Como YouTube ELIGE los vídeos que quiere MOSTRARTE

La tecnología de aprendizaje automático es una de las más utilizadas por grandes plataformas como YouTube o Facebook.  La función de esta tecnología consiste en recomendarte información que puedes haberte perdido y que concuerda con tus gustos y búsquedas, como vídeos –en el caso de YouTube– o tuit –mensajes de la plataforma de twitter– que pueden ser de tu interés.


Recientemente, investigadores de Google publicaron un artículo (“Recommending what video to watch next: a multitask ranking system”) en el que se revelaban detalles importantes acerca del funcionamiento de la plataforma de YouTube y de cómo funciona el sistema de recomendación de vídeos que utilizan en la actualidad, ya que es uno de los más relevantes en la industria del entretenimiento actual, y destaca sobre todo por una gran efectividad a la hora de mantener la retención del usuario.

A diferencia de plataformas como Netflix o Spotify que presentan catálogos estables y centralizados, YouTube necesita utilizar un sistema de recomendación diferente al tratarse de una plataforma en la cual se suben miles de vídeos cada día. El punto clave de la plataforma de vídeos de Google es la evaluación de datos y la generación de recomendaciones en tiempo real.

DOS REDES NEURONALES PROFUNDAS

Hasta 2016, YouTube utilizaba algoritmos sencillos que base a criterios como la duración del vídeo, número de suscriptores, etc. Pero hace 3 años YouTube empezó a utilizar el sistema de redes neuronales.

Red Neuronal
Red Neuronal

El actual sistema de recomendación de vídeos de YouTube funciona como un embudo estructurado en dos etapas, cada una de ellas encargada por una red neuronal distinta:

  • Generación de ítems candidatos: En esta fase, las opciones se reducen drásticamente de millones a miles. Se utilizan datos extraídos del historial de vídeos del usuario para ofrecer un listado de vídeos que tenga en cuenta el filtrado colaborativo, como por ejemplo los vídeos que han traído la atención de otras personas que vean contenidos similares.

 

  • Clasificación: En esta fase, las opciones consiguen reducirse de miles a decenas. En esta segunda etapa se asigna una puntuación a cada vídeo, la cual determina la visibilidad que tendrá el mismo a la hora de mostrar las recomendaciones de vídeos cuando entremos en YouTube.

Se tienen en cuenta aspectos como la similitud de contenidos que hayamos visto anteriormente, haciendo que estos nos aparezcan entre los primeros puestos, mientras que se reducirán las posibilidades de que aparezca en nuestras recomendaciones si ya se ha recomendado antes o el usuario ha decidido omitir el vídeo recomendado.

Otro factor a destacar es el tiempo que lleva publicado el vídeo. El sistema de recomendación favorece el contenido novedoso entre las recomendaciones.

ENGAGEMENT Y SESGOS

A pesar de conocer los factores que tiene en cuenta YouTube a la hora de hacer las recomendaciones, es muy complicado predecir los mismos con exactitud, porque las redes neuronales profundas van aprendiendo conforme avanza el tiempo, alterando ligeramente sus resultados para cumplir con el objetivo de aumentar la retención del usuario frente a la pantalla.

Guillaume Chaslot, ex-trabajador de Google y asesor del Center for Humane Technology, cuenta la historia de un conocido, “Brian”, que encontraba en esa situación:

“Para sus padres, familiares y amigos, su historia es desgarradora. Pero desde el punto de vista de la inteligencia artificial de YouTube, es un gran éxito. Diseñamos la IA de YouTube para que aumentara el tiempo que las personas pasan online, porque eso conlleva más anuncios. La IA considera a Brian como un modelo que debe multiplicarse”.

“¿Cuántas personas como Brian son seducidas por esas ‘madrigueras de conejo’ todos los días? Por diseño, la IA intentará captar a la mayor cantidad posible. […] Por lo tanto, si ‘la tierra es plana’ mantiene a los usuarios más tiempo on line que ‘la tierra es redonda’, esa teoría se verá favorecida por el algoritmo de recomendación”.

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