Deze website maakt gebruik van cookies. Voor meer informatie over de cookies waarvan deze website gebruik maakt klik hier.
Door verder op deze website te surfen geeft u de toestemming aan Minoc Data Services om cookies te gebruiken. verder gaan Created with Sketch.

9 oktober 2019

Door Valérie Deridder

Het verslavende algoritme van YouTube

Je kent het vast wel. Je wil ‘even’ een video bekijken op YouTube. Drie uur en ettelijke kattenfilmpjes later kijk je op de klok en merk je dat je bent meegezogen in de YouTube rabbithole. Wat maakt YouTube nu zo verslavend? Het antwoord; zijn algoritmen.

Het verslavende algoritme van YouTube


Ze worden recommendation algorithms genoemd, en ze zijn een van de meest krachtige machine learning-spinoffs waarover we vandaag beschikken. De reden daarachter is simpel; door middel van het aanbevelingsalgoritme wordt de manier waarop we informatie consumeren erg gekleurd. Het algoritme zorgt er namelijk steeds voor dat je filmpjes van eenzelfde teneur te zien krijg, wat ervoor zorgt dat je nooit ook eens een tegenargument zal te zien of horen krijgen. Die macht van YouTube wordt nog eens versterkt door het feit dat het na de Google zoekmachine de hoogste rankings heeft qua webverkeer.


Het algoritme zorgt er steeds voor dat je filmpjes van eenzelfde teneur te zien krijgt.

Under pressure

In de afgelopen jaren heeft de invloed van YouTube sterk onder druk gestaan. Net omdat het algoritme geoptimaliseerd is met het oog op meer engagement met de video’s, biedt het vaak keuzes die bepaalde wereldbeelden versterken die de kijker al had. Dat kan dan zorgen voor een verslavende ervaring – we zijn namelijk allemaal erg tuk op bevestiging van onze opinies – en kan leiden tot politieke radicalisering, zoals veel studies immers al hebben uitgewezen.

Het algoritme is geoptimaliseerd voor meer engagement. Daardoor raadt het vaak video’s aan die het wereldbeeld van de kijker nogmaals bevestigen.

YouTube zegt zelf dat het aan die problemen werkt. Een nieuwe paper van moederbedrijf Google vertelt echter een heel ander verhaal. Daarin wordt namelijk gesuggereerd dat er een update zou worden doorgevoerd aan het welbefaamde YouTube-algoritme dat ervoor zou zorgen dat de aangeboden content steeds meer op maat is van de desbetreffende kijker.  

Hoe werkt het huidige algoritme dan?

Momenteel werkt het huidige aanbevelingsalgoritme van YouTube op de volgende manier; om de sidebar met voorgestelde video’s vol te krijgen, begint YouTube eerst met een shortlist van honderden video’s. Die matchen dan met het onderwerp en andere kenmerken van de video die je momenteel aan het bekijken bent. Daarna gaat het dat lijstje in een bepaalde volgorde zetten, in overeenstemming met de voorkeuren van de gebruiker. Die voorkeuren komt YouTube te weten door al je kliks nauwlettend in de gaten te houden, en ze dan door te spelen aan hun machine learning algoritme.

De kritiek

Onderzoekers vragen nu dat het probleem van “impliciete bias” streng wordt aangepakt. Daarmee verwijzen de onderzoekers naar de manier waarop aanbevelingen zelf het gedrag van de kijker kunnen beïnvloeden, aangezien de kijker nu vaak niet meer kan onderscheiden of die op een video geklikt heeft omdat hij of zij die video interessant vond, of omdat de video sterk aanbevolen wordt. Het effect daarvan is dat je na verloop van tijd steeds verder en verder verwijderd raakt van de video’s die je eigenlijk wil bekijken.

Om die bias de kop in te drukken, stellen onderzoekers daarom nu een update voor het algoritme voor. Telkens wanneer een kijker op een video klikt, houdt YouTube ook rekening met de ranking van die video in de sidebar. Video’s die hoog in de ranking staan, wegen daarbij minder door dan video’s die lager staan in de ranking van je sidebar.

Confirmation bias

Dat we allemaal graag horen wat we al weten, is een vaststaand feit. En dat feit heeft zelfs een naam meegekregen, namelijk confirmation bias. De algoritmen van YouTube voeden je confirmation bias, en in verschillende onderzoeken werd ondertussen al geconstateerd dat de recommendation algorithms zelfs het ontstaan van extreemrechtse online groeperingen aanwakkeren.

YouTube maakt daarmee weer eens pijnlijk duidelijk hoe algoritmen wel degelijk een sociale impact kunnen hebben als hun framework niet goed opgevolgd wordt.