Как сообщается в официальном блоге Google Россия, вице-президент YouTube по технологическим вопросам Кристос Гудроу поведал о принципе работы рекомендаций видеохостинга. Представители сервиса хотят, чтобы механизм их функционирования был понятен для пользователей.
Как работают рекомендации?
Данная система была создана еще в 2008 году и направлена на поиск видеозаписей, которые могут понравиться пользователям. В самом начале она работала несколько иначе, например, в данной ленте отображался тот контент, что получал больше просмотров, даже если человеку он был неинтересен.
Сегодня эта сеть классифицирует миллиарды видео и подбирает такой контент, который соответствует интересам людей. В отличие от других платформ, YouTube не учитывает их социальную активность, ориентируясь вместо этого на способность предсказать пожелания. Система сравнивает действия пользователя в сервисе с похожим поведением и на основании этой информации предлагает те ролики, которые смогут его заинтересовать.
Как рекомендации персонализируют?
Система постоянно развивается и изучает более 80 млрд объектов для определения предпочтений, которые в сервисе называются «сигналами». Так, при подборе видеороликов учитываются нажатия, время просмотра, ссылки на контент, отметки «Нравится» и «Не нравится», а также многое другое.
При этом значимость каждого сигнала зависит от конкретного человека. Например, если он делится всеми просмотренными видео, то система не будет учитывать отправленные им ссылки при подборе рекомендаций.
Как происходит борьба с дезинформацией?
В последние годы объем недостоверной информации все больше возрастает, поэтому на платформе были улучшены рекомендации для обнаружения видео с неверными данными, а также для выделения спорного контента.
Проверенные ролики отделяются от прочих с помощью классификаторов. Оценку качества информации проводят специалисты со всего мира, а иногда YouTube обращается к сертифицированным экспертам (например, ко врачам, когда контент содержит информацию о здоровье).
Чтобы определить пограничные видео, специалисты по оценке отмечают факт присутствия неточного, вводящего в заблуждение, оскорбительного и реально или потенциально вредоносного контента. На основании этого выявляется вероятность дезинформации, и видеоролики, попадающие в эту классификацию, удаляются из рекомендаций.
Комментарии