más transparencia sobre el sistema de recomendaciones no es tan sencillo como publicar una fórmula, sino que implica comprender todos los datos que entran en nuestro sistema. Varias señales se complementan entre sí para informar a nuestro sistema sobre lo que le gusta al usuario: clics, tiempo de visualización, respuestas a encuestas, uso compartido, me gusta y no me gusta.
  • Clics: El hecho de que un usuario haga clic en un vídeo es muy indicativo de que este le gustará, ya que no clicaría en algo que no desea ver. Sin embargo, como aprendimos en 2011, hacer clic en un vídeo no significa que el usuario lo haya visto realmente. Supongamos que estamos buscando los mejores momentos de un partido de Wimbledon de 2011. Nos desplazamos por la página y hacemos clic en un vídeo cuya miniatura y título sugieren que contiene las imágenes del partido. Por el contrario, muestra a una persona que habla sobre el partido desde su habitación. Entonces hacemos clic en un vídeo que el sistema recomienda en nuestro panel de «A continuación», pero nos encontramos de nuevo con un aficionado hablando del partido. Clicamos una y otra vez en estos vídeos hasta que por fin se nos recomienda un vídeo con las imágenes del partido que queremos ver. Este es el motivo por el que, en 2012, empezamos a tener en cuenta el tiempo de reproducción.
  • Tiempo de visualización: El tiempo de reproducción (es decir, qué vídeos ha visto el usuario y durante cuánto tiempo) proporciona al sistema señales personalizadas sobre lo que es más probable que una persona quiera ver. Entonces, si nuestro aficionado del tenis vio 20 minutos de clips de momentos destacados de Wimbledon y tan solo unos segundos de vídeos de análisis de partidos, podemos suponer con seguridad que le interesó más ver esos momentos destacados. Cuando incorporamos por primera vez el tiempo de visualización en las recomendaciones, registramos de inmediato una bajada del 20% en las visualizaciones, pero nos pareció más importante ofrecer una mejor experiencia a los espectadores. Aún así, no todo el tiempo de visualización es igual. A veces, me quedo despierto hasta tarde viendo vídeos aquí y allá, mientras podría haber estado aprendiendo un nuevo idioma en YouTube o perfeccionando mis habilidades culinarias. Sin embargo, no queremos que los espectadores se arrepientan del tiempo pasado viendo vídeos y nos dimos cuenta de que teníamos que hacer aún más para medir el valor que estos obtienen del tiempo dedicado a YouTube. 

  • Respuestas a encuestas. Para tener la certeza de que los espectadores están satisfechos con los contenidos que ven, medimos lo que llamamos «tiempo de visualización valioso», es decir, el tiempo que pasa un usuario viendo un vídeo que le parece válido. El tiempo de visualización valioso se mide a través de encuestas, en las que se le pide al usuario que valore el vídeo que ha visto con una puntuación de una a cinco estrellas. Esto nos proporciona una métrica para determinar en qué medida el espectador quedó satisfecho con el contenido. Si el vídeo recibe una o dos estrellas, le preguntamos el por qué de una calificación tan baja. Igualmente, si la puntuación es de cuatro o cinco estrellas, le preguntamos el porqué, es decir, si el vídeo le pareció interesante o le motivó. Solo los vídeos puntuados con cuatro o cinco estrellas se cuentan como tiempo de reproducción valioso. Por supuesto, no todos los usuarios responden a la encuesta para cada vídeo que ven, por lo que, en base a las respuestas obtenidas, hemos entrenado un modelo de aprendizaje automático para predecir las posibles respuestas de la encuesta para todos los usuarios. Para poner a prueba la precisión de estas predicciones, en el proceso de adiestramiento del sistema omitimos deliberadamente algunas de las respuestas a la encuesta. De este modo, estamos comprobando continuamente la precisión con la que nuestro sistema replica las respuestas reales. 
