ใครที่ใช้งาน YouTube บ่อยๆน่าจะคุ้นคยกับหน้าโฮม ที่จะมีการแนะนำวิดีโอที่น่าสนใจบน YouTube มาให้เราเลือก เคยสงสัยมั้ยว่าระบบของเขาทำงานยังไงลองไปดูกันค่ะ

ต้องบอกว่าบน YouTube มีคลิปวิดีโอเยอะมาก ครอบคลุมทุกหมวดหมู่เนื้อหาทั้งบันเทิง ข่าวสาร จนไปถึงคลิปวิดีโอที่สร้างแรงบันดาลใจและให้ความรู้ แถมปริมาณเนื้อหาเองก็จำนวนมหาศาลทั้งที่อัปโหลดมาแล้ว รวมถึงคลิปใหม่ๆที่เพิ่มขึ้นทุกนาที จึงเป็นเรื่องยากมาที่เราจะรู้ได้ว่ามีคลิปอะไรที่เราสนใจบ้าง

แน่นอนว่าแต่ละคลิปเองก็มีกลุ่มเป้าหมายของคนดูที่มีความชื่นชอบต่างกัน ระบบการแนะนำวิดีโอจึงเป็นส่วนสำคัญในการช่วยให้ผู้ใช้อย่างเราเข้าถึงเนื้อหาที่เราอาจจะสนใจได้ ลองนึกภาพดูว่าถ้าเราอยู่ในห้องสมุดขนาดใหญ่โดยไม่มีคนคอยช่วยบอกว่าหนังสือที่เราต้องการอยู่ตู้ไหน ชั้นอะไรก็คงเสียเวลาหาเป็นวันๆ 

ระบบวิดีโอแนะนำทำให้ผู้ชมได้เข้าถึงเนื้อหาที่น่าสนใจได้เร็วและมากกว่าการติดตามช่องหรือการค้นหาด้วยตัวเองเสียอีก แต่ก็มีหลายครั้วครั้งที่คนอยากรู้ว่าการแนะนำวิดีโอนั้นมีการทำงานอย่างไร ถึงเลือกเนื้อหานั้นมาให้เราเห็น

ระบบการแนะนำวิดีโอคืออะไร

บน YouTube นั้นจะมีระบบแนะนำวิดีโออยู่สองจุด จุดแรกคือหน้าโฮมเมื่อเราเข้า YouTube หน้านี้จะแสดงทั้งวิดีโอแนะนำที่ปรับเปลี่ยนให้เหมาะกับคุณ วิดีโอจากช่องที่ติดตาม ตลอดจนข่าวสารและข้อมูลล่าสุด

ส่วนจุดที่สองคือ แผง “วิดีโอถัดไป” ที่อยู่ในหน้าที่เรากำลังเล่นวิดีโอ ซึ่งส่วนนี้จะแนะนำคลิปวิดีโอที่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาที่กำลังดูอยู่ รวมถึงเนื้อหาอื่นๆที่เราอาจจะสนใจ

จุดเริ่มต้นของระบบแนะนำวิดีโอ

ทาง YouTube ได้เริ่มนำระบบแนะนำวิดีโอมาใช้ตั้งแต่ปี  2008 ซึ่งตอนนี้จะใช้การเลือกโดยอิงความนิยมเป็นหลัก คลิปไหนที่มาแรง คนชอบดูก็จะแนะนำขึ้นมาให้เห็นก่อน แต่คนก็ไม่ได้ให้การตอบรับเท่าที่ควรเพราะอาจจะไม่ตรงความสนใจ จึงเลือกดูคลิปจากการหาด้วยตัวเองหรือกดลิงก์ที่เพื่อนๆแชร์มาตามโซเชียลมีเดียแทน

ทาง YouTube จึงได้ปรับปรุงระบบใหม่เพราะเริ่มเข้าใจว่าแต่ละคนก็มีพฤติกรรมต่างกัน จึงเริ่มให้ระบบจะเปรียบเทียบพฤติกรรมการดูของเรากับผู้ใช้รายอื่นที่มีพฤติกรรมการดูคล้ายกัน แล้วอาศัยข้อมูลนั้นในการแนะนำเนื้อหาอื่นที่เราอาจอยากดูด้วย เช่น ถ้าเราชอบดูเทนนิสและระบบพบว่าผู้ใช้รายอื่นที่ชอบวิดีโอเทนนิสเดียวกันนี้ยังชื่นชอบวิดีโอเพลงแจ๊สด้วย ระบบก็อาจแนะนำวิดีโอเพลงแจ๊สให้คุณแม้ว่าคุณไม่เคยดูวิดีโอเพลงแจ๊สมาก่อนเลยก็ตาม

