YouTube, ta ogromna platforma za dijeljenje videozapisa na pola puta između kulturne enklave i marketinškog alata . Entitet toliko velik da okuplja samo praktički polovicu ukupnih korisnika na mreži ili, drugim riječima, gotovo 30% svjetske populacije.
Iako je u početku njegova politika bila labavija što se tiče nametanja kriterija onoga što bi se moglo objaviti ili objaviti, istina je da već neko vrijeme YouTube pooštrava svoja pravila kako bi izbjegao određene osjetljive teme . Ne odlazeći dalje, prije nekoliko tjedana ponovno je ažurirao svoju politiku unovčavanja na 'osjetljivim događajima', kako bi na crnu listu uvrstio bilo kakvu referencu na trenutnu zdravstvenu krizu.
Ali kako Youtube može definirati komentare koji su neprimjereni? Tko ili što definira koje su riječi i fraze potencijalno 'opasne'? Korak broj jedan je razumijevanje mehanizama koje platforma pokušava shvatiti kako funkcionira cenzura u komentarima na YouTubeu .
Kako funkcionira cenzura na YouTubeu?
Zbog više od 2 milijarde aktivnih korisnika na YouTubeu potreban je način za automatizaciju kontrole aktivnosti svih ovih profila. Ovaj mehanizam ima oblik visoko sofisticiranog računalnog sustava kojim upravlja AI koji je odgovoran za praćenje, profiliranje i klasificiranje sadržaja i aktivnosti svih koji su na web mjestu.
Ovaj impresivni sustav koristi strojno učenje kako bi otkrio ne samo riječi, već i izraze koji bi mogli biti neprikladni .
Ne govorimo samo o algoritmu u strogom smislu, koji jednostavno blokira određeni komentar na temelju popisa 'zabranjenih' riječi. To ide, ovo ide puno dalje. Umjesto toga, govorimo o računalnom modelu koji se temelji na strojnom učenju i uzima milijune uzoraka komentara koje je prethodno moderirao vlasnik kanala ili drugi korisnik.
Nemojte nas pogrešno shvatiti, naravno da postoji popis zabranjenih riječi i njima upravlja algoritam, ali ne manje važni su svi alati i resursi koje YouTube stavlja na raspolaganje zajednici za prijavljivanje određenih neprimjerenih ponašanja. Sav ovaj ulaz koji dolaze od korisnika ono je što hrani sistem za analizu podataka platforme za kontrolu aktivnosti unutar zajednice na mnogo učinkovitiji i precizniji način.
Drugim riječima, stariji brat kombinacija je algoritma koji automatizira pretraživanje ključnih riječi, strojno učenje i odgovorno djelovanje YouTube zajednice. Svi oni izrazi i izrazi koji bi potencijalno mogli biti predmet cenzure uključeni su u odjeljak 'Sigurnosni propisi' platforme.
Čitav ovaj niz pravila pokušava izbjeći posebno štetne , opasne, pornografske, govor mržnje, sadržaj zaštićen autorskim pravima itd.
Cenzura u brojevima
Da biste imali ideju o tome koliko su gore opisani alati učinkoviti, samo trebate pogledati broj izbrisanih komentara samo u posljednjem tromjesečju 2019. (posljednji zabilježeni). Riječ je o ukupno 541 milijuna izbrisanih komentara .
Također možete pogledati postotak komentara koje je vlastiti sustav Youtube izbrisao i one koje su izbrisali ili blokirali sami youtuberi (koji nisu korisnici). Još jedna zanimljivost je postotak izbrisanih komentara na temelju određene teme.