  • Compartir, me gusta y no me gusta. Por lo general, es más probable que los usuarios estén satisfechos con un vídeo si deciden compartirlo o darle un «me gusta». Nuestro sistema utiliza esta información para tratar de predecir la probabilidad de que un usuario comparta o le gusten otros vídeos. Si un vídeo no le gusta, es una señal de que probablemente no disfrutó viéndolo.
Así y todo, al igual que ocurre con las recomendaciones, la importancia de cada señal depende del usuario. Si es el tipo de persona que comparte cualquier vídeo que ve, incluidos los que califica con una o dos estrellas, nuestro sistema sabrá que no debe tener muy en cuenta sus acciones al recomendar contenidos. Todos estos motivos determinan que nuestro sistema no siga una fórmula establecida, sino que evolucione dinámicamente a medida que cambian los hábitos de visualización del usuario.
Apostamos por las recomendaciones responsables
Los clics, las visualizaciones, el tiempo de visualización, las encuestas, los vídeos compartidos y los «me gusta» o «no me gusta» funcionan muy bien para generar recomendaciones sobre temas como música y entretenimiento, que es lo que la mayoría de la gente ve en YouTube. Pero a lo largo de los años, un número creciente de espectadores entra en YouTube en busca de noticias e información. Ya se trate de las noticias de última hora o de estudios científicos complejos, en estos temas es donde más importa la calidad de la información y el contexto. Alguien puede informar que está muy satisfecho con los vídeos que afirman que la Tierra es plana, pero eso no significa que queramos recomendar este tipo de contenido de baja calidad.
Es por eso que las recomendaciones juegan un papel importante en ofrecer una plataforma responsable, porque brindan a los espectadores información de calidad y reducen la posibilidad de que vean contenidos problemáticos. Además, complementan la labor realizada por nuestras sólidas Normas de la Comunidad, que definen lo que está o no está permitido en YouTube.
En 2011 empezamos a utilizar las recomendaciones para limitar la visualización masiva de contenidos de baja calidad creando clasificadores para identificar vídeos explícitos o violentos con el fin de evitar su recomendación. Después, en 2015, observamos la aparición de contenidos sensacionalistas en las páginas de inicio y tomamos medidas para relegarlos. El año siguiente comenzamos a predecir la probabilidad de que un vídeo incluyera a menores en situaciones de riesgo y los eliminamos de las recomendaciones. Finalmente, para asegurarnos de que nuestro sistema de recomendaciones fuera equitativo para con los colectivos marginados, en 2017 acometimos una evaluación de nuestro sistema de aprendizaje automático para garantizar su equidad con todos los colectivos protegidos, como la comunidad LGTBQ+.
En los últimos años, el aumento de desinformación nos ha llevado a mejorar el uso de nuestro sistema de recomendaciones ante la información falsa problemática y los contenidos dudosos que rozan peligrosamente la violación de nuestras Normas de la Comunidad, como los vídeos de teorías conspiratorias («la llegada de los astronautas a la luna fue un montaje») u otros contenidos que difunden información falsa («el zumo de naranja puede curar el cáncer»).
Podemos ejercer este control utilizando clasificadores para identificar si un vídeo es «solvente» o «dudoso». Estas clasificaciones las realizan personas que evalúan la calidad de la información en cada canal o vídeo. Estos evaluadores son reclutados en todo el mundo y en su formación reciben unas pautas de calificación detalladas y disponibles al público. También nos apoyamos en expertos certificados, como los médicos, cuando los contenidos están relacionados con la salud.
Para determinar la solvencia de los contenidos, los evaluadores responden a algunas preguntas clave: ¿Cumple el contenido con lo que promete o alcanza su objetivo? ¿Qué tipo de experiencia se necesita para lograr el objetivo del vídeo? ¿Cuál es la reputación de la persona que habla en el vídeo y del canal en el que está? ¿Cuál es el tema principal del vídeo (por ejemplo, noticias, deportes, historia, ciencia, etc.)? ¿Se trata principalmente de una sátira? Estas respuestas y otras determinan la solvencia de un vídeo. Cuanto más alta sea la puntuación, más se promocionará el vídeo entre los contenidos de noticias e información. Para determinar si un contenido es dudoso, los evaluadores tienen en cuenta, además de otros factores, si el contenido es inexacto, engañoso o falaz; si muestra intolerancia o falta de sensibilidad; si es dañino o puede llegar a serlo. Los resultados se combinan para obtener una puntuación que indica la probabilidad de que un vídeo contenga información errónea dañina o dudosa. Cualquier vídeo clasificado como dudoso es relegado por el sistema de recomendaciones.
