As recomendações de vídeo do YouTube são um recurso central do sistema. Na verdade, 70% do tempo de visualização na plataforma é impulsionado pelas recomendações do YouTube. Às vezes, as recomendações são corretas, mas às vezes levam você a um círculo vicioso inesperado. Como o YouTube decide o que recomendar a você?

A resposta curta é pelo mecanismo de recomendação de conteúdo do site. O YouTube analisa três coisas principais para determinar qual vídeo deve apresentar a você em seguida: sua coleção de conteúdo, o contexto atual e as informações sobre você.

Jesse McCrosky, pesquisador e cientista de dados da Mozilla Foundation, tem as informações para você.

Vejamos o exemplo dos vídeos de gatos. Antes de você decidir ir ao YouTube e pegar vídeos engraçados de gatos, o YouTube analisa vários pontos de dados sobre sua coleção de vídeos: coisas como tópico, duração, qualidade da produção e muito mais. Com isso à sua disposição, o YouTube adota o segundo ponto de dado: o contexto atual. Não apenas descobrir o que um usuário acabou de assistir, mas também dados contextuais: hora, local e qualquer outra coisa que diz respeito ao ambiente em que você está assistindo a vídeos engraçados de gatos.

Depois há a peça final: as informações que o YouTube sabe sobre você. Além das informações que você forneceu ao YouTube, o site também pode rastrear o tempo que você passa assistindo, o que você gosta, não gosta, compartilha com um amigo, e é possível que também rastreie coisas como a velocidade de rolagem, aonde você move o mouse, onde você clica e sobre quais miniaturas de vídeo você passa o mouse. Tudo o que você faz na plataforma tem o potencial de oferecer mais informações ao YouTube para dar um palpite sobre seus hábitos de visualização. Com todas essas informações, o YouTube pode fazer uma inferência sobre você. “Essa pessoa definitivamente quer mais vídeos de gatos.”

Caixa preta?

Embora tenhamos uma noção geral de como o YouTube faz previsões, não temos certeza de como o algoritmo toma decisões – e por quê (mas estamos investigando isso!). Na verdade, pesquisadores independentes como Guillaume Chaslot, parceiro da Mozilla e fundador da AlgoTransparency, têm trabalhado para entender melhor como a IA do YouTube opera, porque o YouTube, como outras empresas, não divulga detalhes sobre seu algoritmo. Os algoritmos do YouTube podem ser uma espécie de caixa preta, considerando como é difícil ver o interior e ter uma noção do seu funcionamento interno.

Simplificando, o YouTube é otimizado para duas coisas: engajamento e satisfação do usuário. Engajamento mensura quanto tempo você gasta no serviço, a satisfação do usuário tenta mensurar se você gostou ou não do que viu, dando um Gostei ou compartilhando o vídeo com amigos. Mas, como McCrosky aponta, os incentivos do YouTube estão mais alinhados com a otimização para engajamento. Isso pode ser problemático quando um vídeo é enganoso ou envolve uma teoria da conspiração, mas é popular e faz com que mais usuários permaneçam no YouTube por mais tempo.

Assista, mas tome cuidado

Em última análise, o objetivo do YouTube é nos fazer querer permanecer no serviço por cada vez mais tempo – independentemente de se vale ou não assistir ao vídeo em si. Isso pode parecer inofensivo quando resulta em perda de tempo, mas como tantas pessoas recebem notícias no YouTube, as escolhas que seu algoritmo faz podem ter sérias consequências sociais, e precisamos ser críticos para saber se a plataforma é projetada para o bem de sociedade. Normalmente você pode esperar que o mecanismo de recomendação do YouTube apresente vídeos que quer assistir, mas não espere que sempre apresente vídeos que valem a pena assistir – só você pode decidir.