YouTube vs. DEZINFORMARE. Cum luptă YouTube cu dezinformarea? Ce a făcut platforma, în ultimii ani, pentru a reduce dezinformarea şi conţinutul aflat la limita legii?
Compania din Statele Unite a încercat să pună mai mult accent pe sursele de încredere, atunci când vine vorba de Ştiri, spun reprezentanţii YouTube într-un comunicat de presă.
Au fost introduse două secţiuni noi în anul 2019: Top News şi Breaking News, care să pună în valoare sursele credibile. Mişcarea a vine în contextul în care, din 2017, accentul a început să cadă pe promovarea surselor oficiale din presă, cum ar fi CNN, Fox News sau The Guardian, notează aceeaşi sursă.
Cele două funcţii adăugate la începutul acestui an, inclusiv în România, funcţionează cu ajutorul algoritmului într-un fel asemănător cu cel de la Google News.
De exemplu, butonul de „Breaking News” se activează automat în momentul în care vine vorba de un subiect de mare interes public care marchează spaţiul public. Mai concret, un anume subiect devine de „breaking news” când algoritmul îl detectează în foarte multe surse, totul corelat şi cu Google News.
„În 2019, traficul pe canalele surselor de prestigiu a crescut cu 60%”, arată datele YouTube.
Trei lucruri pe care YouTube pune accent: Sursele de încredere şi context pentru privitori
Platforma a încercat, în ultimii ani, să pună accentul pe calitatea informaţiei şi pe contextul în care sunt livrate datele.
„Pentru zone precum ştiri, ştiinţă sau evenimente istorice, factorii cheie care determină evenimentele de interes sunt prestigiul şi autoritatea sursei, alături de calitatea informaţiei şi contextul. De aceea, YouTube şi-a dublat eforturile în susţinerea şi promovarea surselor de autoritate şi a adoptat o serie de schimbări în acest sens”, notează reprezentanţii YouTube.
1. Prioritizarea surselor. YouTube a început să prioritizeze sursele oficiale, în 2017, pentru rezultate ale căutărilor după ştiri şi informaţii şi listele „watch next”, incluzând aici nume precum CNN, Fox News, Jovem Pan, India Today sau The Guardian.
De exemplu, o căutare după un eveniment ştire, precum Brexit: în medie, 93% dintre videourile din primele 10 rezultate ale căutării au ca sursă un canal cu un grad înalt de prestigiu şi autoritate în domeniu.
Această autoritate este importantă în subiecte care nu se perimează şi sunt expuse dezinformării, precum videouri despre vaccinuri. În acest caz, YouTube pune accent în rezultatele căutărilor pe videouri ale unor surse cu expertiză în domeniu, precum instituţii publice din domeniul sănătăţii.
2. Informaţii de încredere şi la timp pentru breaking news. YouTube a introdus secţiunile Top News şi Breaking News pentru a scoate în evidenţă jurnalismul de calitate. În 2019, traficul pe canalele surselor de prestigiu a crescut cu 60%.
Atunci când un subiect „explodează”, informaţii verificate necesită timp, o resursă insuficientă în contextul evoluţiei evenimentului. În ajutor, YouTube a adăugat preview-uri cu articole text în rezultatele căutărilor din YouTube, alături de un reminder că evenimentele sunt în desfăşurare, iar ştirile se pot schimba foarte rapid.
3. Context pentru utilizatori. Uneori un singur video nu oferă destul context pentru ca oamenii să înţeleagă foarte bine ce urmăresc. De aceea, platforma a adăugat o serie de casete care oferă diferite informaţii de context pentru video-ul urmărit.
„De exemplu, dacă cineva urmăreşte un nou video încărcat de o publicaţie finanţată de guvern, sub video va fi afişată această informaţie despre cel care a publicat videoul”, subliniază sursa citată.
Această soluţie de afişare de informaţii contextuale a fost introdusă în iunie 2018 şi mai apoi extinsă la tot mai multe ţări.
Cum verifică platforma care informaţii sunt bune şi care nu
Evaluările cu privire la clipurile încărcate de YouTube sunt făcute de oameni de pe întreaga planetă:
„Ne oferă informaţii critice privind calitatea unui video”, spun aceştia.
Paşii unei evaluări:
- Fiecare video evaluat primeşte până la nouă opinii diferite
- Sunt consultţi inclusiv experţi din anumite domenii, cum ar fi medicii pe subiecte din zona medicală.
- Apoi, pornind de la informaţiile date de oamenii care evaluează, algoritmul începe să construiască modele folosind sistemele de machine-learning.
- Modele sunt apoi utilizate pentru a analiza sute de mii de ore de videouri în fiecare zi, pentru a identifica şi reduce răspândirea conţinutului „la limită”.
Comentarii