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國際

【失控的YouTube(中)】演算法自動排播同類影片 影音平台漸失中立角色

鏡週刊

更新於 2019年04月21日23:02 • 發布於 2019年04月21日22:30 • 鏡週刊

**如果有個人過去30年都住在山洞裡,直到最近才返回文明世界,對於網路上這個叫做「YouTube」的東西,他甚感新奇,又覺得困惑,這時你會用什麼樣的概念來跟他解釋?你會把YouTube比做一座圖書館,裡頭收藏各式各樣的影片?還是形容YouTube就像舊時代的電視,不斷地播送節目?

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這個問題,隨著YouTube在它創立以來的14年間不斷演進,可能會得到不同的答案。10年前的YouTube或許比較像圖書館:使用者鍵入關鍵字,就能找到想看的影片;但隨著「自動播放」和推薦功能的引進,如今的YouTube已越來越像是一台持續播送的傳統電視機。

這個差異,在一般用戶眼裡或許僅僅覺得方便,不會細加深究,但對於YouTube經營者來說,這個改變卻大大影響了YouTube的營收和角色定位,並具體顯現在兩個層面上。

首先,自動播放功能可以大幅提升YouTube的收看時數。根據Bloomberg網站記者取得的內部資料,YouTube前任執行長Salar Kamangar在2012年下達了一日總收看時數10億小時的績效目標;到了2016年10月這個目標終於達成,背後的最大功臣之一,就是「自動播放」功能,以及決定接著播送哪些影片的演算法。

但就在持續不斷自動放送的YouTube讓用戶不由自主地像過去癱軟在沙發上一樣,眼睛死盯著手機螢幕,YouTube主管的對外口徑,卻依然強調那個過時的「圖書館」比喻,因為對YouTube來說,這攸關著他們須對網站上的「內容」,須要擔負多少責任。

「我們只是個圖書館,」在Kamangar之後接掌YouTube的Susan Wojcicki說:「而鑑諸歷史,各大圖書館都難免會有一些爭議性藏書。」

但實際上,「自動播放」和推薦影片的演算法,已經讓這種「被動藏書,願者上鉤」的說法,變得牽強且偏離事實。

2016年,Google 3位工程師對外發表一篇技術論文,描述了YouTube的影片推薦機制是如何透過人工神經網路,來預測使用者可能想看的下一部影片。例如當1名用戶點閱了川普演說的影片,影片推薦演算法就會在側邊的「即將播放」欄裡,排入更多的川普影片;而若是用戶收看了「1個月就能輕鬆殺死癌細胞」的偽科學影片,那麼根據演算法設定,用戶接下來就會看到更多類似的不實網路謠言。

根據YouTube前任員工說法,這套演算法能夠精準地迎合使用者的收視胃口,卻沒有任何對於網路謠言、假新聞、偏激言論和戀童情色的偵測與防堵機制。這種情況一直持續到2016美國總統大選爆發社群網路假新聞事件後,才在輿論壓力之下逐漸有所改變。

「我們那時一心一意只想著怎麼達到(10億小時)收視目標,根本沒有精力顧及其他事情,」1名前任YouTube資深主管說。

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