Продолжая нашу работу по улучшению
рекомендаций на YouTube
Пятница, 25 января 2019 г. перевод статьи
Если рекомендации работают хорошо, то они помогают пользователям найти новую песню, которая станет любимой, найти для себя интересного автора, или выучить вот тот великолепный рецепт паэльи.
Вот почему мы постоянно обновляем нашу систему рекомендаций - мы хотим убедиться, что мы предлагаем те видео, которые люди действительно хотят смотреть.
Возможно, вы помните, что несколько лет назад зрители были разочарованы кликбейтом на роликах, с вводящими в заблуждение названиями и описаниями («Вы не поверите, что произойдет дальше!»). Мы отреагировали обновлением нашей системы, чтобы сосредоточиться на удовлетворенности зрителей, а не на просмотрах, включая измерение лайков и дизлайков, опросов и хорошо проведенного времени, при этом видео с кликбейтами уже переставали активно рекомендоваться.
Возможно, вы помните, что несколько лет назад зрители были разочарованы кликбейтом на роликах, с вводящими в заблуждение названиями и описаниями («Вы не поверите, что произойдет дальше!»). Мы отреагировали обновлением нашей системы, чтобы сосредоточиться на удовлетворенности зрителей, а не на просмотрах, включая измерение лайков и дизлайков, опросов и хорошо проведенного времени, при этом видео с кликбейтами уже переставали активно рекомендоваться.
Совсем недавно люди говорили нам, что они получают слишком много похожих рекомендаций, например, просмотр бесконечных видеороликов с выпечкой после просмотра всего одного рецепта печенья.
Теперь мы получаем рекомендации по более широкому набору тем - в любой день более 200 миллионов видео рекомендуются только на главной странице. Фактически, только за последний год мы внесли сотни изменений, чтобы улучшить качество рекомендаций для пользователей YouTube.
Мы продолжим эту работу в этом году, включая более внимательное рассмотрение того, как мы можем уменьшить распространение контента, который приближается - но не совсем пересекает линию - нарушая наши Принципы сообщества . С этой целью мы начнем сокращать рекомендации пограничного контента и контента, который может дезинформировать пользователей, и потенциально нанести вред - например, видео, рекламирующие фальшивое чудо-лекарство от серьезной болезни; ролики фанатов плоской Земли, или таких, которые явно ложно трактуют исторические события, к примеру как 9/11.
Хотя это изменение будет распространяться на менее чем один процент контента на YouTube, мы считаем, что ограничение рекомендаций по этим типам видео будет способствовать улучшению работы сообщества YouTube. Чтобы было ясно - это повлияет только на рекомендации относительно того, какие видео смотреть, а не на то, доступно ли видео на YouTube.
Мы продолжим эту работу в этом году, включая более внимательное рассмотрение того, как мы можем уменьшить распространение контента, который приближается - но не совсем пересекает линию - нарушая наши Принципы сообщества . С этой целью мы начнем сокращать рекомендации пограничного контента и контента, который может дезинформировать пользователей, и потенциально нанести вред - например, видео, рекламирующие фальшивое чудо-лекарство от серьезной болезни; ролики фанатов плоской Земли, или таких, которые явно ложно трактуют исторические события, к примеру как 9/11.
Хотя это изменение будет распространяться на менее чем один процент контента на YouTube, мы считаем, что ограничение рекомендаций по этим типам видео будет способствовать улучшению работы сообщества YouTube. Чтобы было ясно - это повлияет только на рекомендации относительно того, какие видео смотреть, а не на то, доступно ли видео на YouTube.
Как всегда, люди могут по-прежнему иметь доступ ко всем видео, которые соответствуют нашим Принципам сообщества, и, при необходимости, эти видео могут появляться в рекомендациях для подписчиков канала, и в результатах поиска. Мы считаем, что это изменение обеспечивает баланс между поддержкой платформы для свободы слова и выполнением нашей ответственности перед пользователями.
Это изменение зависит от сочетания машинного обучения и реальных людей. Мы работаем с экспертами по оценке и экспертами со всего США, чтобы помочь в улучшении систем машинного обучения, которые генерируют рекомендации. Эти оценщики обучаются с использованием общедоступных руководящих принципов и предоставляют критически важный вклад в качество отображения рекомендуемого видео.
Это будет постепенное изменение, и поначалу оно повлияет только на рекомендации очень небольшого набора видеороликов в Соединенных Штатах. Со временем, когда наши системы станут более точными, мы перенесем это изменение на большее число стран. Это просто еще один шаг в текущем процессе, но он отражает нашу приверженность и чувство ответственности за улучшение работы с рекомендациями на YouTube.
- команда YouTubeИсточник YouTube Official Blog 👈
Это изменение зависит от сочетания машинного обучения и реальных людей. Мы работаем с экспертами по оценке и экспертами со всего США, чтобы помочь в улучшении систем машинного обучения, которые генерируют рекомендации. Эти оценщики обучаются с использованием общедоступных руководящих принципов и предоставляют критически важный вклад в качество отображения рекомендуемого видео.
Это будет постепенное изменение, и поначалу оно повлияет только на рекомендации очень небольшого набора видеороликов в Соединенных Штатах. Со временем, когда наши системы станут более точными, мы перенесем это изменение на большее число стран. Это просто еще один шаг в текущем процессе, но он отражает нашу приверженность и чувство ответственности за улучшение работы с рекомендациями на YouTube.
- команда YouTubeИсточник YouTube Official Blog 👈
Комментарии
Отправить комментарий