ในปัจจุบัน ระบบแนะนำวิดีโอจะเอาเนื้อหาทั้งหมดมาจัดเรียงจัดเรียงเพื่อแนะนำเนื้อหาที่คัดสรรมาให้ตรงกับความสนใจของแต่ละคนโดยเฉพาะ  เช่น ระบบจำได้ว่าเคยดูไฮไลต์การแข่งขันอเมริกันฟุตบอล USC ยุคดั้งเดิม จึงค้นหาไฮไลต์กีฬาอื่นๆ ในช่วงเวลาเดียวกันมาให้ซึ่งถ้าไม่มีระบบแนะนำ ผู้ใช้เองก็คงไม่รู้ว่ามีวิดีโอเหล่านี้อยู่

นอกจากนั้น YouTube ต่างจากแพลตฟอร์มอื่นตรงที่เราไม่ได้ใช้โซเชียลเน็ตเวิร์กในการเชื่อมโยงผู้ชมเข้ากับเนื้อหา ดังนั้นการแนะนำวิดีโอของ YouTube อาศัยการคาดการณ์วิดีโอที่คุณอยากรับชมด้วยความแม่นยำ ไมได้ใช้ข้อมูลว่าเพื่อนของเราชอบดูอะไรแล้วถึงมาแนะนำให้เราดูตาม

แน่นอนผู้ใช้บางคนไม่ได้ต้องการแชร์ข้อมูลนี้กับแพลตฟอร์ม ทาง YouTube เองก็มีเครื่องมือในการช่วยควบคุมว่าต้องการให้ข้อมูลมากน้อยแค่ไหน เราสามารถหยุดชั่วคราว แก้ไข หรือลบประวัติการค้นหาและประวัติการดูบน YouTube ได้ทุกเมื่อที่ต้องการ

วิธีที่ YouTube เลือกวิดีโอแนะนำให้เหมาะกับเรา

เนื่องจากผู้ใช้แค่ละรายมีความสนใจไม่เหมือนกัน ระบบแนะนำของ YouTube จึงไม่มีลำดับขั้นตอนที่ตายตัว แต่ใช้การเรียนรู้จาก สัญญาณของผู้ใช้ เช่น การคลิก เวลาในการรับชม คำตอบแบบสำรวจ การแชร์ การกดชอบ และการกดไม่ชอบ มาดูว่าเนื้อหาแบบไหนที่เราชอบ

  • การคลิก: การคลิกดูวิดีโอเป็นสิ่งที่บอกได้ชัดเจนว่า เราจะพึงพอใจและอยากดูวิดีโอนั้น แต่ในปี 2011 ทาง YouTube ได้เรียนรู้ว่า บางครั้งการคลิกไม่ได้แปลว่าเราดูวิดีโอนั้นจริงๆ ยกตัวอย่างเช่น ถ้าเรากำลังค้นหาไฮไลต์การแข่งขันวิมเบิลดันของปีหนึ่งๆ คุณเลื่อนดูในหน้าเว็บแล้วคลิกเลือกวิดีโอหนึ่งที่ชื่อและภาพขนาดย่อบ่งบอกว่าน่าจะเป็นบันทึกภาพการแข่งขัน แต่ในวิดีโอกลับเป็นคนที่พูดถึงการแข่งขันนั้นอยู่ในห้องนอน จากนั้นคุณคลิกวิดีโอที่ระบบแนะนำในแผง “วิดีโอถัดไป” แต่ก็พบว่าเป็นวิดีโอที่แฟนกีฬาอีกคนพูดถึงการแข่งขันเหมือนกัน  นั่นจึงทำให้เกิดการนำเวลาการดูมาพิจารณาร่วมด้วย 
  • เวลาในการรับชม: เวลาในการรับชม (วิดีโอที่ดูและระยะเวลาที่ดู) ทำให้ระบบได้รู้ว่าคนน่าจะอยากดูอะไรมากที่สุด ดังนั้นหากแฟนเทนนิสนั่งดูคลิปไฮไลต์การแข่งวิมเบิลดันเป็นเวลา 20 นาที แต่ดูวิดีโอวิเคราะห์การแข่งขันเพียงไม่กี่วินาที ก็พอจะคาดเดาได้ว่าการดูไฮไลต์เหล่านั้นมอบคุณค่าให้พวกเขาได้มากกว่า เมื่อนำ “เวลาในการรับชม” ไปปรับใช้กับการแนะนำวิดีโอเป็นครั้งแรก พบว่ายอดดูลดลงทันทีถึง 20% แต่ YouTube เชื่อว่าการทำให้ผู้ชมได้รับคุณค่ามากขึ้นเป็นสิ่งที่สำคัญกว่าแต่ถึงอย่างนั้น เวลาในการรับชมก็ไม่ได้มีคุณค่าเท่ากันหมดเสมอไป บางครั้งผมก็สุ่มดูวิดีโอไปเรื่อยๆ จนดึกดื่น แทนที่จะเอาเวลาไปเรียนรู้เรื่องใหม่ๆผ่าน YouTube  นั่นจึงต้องมีตัวช่วยเพิ่มเติมเพื่อวัดคุณค่าที่คุณได้รับจากเวลาที่ใช้ไปกับ YouTube 
  • คำตอบแบบสำรวจ: ทาง YouTube เริ่มวัดสิ่งที่เรียกว่า “เวลาในการรับชมที่มีคุณค่า” ซึ่งหมายถึงระยะเวลาในการรับชมวิดีโอที่คุณเห็นว่ามีคุณค่า ทั้งนี้ก็เพื่อให้แน่ใจว่าผู้ชมพึงพอใจเนื้อหาที่ได้ดู เราวัดเวลาในการรับชมที่มีคุณค่าผ่านแบบสำรวจผู้ใช้ที่ขอให้คุณให้คะแนน 1 – 5 ดาวแก่วิดีโอที่รับชมไป เพื่อให้เราได้เมตริกสำหรับใช้พิจารณาระดับความพึงพอใจที่คุณมีต่อเนื้อหานั้น หากให้คะแนนวิดีโอเพียง 1 – 2 ดาว เราจะสอบถามเหตุผลที่คุณให้คะแนนน้อย และในทำนองเดียวกัน หากให้ 4 – 5 ดาว เราก็จะถามเหตุผลว่าเป็นเพราะวิดีโอนั้นสร้างแรงบันดาลใจหรือมีความหมายต่อคุณใช่ไหม โดยจะถือว่าวิดีโอนั้นทำให้เกิด “เวลาในการรับชมที่มีคุณค่า” ก็ต่อเมื่อคุณให้คะแนนสูง 4 – 5 ดาว

