YouTube, bir kültürel yerleşim bölgesi ile bir pazarlama aracı arasındaki videoların paylaşıldığı devasa platform . Ağdaki toplam kullanıcıların yalnızca neredeyse yarısını veya başka bir deyişle dünya nüfusunun neredeyse% 30'unu bir araya getirecek kadar büyük bir varlık.
Başlangıçta, neyin yayınlanabileceğine veya yayınlanabileceğine ilişkin kriterlerini empoze ederken politikası daha gevşek olsa da, gerçek şu ki, YouTube bir süredir belirli hassas konulardan kaçınmak için kendi kurallarını sıkılaştırıyor . Daha ileri gitmeden, birkaç hafta önce, kara listesine mevcut sağlık kriziyle ilgili herhangi bir referansı dahil etmek için para kazanma politikasını 'hassas olaylar' üzerine tekrar güncelledi.
Peki Youtube uygunsuz yorumları nasıl tanımlayabilir? Hangi kelime ve ifadelerin potansiyel olarak 'tehlikeli' olduğunu kim veya ne tanımlar? Birinci adım, platformun YouTube yorumlarında sansürün nasıl çalıştığını anlamaya çalışmak için kullandığı mekanizmaları anlamaktır .
YouTube'da sansür nasıl çalışır?
YouTube'daki 2 milyardan fazla aktif kullanıcı nedeniyle, tüm bu profillerin etkinliği üzerindeki kontrolü otomatikleştirmenin bir yolu gereklidir. Bu mekanizma , sitedeki herkesin içeriğini ve faaliyetlerini izlemek, profillemek ve sınıflandırmaktan sorumlu bir AI tarafından kontrol edilen oldukça karmaşık bir bilgisayarlı sistem biçimini alır .
Bu etkileyici sistem, yalnızca kelimeleri değil, aynı zamanda uygunsuz olabilecek ifadeleri de algılamak için makine öğrenimini kullanır .
Sadece tam anlamıyla bir algoritmadan söz etmiyoruz, bu da 'yasak' kelimelerin bir listesine dayalı olarak belirli bir yorumu basitçe engelliyor. Bu daha da ileri gidiyor. Bunun yerine, daha önce bir kanalın sahibi veya başka bir kullanıcı tarafından yönetilen milyonlarca yorum örneğini alan makine öğrenimine dayalı bir hesaplama modelinden bahsediyoruz .
Bizi yanlış anlamayın, elbette yasak kelimelerin bir listesi var ve bir algoritma tarafından kontrol ediliyor, ancak YouTube'un belirli uygunsuz davranışları bildirmek için topluluğa sunduğu tüm araçlar ve kaynaklar da daha az önemli değil. Kullanıcılardan gelen tüm bu girdiler , topluluk içindeki etkinliği çok daha verimli ve kesin bir şekilde kontrol etmek için platformun veri analiz sistemini besleyen şeydir .
Başka bir deyişle, ağabey, anahtar kelime aramayı, makine öğrenimini ve YouTube topluluğunun sorumlu eylemlerini otomatikleştiren bir algoritma kombinasyonudur. Potansiyel olarak sansüre tabi olacak tüm bu terimler ve ifadeler, platformun 'Güvenlik düzenlemeleri' bölümünde yer almaktadır.
Kurallar Bütün bu seti önlemek için çalışır özellikle zararlı , tehlikeli, pornografik, nefret dolu konuşma telifli içeriği vb
Sayılarla sansür
Yukarıda açıklanan araçların ne kadar etkili olduğu konusunda size bir fikir vermek için, yalnızca 2019'un son çeyreğinde (kayıtlardaki sonuncusu) silinen yorumların sayısına bir göz atmanız yeterlidir. Toplam 541 milyon silinmiş yorumdan bahsediyoruz .
Ayrıca Youtube'un kendi sistemi tarafından silinen ve doğrudan youtuber'lar tarafından silinen veya engellenen yorumların yüzdesine de göz atabilirsiniz (kullanıcı olmayanlar). Bir başka ilginç gerçek, belirli bir konuya göre silinen yorumların yüzdesidir.