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最近 YouTube 演算法出了大問題

閱讀時間約 4 分鐘
〔我們〕不要擔心他暴露在某一個偏見當中,而是要擔心他暴露在不夠的偏見中。
這不是黃標事件的問題,而是大數據分析問題。你能看的很多,但最終,你會看的很少---推書的一千種方法

推薦影片沒有想看的

發現這個問題已經有一段時間了,最近更有越演越烈的情況,不知是否與黃標事件有關。
你最近是否覺得,YouTube 的推薦影片重複率大大升高了,有時重新整理頁面數次,依然找不到想看的影片,並不是推薦系統都推薦一些我不想看的影片,而是推薦影片裡,經常會出現重複且看過的影片,有時你還會發現,重複推薦的影片裡,許多是之前推薦過,但不想看的影片。
是因為最近黃標事件的原故,讓新影片變少了嗎?剛剛上網搜尋發現,至 2019 年 5 月之後,YouTube 平台每分鐘上傳的新片時間,將會超過 500 小時。所以是黃標事件讓新片快速變少?或是只有台灣新片變少?
答案肯定並非如此,對於上 YouTube 看影片的人來說,我們會點的肯定是有興趣的影片,並不會在乎影片是新是舊,若真的是新片上傳量變少了,也還有舊片可以推薦,只要是沒看過的影片,對任何人來說都是新片。
所以,當我們發現推薦影片中,想看的影片變的越來越少時,肯定是什麼地方出了問題。

我們的視野因 YouTube 變小了

於是我仔細觀察 YouTube 都推薦些什麼影片給我,果然發現了幾個問題點,首先是推薦影片大多是我最近看過影片的延伸推薦,你或許覺得這沒什麼問題啊,一直以來都是如此不是嗎?但,問題出在,所謂的「最近看過」期間變的越來越短,以前的「最近」也許是一兩個月,而現在的「最近」也許不到一星期。
或許你覺得沒什麼,但這確是非常可怕的問題,因為這代表,YouTube 只給你一個星期的視野,一星期之前你所在意的事情,推薦系統將會大大降低推播,這會直接造成一種鑽牛角尖的狀態。
原本你會看的影片類別有一百種,但因為數據告訴推薦系統,由於人們大多只會看推薦影片的前一百片(或更少),若要推薦人們一定會點來看的影片,就會直接縮短分析你的「近期」觀看影片,因為時間越長影片越多,但由於多數人興趣都是廣泛的,這會造成推薦影片類別過於分散,導致你「現在」想看的影片只能推薦十片以內,甚至更少,這樣一來,你會點來看的推薦影片自然大大降低,只此,把「近期觀看」期間縮短,就變成推薦系統必要的選項之一。於是,你會發現,推薦影片的類別多樣性會越來越少,最後,幾乎整個推薦清單都會趨於單調,就像牛角尖一樣越鑽越小,最後轉不出來。
而這樣的推薦系統,只會導致人們視野越來越小。你能看的很多,但最終因推薦系統,你會看的很少。
另一個重要的發現是,系統會推薦的影片大多是新影片,除非,你「最近」常看的影片是小眾市場影片(例如程式設計),才會推薦較舊的影片來填滿推薦頁面。

真正的問題是?

那麼,究竟什麼原因會造成這個現象呢?其實很簡單,只要了解 YouTube 推薦的目的是什麼就能理解:只要你停留在 YouTube 的時間越久,觀看影片的時間就會越多,創造的經濟效益就越高。
至於你從頭至尾看了什麼,根本不重要。
催化劑:
P243
實體報紙有一個線上媒體從未出現的易用性,那就是「翻完=讀完」的傻瓜式讀者體驗。一路翻開版面,所有新聞都在眼前,你不看的通常是你確定要略過的,而線上媒體則缺乏這種線索,因為動線太複雜,所以大部分類別我們幾乎都不想點開。
於是在實體報上,我很容易「順便」讀到一向會忽略的有趣新聞,而在新聞網站上,這種機會則大為減少。
P292
如果小心翼翼的將他與所有可能誤導他的書隔離,他就得不到和社會相處的能力,任何一個偏見對他而言,他都沒有足夠的自我思考、判斷能力。〔我們〕不要擔心他暴露在某一個偏見當中,而是要擔心他暴露在不夠的偏見中。
*****
書名:老貓學出版 --- 編輯的技藝 & 二十年出版經驗完全彙整
作者:陳穎青
出版者:時報文化出版企業股份有限公司
初版一刷:二○○七年十二月十七日
ISBN:978-957-13-4783-7
*****
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