    แน่นอนว่าผู้ชมไม่ได้มาคอยกรอกข้อมูลในแบบสำรวจของทุกวิดีโอที่ดู เขาจึงฝึกโมเดลของแมชชีนเลิร์นนิงให้คาดการณ์แนวโน้มคำตอบแบบสำรวจของทุกคนโดยอิงจากคำตอบที่ได้รับ และตั้งใจซ่อนคำตอบของแบบสำรวจบางส่วนไว้ไม่ให้นำไปใช้ในการฝึกเพื่อทดสอบความแม่นยำของการคาดการณ์เหล่านี้ วิธีนี้ทำให้ตรวจสอบได้ตลอดเวลาว่าระบบคาดการณ์คำตอบจริงได้ใกล้เคียงเพียงใด 
  • การแชร์ การกดชอบ และการกดไม่ชอบ: โดยเฉลี่ยแล้ว ผู้คนมักพึงพอใจกับวิดีโอที่ตนแชร์หรือกดชอบ ระบบของเราจึงใช้ข้อมูลนี้เพื่อพยายามคาดการณ์แนวโน้มที่จะแชร์หรือกดชอบวิดีโอเพิ่มเติม หากเรากดไม่ชอบวิดีโอใด ย่อมถือเป็นสัญญาณว่าเราน่าจะไม่ชอบดูเนื้อหาประเภทนั้น

ความสำคัญของสัญญาณแต่ละอย่างล้วนขึ้นอยู่กับผู้ใช้ หากเราชอบแชร์วิดีโอที่ดูแม้จะเป็นวิดีโอที่เราให้คะแนนแค่ 1 หรือ 2 ดาว ระบบก็จะรู้ได้ว่าไม่ควรนำการแชร์มาเป็นปัจจัยหลักในการแนะนำเนื้อหา และทั้งหมดนี้คือสาเหตุที่ระบบไม่ยึดสูตรตายตัว แต่พัฒนาอย่างต่อเนื่องตามพฤติกรรมการดูที่เปลี่ยนแปลงไป

YouTube

แนะนำวิดีโออย่างมีความรับผิดชอบ

หลายปีที่ผ่านมา ผู้ชมจำนวนมากขึ้นเริ่มเข้ามายัง YouTube เพื่อดูข้อมูลและข่าวสาร ไม่ว่าจะเป็นข่าวด่วนล่าสุดหรืองานวิจัยทางวิทยาศาสตร์อันซับซ้อน สิ่งสำคัญที่สุดสำหรับหัวข้อเหล่านี้ย่อมเป็นเรื่องคุณภาพของข้อมูลและบริบท วิดีโอแนะนำจึงมีบทบาทสำคัญในการคงสถานะการเป็นแพลตฟอร์มที่มีความรับผิดชอบวิดีโอเหล่านี้จะทำให้ผู้ชมได้พบกับข้อมูลคุณภาพสูงและลดโอกาสที่จะได้เห็นเนื้อหาที่เป็นปัญหา ทั้งยังช่วยส่งเสริมการทำงานตามหลักเกณฑ์ของชุมชนที่เข้มงวด ซึ่งเป็นตัวกำหนดสิ่งที่อนุญาตและไม่อนุญาตบน YouTube

