YouTube, platform yang sangat besar untuk berkongsi video di antara kawasan budaya dan alat pemasaran . Entiti begitu besar sehingga hanya mengumpulkan hampir separuh daripada jumlah pengguna di rangkaian atau, dengan kata lain, hampir 30% populasi dunia.
Walaupun pada awalnya kebijakannya lebih longgar ketika mengenakan kriteria pada apa yang boleh diterbitkan atau diposkan, yang sebenarnya adalah, untuk beberapa waktu sekarang, YouTube telah memperketat peraturannya sendiri untuk menghindari topik sensitif tertentu . Tanpa melangkah lebih jauh, beberapa minggu yang lalu ia mengemas kini dasar pengewangannya mengenai 'peristiwa sensitif' sekali lagi, untuk memasukkan rujukan mengenai krisis kesihatan semasa dalam senarai hitamnya.
Tetapi bagaimana Youtube dapat menentukan komen yang tidak sesuai? Siapa atau apa yang menentukan perkataan dan frasa yang berpotensi 'berbahaya'? Langkah pertama adalah memahami mekanisme yang digunakan oleh platform untuk memahami bagaimana penapisan berfungsi dalam komen YouTube .
Bagaimana penapisan berfungsi di YouTube?
Oleh kerana lebih dari 2 bilion pengguna aktif di YouTube, kaedah untuk mengotomatisasi aktiviti semua profil ini diperlukan. Mekanisme ini berbentuk sistem komputerisasi yang sangat canggih yang dikendalikan oleh AI yang bertanggungjawab untuk mengesan, membuat profil dan mengklasifikasikan kandungan dan aktiviti semua orang yang berada di laman web ini.
Sistem yang mengagumkan ini menggunakan pembelajaran mesin untuk mengesan bukan sahaja perkataan, tetapi juga ungkapan yang mungkin tidak sesuai .
Kami tidak hanya membincangkan algoritma dalam pengertian yang ketat, yang hanya menyekat komen tertentu berdasarkan senarai kata-kata 'terlarang'. Ini berlaku, ini semakin jauh. Sebaliknya, kita bercakap mengenai model komputasi berdasarkan pembelajaran mesin yang mengambil berjuta-juta sampel komen yang sebelumnya disederhanakan oleh pemilik saluran atau pengguna lain.
Jangan salah faham, tentu ada senarai perkataan terlarang dan dikendalikan oleh algoritma, tetapi tidak kurang pentingnya adalah semua alat dan sumber yang disediakan oleh YouTube untuk komuniti untuk melaporkan tingkah laku yang tidak sesuai. Semua input ini berasal dari pengguna adalah apa yang digunakan oleh sistem analisis data platform untuk mengawal aktiviti dalam komuniti dengan cara yang jauh lebih efisien dan tepat.
Maksudnya, kakak adalah gabungan algoritma yang mengautomasikan carian kata kunci, pembelajaran mesin dan tindakan yang bertanggungjawab dari komuniti YouTube. Semua syarat dan ungkapan yang berpotensi dikenakan penapisan dimasukkan dalam bahagian 'Peraturan keselamatan' platform.
Seluruh peraturan ini cuba mengelakkan kandungan yang berbahaya , berbahaya, pornografi, kebencian, hak cipta, dan lain-lain.
Penapisan dalam jumlah
Untuk memberi anda idea seberapa berkesan alat yang dijelaskan di atas, anda hanya perlu melihat jumlah komen yang dihapus hanya pada suku terakhir 2019 (yang terakhir direkodkan). Kami bercakap mengenai sejumlah 541 juta komen yang dihapuskan .
Anda juga boleh melihat peratusan komen yang dihapus oleh sistem YouTube sendiri dan komen yang dihapus atau disekat secara langsung oleh pengguna YouTube sendiri (yang bukan pengguna). Data menarik lain adalah peratusan komen yang dihapus berdasarkan topik tertentu.