Estas evaluaciones humanas se utilizan después para entrenar nuestro sistema y mejorar sus decisiones. Ahora todos los vídeos de YouTube se someten de manera generalizada a sus evaluaciones.
Preguntas comunes sobre las recomendaciones
Las recomendaciones desempeñan un papel fundamental en toda nuestra comunidad, ya que ofrecen a los espectadores contenidos que les gustan y ayudan a los creadores a conectarse con nuevas audiencias. Para la sociedad en general, también, las recomendaciones pueden ser importantes, ya que contribuyen a detener la propagación de información errónea dañina. Porque si bien los clics, el tiempo de visualización, las encuestas, los vídeos compartidos, los «me gusta» y los «no me gusta» son señales importantes para nuestro sistema, estas pueden quedar anuladas por nuestro compromiso de cumplir con nuestra responsabilidad hacia la comunidad de YouTube y la sociedad.
Pero quedan algunas otras preguntas que me hacen con frecuencia acerca de nuestro sistema de recomendaciones, a las que creo que es importante responder:
1. ¿Obtiene el contenido dudoso un mayor engagement?
Al contrario. A través de encuestas y comentarios hemos comprobado que la mayoría de los espectadores no quieren que se les recomienden contenidos extremos, y muchos los encuentran molestos y desagradables. De hecho, cuando empezamos a relegar los contenidos explícitos o sensacionalistas, observamos que el tiempo de visualización aumentó en un 0,5% por ciento en el transcurso de dos meses y medio en comparación con cuando no establecíamos ningún límite.
Además, no hemos encontrado ninguna evidencia de que los contenidos extremos resulten, en general, más atractivos que otros tipos de contenido. Tomemos como ejemplo los contenidos de los terraplanistas. Si bien en YouTube hay muchos más vídeos que dicen que la Tierra es plana que aquellos que dicen que es redonda, en promedio, los primeros obtienen muchas menos visualizaciones. Las encuestas muestran que los contenidos extremos resultan satisfactorios solo para una pequeña parte de los espectadores de YouTube. Hemos invertido mucho tiempo y dinero en asegurarnos de que estos contenidos no lleguen al público general a través de nuestro sistema de recomendaciones. Hoy en día, los contenidos dudosos obtienen la mayoría de las visualizaciones en otras plataformas que enlazan con YouTube.
2. ¿Es cierto que el contenido dudoso aumenta el tiempo de visualización de YouTube?
Para la gran mayoría de las personas, el contenido dudoso no alcanza el umbral de tiempo bien invertido en YouTube. Es por eso que en 2019 comenzamos a relegar el contenido dudoso en las recomendaciones, lo que provocó una caída del 70% en el tiempo de visualización de contenido dudoso recomendado fuera de suscripción en los EE.UU. Hoy día, el consumo de contenido dudoso que proviene de nuestras recomendaciones está muy por debajo del 1%.
3. ¿Llevan las recomendaciones a los espectadores a contenidos cada vez más extremos?
Como ya he explicado, relegamos activamente la información de baja calidad en las recomendaciones. Pero también damos un paso más, mostrando a los espectadores vídeos solventes sobre temas que pueden interesarles. Pongamos que yo esté viendo un vídeo sobre la vacuna COVID-19. En mi panel «A continuación» aparecerán vídeos de fuentes fiables como Bloomberg Quicktake, y no aquellos que contengan información engañosa sobre las vacunas (en la medida en que nuestro sistema pueda detectarlas).
