लगभग एक चौथाई अमेरिकीयूट्यूब पर उनकी खबरें प्राप्त करें.अपने अरबों उपयोगकर्ताओं और घंटों की सामग्री के साथ, YouTube दुनिया का सबसे बड़ा ऑनलाइन मीडिया प्लेटफ़ॉर्म है।

हाल के वर्षों में, मीडिया में एक लोकप्रिय कहानी रही है कि अत्यधिक पक्षपातपूर्ण, साजिश सिद्धांत-संचालित यूट्यूब चैनलों के वीडियोयुवा अमेरिकियों को कट्टरपंथी बनानाऔर YouTube का अनुशंसा एल्गोरिदम उपयोगकर्ताओं को तेजी से कट्टरपंथी सामग्री की राह पर ले जाता है।

हालाँकि, पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय में कम्प्यूटेशनल सोशल साइंस लैब (CSSLab) के एक नए अध्ययन से पता चलता है कि उपयोगकर्ताओं के अपने राजनीतिक हित और प्राथमिकताएँ वे जो देखना चुनते हैं उसमें प्राथमिक भूमिका निभाते हैं।वास्तव में, यदि अनुशंसा सुविधाओं का उपयोगकर्ताओं के मीडिया आहार पर कोई प्रभाव पड़ता है, तो यह एक मध्यम प्रभाव है।

सीएसएसएलैब में एसोसिएट रिसर्च साइंटिस्ट, मुख्य लेखिका होमा होसेनमार्डी कहती हैं, "औसतन, केवल अनुशंसाकर्ता पर भरोसा करने से पक्षपातपूर्ण खपत कम होती है।"

यूट्यूब बॉट

उपयोगकर्ता जो देखते हैं उस पर YouTube की अनुशंसा एल्गोरिदम का वास्तविक प्रभाव निर्धारित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने ऐसे बॉट बनाए जो या तो अनुशंसा इंजनों का पालन करते थे या उन्हें पूरी तरह से अनदेखा कर देते थे।ऐसा करने के लिए, शोधकर्ताओं ने अक्टूबर 2021 से दिसंबर 2022 तक एकत्र किए गए 87,988 वास्तविक जीवन उपयोगकर्ताओं के एक सेट से YouTube देखने के इतिहास पर प्रशिक्षित बॉट बनाए।

होसेनमर्डी और सह-लेखक अमीर घासेमियान, मिगुएल रिवेरा-लानास, मैनोएल होर्टा रिबेरो, रॉबर्ट वेस्ट और डंकन जे. वाट्स का उद्देश्य उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं और अनुशंसा एल्गोरिथ्म के बीच के जटिल रिश्ते को सुलझाना है, एक ऐसा रिश्ता जो देखे गए प्रत्येक वीडियो के साथ विकसित होता है।

इन बॉट्स को अलग-अलग YouTube खाते सौंपे गए थे ताकि उनके देखने के इतिहास को ट्रैक किया जा सके, और प्रत्येक वीडियो से जुड़े मेटाडेटा का उपयोग करके उन्होंने जो देखा उसकी भागीदारी का अनुमान लगाया गया था।

दो प्रयोगों के दौरान, बॉट, जिनमें से प्रत्येक का अपना YouTube खाता था, "सीखने के चरण" से गुज़रे - उन्होंने यह सुनिश्चित करने के लिए वीडियो के समान अनुक्रम को देखा कि वे सभी YouTube के एल्गोरिदम के लिए समान प्राथमिकताएँ प्रस्तुत करते हैं।

इसके बाद, बॉट्स को समूहों में रखा गया।कुछ बॉट्स ने वास्तविक जीवन के उपयोगकर्ता के देखने के इतिहास का अनुसरण करना जारी रखा, जिस पर उन्हें प्रशिक्षित किया गया था;अन्य को प्रयोगात्मक "प्रतितथ्यात्मक बॉट" के रूप में नियुक्त किया गया था - उपयोगकर्ता के व्यवहार को एल्गोरिथम प्रभाव से अलग करने के लिए डिज़ाइन किए गए विशिष्ट नियमों का पालन करने वाले बॉट।

प्रयोग एक में, सीखने के चरणों के बाद, नियंत्रण बॉट ने उपयोगकर्ता के इतिहास से वीडियो देखना जारी रखा, जबकि प्रतितथ्यात्मक बॉट उपयोगकर्ताओं के वास्तविक जीवन के व्यवहार से भटक गए और उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं को ध्यान में रखे बिना केवल अनुशंसित वीडियो की सूची से वीडियो का चयन किया।

कुछ प्रतितथ्यात्मक बॉट हमेशा साइडबार अनुशंसाओं से पहला ("ऊपर अगला") वीडियो चुनते हैं;अन्य लोगों ने साइडबार अनुशंसाओं में सूचीबद्ध शीर्ष 30 वीडियो में से एक को बेतरतीब ढंग से चुना;और अन्य लोगों ने मुखपृष्ठ अनुशंसाओं में शीर्ष 15 वीडियो में से बेतरतीब ढंग से एक वीडियो का चयन किया।

शोधकर्ताओं ने पाया कि प्रतितथ्यात्मक बॉट, औसतन, संबंधित वास्तविक उपयोगकर्ता की तुलना में कम पक्षपातपूर्ण सामग्री का उपभोग करते हैं - जिसका परिणाम पक्षपातपूर्ण सामग्री के भारी उपभोक्ताओं के लिए अधिक मजबूत है।

"यह अंतर एल्गोरिदम की अनुशंसा के सापेक्ष ऐसी सामग्री के लिए उपयोगकर्ताओं की आंतरिक प्राथमिकता से मेल खाता है," होसेनमार्डी कहते हैं।"अध्ययन सुदूर-वाम सामग्री का उपभोग करने वाले बॉट्स पर, या जब बॉट्स राजनीतिक पक्षपातपूर्ण स्पेक्ट्रम के चरम पक्ष पर चैनलों की सदस्यता लेते हैं, तो समान मध्यम प्रभाव प्रदर्शित करता है।"

अधिक जानकारी:होमा होसेनमर्दी और अन्य, प्रतितथ्यात्मक बॉट्स का उपयोग करके YouTube की अनुशंसा प्रणाली के प्रभाव का यथोचित अनुमान लगाते हुए,राष्ट्रीय विज्ञान अकादमी की कार्यवाही(2024)।डीओआई: 10.1073/पीएनएएस.2313377121