Experimento concluído! a análise quantitativa produziu este artigo, a análise de conteúdo não teve continuidade no momento seguir atualizações, open data, a campanha em ingles .
10 minutos de um experimento onde toda contribuição importa.
PRIMERO ― Instale a extensão youtube.tracking.exposed no seu navegador.
Install youtube.tracking.exposed browser extension
SEGUNDO ― Clique nos links, a ordem importa!
- Abra a página inicial do Youtube.
- Assista o primeiro vídeo.
- Assista o segundo vídeo.
- Assista o terceiro vídeo.
- Assista o quarto vídeo.
- Volte para a página inicial do Youtube
FEITO ― Obrigada! Tenha um ótimo dia, lave suas mãos 🦠 e siga nossas atualizações.
TERCEIRO - O estado da arte, o que vamos fazer
Uma discussão que anima jornalistas e pesquisas a respeito das responsabilidades do Youtube. No começo, nós achamos que eram piadas. Histórias subjetivas de uma pessoa que estava descobrindo a distorção e a habilidade de escrever sobre algo técnico e pessoal. O campo acadêmico dos serviços de algoritmos têm vários métodos. Organicamente, um grupo de pesquisa tenta várias abordagens, e com esse teste, nós somos a última iteração de um experimento mundial, científico e político para descobrir como o YouTube nos afeta.
- O perigo político do YouTube é frequentemente atribuído ao artigo de Tufekci, Zeynep. “YouTube, the Great Radicalizer"” , The New York Times, de 10 de março de 2018. Observe que o conceito "youtube rabbit hole" tem uma longa história, também vista como uma oportunidade; [ tente fazer isso para se livrar!?] . Em todos os casos, vemos experiência anedótica. Histórias contadas pelo autor, na melhor das hipóteses, apoiadas por capturas de tela de links de vídeo.
- Uma coleção de evidências mais visível foi o algotransparency.org, de Guillaume Chaslot.
- No início de 2020, um debate acalorado (Mark Ledwich, anúncios no twitter). O artigo deles revisou o conceito de youtube como apoiador de radicalizações. A metodologia era limitada/inadequada, mas não era diferente do estado da arte. O Youtube Tracking Exposed faz exatamente o que os pesquisadores procuram, para superar os limites existentes.
A extensão do navegador é crucial, e precisamos que ela seja usada nas partes mais diversas da Internet, para entender as mais diferentes recomendações. Pode ser que apenas dados demográficos específicos sejam alvo de informações erradas: observação e análise são esforços coletivos. E se falar sobre algoritmos é complicado, você pode falar sobre nosso experimento anterior, que estava no algoritmo 😳 pornhub.
- A API oficial não é adequada para essa análise e limita o acesso a informações, sendo inadequada para explorar o viés algorítmico
- Nós não usamos 'perfis anônimos' como algumas pesquisas, isso nos faria perder dados críticos relativos ao uso históricos dos perfis nas recomendações.
- Nós geralmente distinguimos dois tipos de perfis logados: os perfis com traços genuinamente deixados pela utilização humano, e os que são feitos por nós. Esse segundo tipo se parece mais com um bot, um perfil falso feito para testar a plataforma em casos específicas, e esse tipo não será considerado nesse teste.
O COVID-19 está tendo um impacto sem precedentes na vida em todo o mundo , e o YouTube afirma ser ativo no combate à desinformação no momento em que as pessoas procuram se informar sobre tópicos relacionados à saúde pública. A interpretação cultural não se adapta tão bem quanto os serviços da Web, e somos céticos em relação ao conteúdo em idiomas onde menos investimentos foram feitos. Com este estudo, pretendemos explorar o impacto das recomendações de conteúdo para as informações de saúde pública, uma vez que moldam as visões e crenças de quem não fala inglês.