जैसा कि आप शायद जानते हैं, लाखों घंटों की सामग्री के साथ, विश्व स्तर पर लोकप्रिय वीडियो प्लेटफ़ॉर्म YouTube के पास एक अनुशंसा प्रणाली है जो उस सामग्री को "पुश" करने में मदद करती है जो आपको होम पेज और विभिन्न सामग्री क्षेत्रों में रुचि दे सकती है। अब, एक नए अध्ययन से पता चला है कि इस प्रणाली के नियंत्रण विकल्पों का उस पर बहुत कम प्रभाव पड़ता है जो आपको अनुशंसित सामग्री के रूप में दिखाई देगा।
अनुशंसित YouTube वीडियो चलते समय "सामान्य" वीडियो के बगल में या नीचे दिखाई देते हैं, और ऑटोप्ले आपको वर्तमान वीडियो के अंत में सीधे अगले वीडियो पर ले जाता है, और अगले वीडियो के शुरू होने से पहले सेकंड में अधिक अनुशंसाएँ दिखाता है। हालाँकि, इन सिफ़ारिशों का थोड़ा नियंत्रण से बाहर हो जाना और आपको ऐसे विषय पेश करना शुरू कर देना जिनमें आपकी वास्तव में रुचि नहीं है, असामान्य बात नहीं है। प्लेटफ़ॉर्म का दावा है कि आप "नापसंद" और "मुझे परवाह नहीं है" बटन के माध्यम से, अपने देखने के इतिहास से सामग्री हटाकर, या किसी विशेष चैनल की "अनुशंसा करना बंद करें" विकल्प का उपयोग करके अपनी अनुशंसाओं को अनुकूलित कर सकते हैं।
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ओपन सोर्स टूल रिग्रेट्सरिपोर्टर का उपयोग करके संगठन द्वारा किए गए एक अध्ययन से मोज़िला फाउंडेशनहालाँकि, यह इस प्रकार है कि उक्त बटनों का आपकी अनुशंसाओं में दिखाई देने वाली चीज़ों पर न्यूनतम प्रभाव पड़ता है। अध्ययन प्रतिभागियों द्वारा देखे गए लगभग आधे अरब वीडियो का विश्लेषण करने के बाद संगठन इस निष्कर्ष पर पहुंचा। टूल ने पृष्ठ पर एक सामान्य "स्टॉप सिफ़ारिश" बटन रखा, जो प्रतिभागियों के विभिन्न समूहों के हिस्से के रूप में स्वचालित रूप से चार विकल्पों में से एक का चयन करता था, जिसमें एक नियंत्रण समूह भी शामिल था जिसने YouTube को कोई प्रतिक्रिया नहीं भेजी थी।
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YouTube द्वारा पेश किए गए विभिन्न विकल्पों का उपयोग करने के बावजूद, ये बटन "खराब" अनुशंसाओं को हटाने में अप्रभावी साबित हुए हैं। सबसे प्रभावी विकल्प वे थे जो देखने के इतिहास से सामग्री को हटा देते हैं और किसी विशिष्ट चैनल की अनुशंसा करना बंद कर देते हैं। "मुझे परवाह नहीं है" बटन का अनुशंसा पर उपयोगकर्ता का प्रभाव सबसे कम था।
हालाँकि, YouTube ने अध्ययन पर आपत्ति जताई। “यह महत्वपूर्ण है कि हमारे नियंत्रण संपूर्ण विषयों या विचारों को फ़िल्टर न करें, क्योंकि इससे दर्शकों पर नकारात्मक प्रभाव पड़ सकता है। हम अपने प्लेटफ़ॉर्म पर अकादमिक शोध का स्वागत करते हैं, यही कारण है कि हमने हाल ही में अपने YouTube शोधकर्ता कार्यक्रम के माध्यम से डेटा एपीआई तक पहुंच का विस्तार किया है। मोज़िला का अध्ययन इस बात पर ध्यान नहीं देता है कि हमारे सिस्टम वास्तव में कैसे काम करते हैं, इसलिए हमारे लिए इससे बहुत कुछ सीखना मुश्किल है।" उसने वेबसाइट के लिए कहा किनारे से यूट्यूब प्रवक्ता ऐलेना हर्नांडेज़।