Además de esas noticias y vídeos explicativos sobre las vacunas COVID-19, también obtendré recomendaciones personalizadas de otros temas, basadas ​​en mi historial de visualizaciones, como un sketch de Saturday Night Live o una charla TEDx sobre el Efecto Super Mario. Esta diversidad personalizada permite a los espectadores encontrar nuevos temas y formatos, en lugar de limitarse al mismo tipo de vídeo una y otra vez.
Cada vez más investigadores independientes estudian el impacto de las plataformas tecnológicas en el consumo de contenido dudoso, y mientras estas investigaciones continúan, algunos artículos publicados recientemente concluyen que las recomendaciones de YouTube, en realidad, no están dirigiendo a los espectadores hacia contenidos extremos. Por el contrario, el consumo de noticias y contenido político en YouTube refleja de manera general unas preferencias personales que pueden observarse en los hábitos de navegación del usuario.
4. ¿Genera ingresos el contenido dudoso?
Para empezar, nuestras Guidelines para anunciantes prohíben la monetización de gran cantidad de contenido extremo. Muchos anunciantes nos han dicho que no quieren verse relacionados con este tipo de contenido en YouTube y, a menudo, deciden no anunciarse. Esto significa que cada vídeo dudoso visualizado se traduce en una oportunidad perdida de monetización, lo que genera una pérdida real de ingresos para YouTube. Asimismo, este tipo de contenido alimenta la desconfianza y genera preocupación no solo entre los anunciantes, sino también entre el público, la prensa y los responsables políticos. La realidad es que a medida que nuestro compromiso con la responsabilidad ha crecido, también lo ha hecho nuestra empresa y toda la economía creativa. La responsabilidad es buena para los negocios.
Entonces, ¿por qué simplemente no eliminamos el contenido dudoso? La desinformación tiende a cambiar y evolucionar rápidamente y, a diferencia de lo que ocurre en asuntos como el terrorismo o la seguridad infantil, a menudo no existe un consenso claro. Además, la información errónea puede variar según la perspectiva y los antecedentes personales. Somos conscientes de que, a veces, esto significa dejar que aparezcan contenidos controvertidos o incluso ofensivos, por lo que seguimos volcados en ofrecer recomendaciones responsables y tomamos fuertes medidas para evitar que nuestro sistema recomiende tales contenidos de manera generalizada.
En conjunto, todo nuestro esfuerzo por ofrecer recomendaciones responsables ha demostrado tener un impacto real, ya que el tiempo de visualización de noticias fiables ha aumentado drásticamente y la visualización de contenido dudoso ha disminuido. Esto no significa que hayamos resuelto los problemas, sino solo que tendremos que seguir mejorando e invirtiendo en nuestros sistemas para seguir mejorando. Nuestro objetivo es que las visualizaciones de contenido extremo procedentes de recomendaciones estén por debajo del 0,5% de las visualizaciones totales de YouTube.
La misión de YouTube es dar voz a todo el mundo y mostrar el mundo a todos. YouTube ha marcado una gran diferencia en la vida de mi propia familia. Los vídeos que contenían lecciones de tolerancia y empatía tuvieron un impacto profundo y positivo en el carácter de mi hija mayor. Mi hijo superó algunos momentos difíciles en sus clase de álgebra lineal. Y yo mismo he aprendido muchísimo sobre contextos y matices con las conferencias de líderes de la ética tecnológica. Y nuestro compromiso con la apertura ha dado lugar a nuevas voces e ideas que de otro modo no podrían escucharse. Creadores como Marques Brownlee, MostlySane o NikkieTutorials han motivado a millones de personas con su experiencia, honestidad y con las causas que apoyan.
Nuestro sistema de recomendaciones mejora cada día gracias a los comentarios de todos vosotros, pero siempre puede mejorarse. Y mi equipo y yo estamos comprometidos a seguir trabajando para ofreceros la experiencia más útil y valiosa posible.
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Source: Google Oficial

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