YouTube'un radikalleşmedeki rolü tartışılıyor

Geçmiş dönemlerde de pek çok tartışmayla gündeme gelen YouTube’un son dönemlerde yaptığı bir çalışma platformun algoritmasının kullanıcıların radikalleşmesine neden olacak video içerikleri önermediği iddiasıyla gündemde!

YouTube’un algoritması hakkında yazılan bir makale YouTube’un radikalleşme üzerinde etkisinin yeniden tartışılmasına neden oldu. Mark Ledwich ve Anna Zaitsev’in yazdığı makale YouTube’un aşırı yanlı bir videonun ardından kullanıcılara benzer bir video önermediğini iddia ediyor. Bunun yanı sıra makalede YouTube’un ana akım medya kanallarını platformdaki bağımsız içerikler karşısında koruduğu da iddialar arasında. 

Yayınlanan bu makale konuyla ilgili diğer uzmanları da harekete geçirdi. Leidwich ve Zaitsev’in makalesini değerlendiren uzmanlar makalenin yöntemini eleştirerek böyle bir sonuç çıkarmak için algoritmanın önemli faktörlerden sadece biri olduğunu ve bu konu veri biliminin tek başına yeterli olamayacağını belirttiler. 

Zeynep Tüfekçi  YouTube’un radikalleşmede rol oynadığına dair bir makale de New York Times’da yayınlandı. Makalesinde YouTube’un video önerileriyle kullanıcıları yavaşça daha aşırı içeriklere yönlendirdiğini belirtti. 

Algoritmaların denetlenmesi şart! 

Zeynep Tüfekçi’nin yazısını dikkatli bir bicimde inceleyen eski YouTube çalışanı Guillaume Chaslot, YouTube önerilerinin komplo teorileri ve yanlış videolara karşı olduğunu ancak kullanıcıların platformda daha fazla zaman geçirmesinin de bir yolu olduğunu açıkladı. 

YouTube Video Önerilerini Büyütüyor

Bildiğiniz üzere YouTube’da izlenme sürelerin uzaması platformun algoritmanın temelini oluşturmakta. Bu durumda YouTube’un şeffaflığını etkileyerek radikalleşmeye karşı savaşı da oldukça zorlaştırıyor. Bu durumun çözümünün şeffaflıktan geçtiği gözle görülür bir gerçek olsa da, YouTube şeffaf olmayan tek şirket değil. 

Pek çok şirket birçok alanda büyük sistemleri hakkında şeffaf davranmıyor. Günümüzde pek çok şirket ve kurum tarafından yapılan işlemler yapay zeka yöntemiyle gerçekleştirilseler de, bu sistemlerin nasıl karar verme biçimine sahip olduğu kurumlar ve şirketler tarafından açıklanmıyor. 

Öneri sistemindeki etkenler konusunda açık olunması gerekiyor! 

Makine öğrenme yönteminin kullanılması beraberinde bir ok karmaşayı da getirir. Bu teknolojiyi aslında bir nevi bilgi giriş çıkışının gerçekleştirildiği bir kara kutu gibi düşünebilirsiniz. İşte YouTube algoritması da benzer bir sisteme sahip. İşte bu yüzden algoritmadaki etkenler iyi bilinmediği sürece platformun önerileri hakkında net bir yorum yapmak çok zor. 

Radikallik ve aşırılık konusunda şirketlerin daha şeffaf olması algoritma testi ve denetlemelerle sağlanabilir.  algoritmanın sürekli olarak kontrol edilmesi ve geriye yönelik testlerinde yapılması yanlış önerileri engellemek açısından büyük ölçüde etkili olacaktır.