在 YouTube 上，创作者总会想尽办法劝说自己的观众们点击屏幕下方的“顶（Like）”按钮。他们相信顶的人越多，自己就越有可能被算法推到首页；而如果被点“踩（Dislike）”的话，视频就很难被其它用户看到。不过 Mozilla Foundation 近期展开的研究却显示，那些对视频点“踩（Dislike）”来避免看到更多同类内容的用户，很可能做的都是无用功。

Mozilla Foundation 对大约 2.27 万名安装了 Mozilla 浏览器 RegretsReporter 插件的用户展开了调查，取样时间范围是 2021 年 12 月至 2022 年 6 月。研究员对超过 5 亿条用户给出负面反馈的 YouTube 的推送内容进行了分析。结果显示，不同的“拒绝”方式会让 YouTube 的推送策略产生明显变化。

如果点击“不推荐该频道（Don’t Recommend Channel）”，那么 YouTube 只会减少 43% 的同类视频推送；而点踩单条内容的下调比例更是只有 12%。Mozilla 研究院 Becca Ricks 对此表示：“我们发现，YouTube 的控制系统并不能有效防止用户不需要的内容被推送到首页。”

Mozilla 展开此次调查的起因是 YouTube 近些年对内容推荐系统的宣传，Rick 表示：“YouTube 一直在宣称用户对推荐系统非常满意，但却从未公布推荐内容的实际观看时长。鉴于此前不少用户反馈自己无法控制 YouTube 推送的内容类型，同时 YouTube 也很难按自己的偏好推荐视频，因此我们展开了统计调查。”

有一位用户表示，自己在 2022 年 2 月 13 日对福克斯新闻频道上主持人 Tucker Carlson 的一则视频点了踩；然而过了一个月后，YouTube 又给他推荐了一则 Carlson 的视频，而且同样来自福克斯频道。另一位用户表明自己曾经在今年 2 月末点踩了一则展示俄乌冲突的录像，但不到一个月后，另一则展示俄罗斯士兵撤出乌克兰的视频又被推荐给了他。

Ricks 表示，这些视频本身没有违反 YouTube 的内容规则，但是它们被持续不断地推荐给不想观看的用户，这令人感到“震惊”。

关注 YouTube 算法的数据安全网站 AlgoTransparency 由 YouTube 前员工 Guillaume Chaslot 创建，他表示：“我对 YouTube 的推荐策略并不惊讶。我认为用户应该有得知并选择推荐算法的权利，但 YouTube 绝对不会这么做。”

对于 Mozilla 的调查，YouTube 表示推荐算法的效果符合预期。YouTube 发言人 Elena Hernandez 说道：“Mozilla 的报告并没有考虑到推荐系统的实际工作原理，因此很难找出太多有价值的信息。”Hernandez 还表示用户拥有控制推荐内容的权利，其中也包括禁止视频或频道在今后被再次推荐。

YouTube 表示，“不推荐”的实际效果要从话题、观点和视频等维度来综合评估。如果用户向平台表示不要推荐某一则视频或一个频道，那么算法只会停止推荐这则视频和指定频道，而与视频相关的话题、观点以及人物都不受影响。Hernandez 说道：“我们的内容控制不会过滤掉整个话题或者观点，因为这会对用户的体验产生影响，让他们无法得知事件的真实情况。”

参与 Mozilla 此项研究的数据分析师 Jesse McCrosky 表示，YouTube 的声明不够清晰，也没有解释其推荐系统的具体工作方式。McCrosky 说道：“从声明内容来看，YouTube 大体会考虑两种反馈。一种是互动量，例如用户观看 YouTube 视频时长以及观看的视频数量；另一种是明确的用户反馈，其中就包括点踩。YouTube 在这两者间保持平衡，决定推荐内容；但从目前的观察来看，YouTube 明显更看重互动，而对用户的反馈不太重视。”

非营利性组织 Data & Society 的高级研究员 Robyn Caplan 表示，YouTube 和报告对推荐算法的说法区别很大，这表明用户可能对平台上推荐算法的工作原理不够了解。Caplan 说道：“用户并不知道自己对 YouTube 的推荐算法究竟有多少控制权，平台需要对用户经常展开调研，如果不能及时得知用户的真实反馈，那么用户最终会离开。”

在公布第一次调查结果后，Mozilla 又针对大约 10% 的 RegretsReporter 插件用户展开了第二次调查。受访者表示，虽然 YouTube 表示点赞和点踩会直接作用于视频和频道推送，但自己还是希望能明确了解推荐算法的全部工作原理。

Ricks表示：“这项结果表明，用户想要深入了解推荐算法，以避免算法推送自己不想看到的内容。”Mozilla 在报告中建议 YouTube 明确标出平台在推荐内容时的偏向性，让用户能够拥有更多选择来定制专属使用体验；同时 YouTube 需要仔细解释推荐系统的工作原理。

McCrosky 对此表示：“最大的问题在于，YouTube 用户对推荐算法的功能认知与实际不符，平台方需要让用户理解推荐算法的工作原理。”

本文编译自 YouTube’s ‘Dislike’ Button Doesn’t Do What You Think | WIRED。

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