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13/11/2019

Le CSA dévoile son étude qui veut décoder l’algorithme de recommandation de YouTube

Le CSA restitue les résultats d’une étude empirique menée par le Conseil visant à appréhender le fonctionnement d’un algorithme de recommandation de YouTube et son impact en matière de pluralisme de l’information et de diversité des opinions présentée aux utilisateurs.
Le CSA se penche sur YouTube car l’outil dispose d’une fonctionnalité «de lecture automatique» qui s’appuie sur l’un de ses algorithmes de recommandation. Cette fonctionnalité enchaîne les vidéos sans intervention de l’utilisateur. Elle se rapproche ainsi de la diffusion linéaire en télévision. Ce sont les recommandations faites à partir de cette fonctionnalité qui ont été étudiées.
Le principe de l’expérience a consisté à lancer, à partir du compte Google de chaque participant, des vidéos sur divers sujets. Ces vidéos étaient les mêmes pour tous les participants. À partir de chaque vidéo de départ, les 10 vidéos successivement recommandées par la lecture automatique ont été analysées selon les prismes de la diversité des points de vue et de la proximité avec les centres d’intérêt des participants.
Plus de 39 000 vidéos suggérées par la lecture automatique de YouTube. Pour ce faire, le CSA a lancé un appel à participation auprès des agents du Conseil en juin 2018. 39 participants disposant d’un compte Google se sont déclarés volontaires.
Les résultats de l’expérience indiquent que «l’algorithme semble accorder moins d’importance au nombre de vues, à la date de publication ou encore au nombre de réactions qu’aux mots-clés associés au thème de départ des vidéos».
La moitié des vidéos recommandées comptent moins de 150 000 vues et 80% en totalisent moins de 500 000. De même, seules 22% des vidéos recommandées ont moins de 6 mois. L’algorithme ne semble pas non plus recommander en priorité les vidéos récentes qui ont fait un « buzz » : les deux vidéos de moins de deux mois les plus recommandées au cours de l’expérience comptaient respectivement 757 et 1 215 vues.
Les vidéos les plus recommandées (plus de 40 fois au cours de l’expérience) portent généralement sur le thème de départ et sont majoritairement recommandées juste après la vidéo de départ.
«La recommandation algorithmique pourrait produire des phénomènes dits de chambre d’écho à l’échelle du groupe de participants pouvant affecter la diversité des contenus proposés et le pluralisme des opinions exprimées dans les vidéos recommandées».
Sur l’ensemble des vidéos recommandées, 18% concourent au débat associé au thème de départ (27% lorsqu’on prend en compte les vidéos se rapportant à ce thème de manière plus large). Ce chiffre varie cependant considérablement selon les thèmes et peut aller de 2% à 33%. Parmi les facteurs pouvant expliquer ces différences figurent le nombre de vidéos disponibles sur le sujet sur YouTube et le dynamisme de la communauté d’utilisateurs portant le sujet en question et qui se matérialise notamment par le nombre de commentaires, partages ou réactions.
Autre conclusion : «l’algorithme paraît individualiser les recommandations sans toutefois nécessairement tenir compte des profils des utilisateurs».
Via l’AFP, Youtube a répondu mardi en soulignant que son système de recommandations avait «considérablement évolué» depuis la réalisation de l'expérience à l'été 2018. «Nous avons depuis pris un certain nombre de mesures supplémentaires pour répondre à la problématique de la désinformation sur notre plate-forme»,  a souligné un porte-parole.
Youtube réduit les recommandations de contenus considérés comme  problématiques. Le nombre de vues de ces contenus «tendancieux» a baissé de 50% depuis sa mise en place en janvier aux Etats-Unis, et la mesure devrait être effective dans les prochaines semaines en France.
Youtube met aussi en avant les contenus provenant de «sources faisant  autorité», comme des médias, lors d'évènements majeurs. Les utilisateurs de la plateforme peuvent également supprimer de leur liste de «vidéos recommandées» les chaînes qu'ils ne souhaitent pas regarder, et devraient bientôt savoir pourquoi telle vidéo a été recommandée.
 

 

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