Il pulsante “non mi piace” di YouTube non sembra così efficace

Quando si guarda un video presente sulla piattaforma YouTube è possibile interagire con il creator e il contenuto in diversi modi: commentando, condividendo il video, mettendo mi piace oppure lasciando il tanto temuto “non mi piace”. Ma, da alcuni studi recenti, il pollice capovolto non ha l’effetto sperato: l’algoritmo di YouTube che suggerisce i video in base ai propri gusti sembra considerare in minima parte i contenuti non piaciuti.

Il pulsante “non mi piace” di YouTube non è così efficace come sembra nel suggerire i video?

Se vi è mai capitato di notare che sia difficile “diseducare” l’algoritmo di YouTube dal suggerire un certo tipo di video, non state sognando. Anzi sembra che possa essere ancora più difficile di quanto si pensi convincere YouTube a comprendere con precisione le proprie preferenze.

Le ragioni per cui l’algoritmo non è così fedele ai gusti degli utenti sono molte, ma uno dei problemi principali c’entra con il pulsante “non mi piace”. Secondo una nuova ricerca condotta da Mozilla, infatti, i controlli in-app di YouTube – tra cui il “dislike” – sono in gran parte inefficaci come strumento per suggerire i contenuti suggeriti. Secondo il rapporto, questi pulsanti “prevengono meno della metà dei consigli algoritmici indesiderati”.

I ricercatori di Mozilla hanno utilizzato i dati raccolti da RegretsReporter, la sua estensione che consente alle persone di “donare” i dati delle proprie raccomandazioni da utilizzare in studi come questo. In tutto, il rapporto si basava su milioni di video consigliati, oltre a resoconti aneddotici di migliaia di persone.

Durante la ricerca, Mozilla ha testato l’efficacia di quattro diversi controlli: il pulsante “non mi piace”, “non mi interessa”; “non consigliare il canale” e “rimuovere dalla cronologia visualizzazioni”. I ricercatori hanno scoperto che questi avevano vari gradi di efficacia, ma che l’impatto complessivo era “piccolo e inadeguato”. Insomma, anche se esprimete il vostro feedback sul contenuto, YouTube non ne terrà così tanto conto. O almeno secondo quanto afferma questa ricerca.

I dati della ricerca di Mozilla

Ma analizziamo i dati pubblicati da Mozilla. Delle quattro opzioni, la più efficace è stata “non consigliare il canale”, che ha impedito il 43% dei suggerimenti indesiderati. Il feedback “non mi interessa” è stato il meno efficace e ha impedito solo circa l’11% dei suggerimenti indesiderati. Il pulsante “non mi piace” ha rimosso il 12% e “rimuovi dalla cronologia visualizzazioni” ha eliminato circa il 29%.

Nel loro rapporto, i ricercatori di Mozilla hanno affermato che i partecipanti allo studio a volte avrebbero usato perfino escamotage per evitare consigli indesiderati, come guardare video mentre si è disconnessi o mentre si è connessi a una VPN. I ricercatori evidenziano che lo studio mostra la necessità per YouTube di spiegare meglio i feedback agli utenti e di offrire alle persone modi più proattivi per definire ciò che vogliono vedere.

“Il modo in cui funzionano YouTube e molte piattaforme è che fanno affidamento su una raccolta passiva di dati per dedurre quali sono le tue preferenze”, afferma Becca Ricks, ricercatrice senior di Mozilla che è coautrice del rapporto. “Ma è un modo un po’ paternalistico di operare quando si fanno delle scelte per conto delle persone. Potresti chiedere alle persone cosa vogliono fare sulla piattaforma piuttosto che guardare quello che stanno facendo.”

Gli algoritmi dovranno essere sempre più trasparenti

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Questa richiesta, inoltre, arriva in un periodo molto delicato per le piattaforme più famose, come YouTube, TikTok, Twitter e i social di Meta. Infatti sono state avanzate richieste per rendere gli algoritmi di queste società più trasparenti. Negli Stati Uniti, infatti, i legislatori hanno proposto progetti di legge per ridimensionare gli algoritmi di raccomandazione “opachi” e per ritenere le aziende responsabili per pregiudizi algoritmici. L’Unione Europea invece, con il Digital Services Act recentemente approvato, richiederà alle piattaforme di spiegare come funzionano gli algoritmi di raccomandazione e di aprirli a ricercatori esterni.

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