YouTube อาศัยวิดีโอแนะนำเพื่อจำกัดไม่ให้มีการรับชมเนื้อหาคุณภาพต่ำในวงกว้างมาตั้งแต่ปี 2011 ซึ่งเป็นช่วงที่สร้างตัวแยกประเภทขึ้นมาเพื่อระบุวิดีโอสำหรับผู้ใหญ่หรือวิดีโอที่มีความรุนแรง แล้วป้องกันไม่ให้มีการแนะนำวิดีโอดังกล่าว จากนั้นในปี 2015 เริ่มสังเกตเห็นว่ามีเนื้อหาข่าวบิดเบือนที่สร้างความตื่นตระหนกปรากฏในหน้าแรก จึงได้ดำเนินการเพื่อลดการแนะนำเนื้อหานี้

ปีต่อมาเริ่มคาดการณ์แนวโน้มที่วิดีโออาจมีผู้เยาว์อยู่ในสถานการณ์เสี่ยง และนำวิดีโอเหล่านั้นออกจากระบบแนะนำ และในปี 2017 ด้วยความตั้งใจให้ระบบการแนะนำวิดีโอมีความยุติธรรมต่อชุมชนชายขอบ  YouTube จึงเริ่มประเมินแมชชีนเลิร์นนิงที่เป็นตัวขับเคลื่อนระบบของเรา เพื่อสร้างความยุติธรรมให้แก่กลุ่มต่างๆ ที่ได้รับการคุ้มครอง เช่น ชุมชน LGBTQ+

การให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องมีจำนวนเพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา จึงขยายขอบเขตการใช้ระบบการแนะนำวิดีโอให้ครอบคลุมการให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและสร้างปัญหา รวมถึงเนื้อหาที่เสี่ยงต่อการละเมิด ซึ่งเป็นเนื้อหาที่เหมือนจะละเมิดแต่ไม่ได้ละเมิดหลักเกณฑ์ของชุมชนซะทีเดียว เช่น วิดีโอเกี่ยวกับทฤษฎีสมคบคิด (“การเหยียบดวงจันทร์เป็นเรื่องหลอกลวง”) หรือเนื้อหาอื่นๆ ที่ให้ข้อมูลไม่ถูกต้อง (“น้ำส้มช่วยรักษามะเร็งได้”)

YouTube ทำตามเป้าหมายนี้ได้สำเร็จโดยอาศัยตัวแยกประเภทที่ช่วยระบุว่าวิดีโอนั้น “เชื่อถือได้” หรือ “เสี่ยงต่อการละเมิด” หรือไม่ การแยกประเภทเหล่านี้อาศัยผู้ประเมินที่เป็นคนจริงๆ มาช่วยประเมินคุณภาพข้อมูลของแต่ละช่องหรือแต่ละวิดีโอ ผู้ประเมินเหล่านี้มาจากทั่วโลกและผ่านการฝึกด้วยชุดหลักเกณฑ์การให้คะแนนที่ละเอียดและมีการเผยแพร่ต่อสาธารณะ นอกจากนี้ เรายังอาศัยผู้เชี่ยวชาญที่มีใบรับรอง เช่น แพทย์ ในกรณีที่เนื้อหาเกี่ยวข้องกับข้อมูลด้านสุขภาพ เป็นต้น

ในการตัดสินความน่าเชื่อถือ ผู้ประเมินจะต้องตอบคำถามสำคัญ 4 – 5 ข้อ เช่น เนื้อหานั้นตรงกับที่นำเสนอไว้หรือบรรลุเป้าหมายของเนื้อหาหรือไม่ การบรรลุเป้าหมายของวิดีโอนั้นต้องอาศัยความเชี่ยวชาญด้านใด ชื่อเสียงของผู้พูดในวิดีโอและชื่อเสียงของช่องที่มีวิดีโอเป็นอย่างไร หัวข้อหลักของวิดีโอคืออะไร (เช่น ข่าวสาร กีฬา ประวัติศาสตร์ หรือวิทยาศาสตร์ เป็นต้น) และเนื้อหานั้นจัดทำขึ้นเพื่อล้อเลียนเป็นหลักหรือไม่ โดยคำตอบเหล่านี้ตลอดจนข้อมูลอื่นๆ จะเป็นตัวกำหนดระดับความน่าเชื่อถือของวิดีโอ ยิ่งมีคะแนนสูง ระบบก็จะยิ่งช่วยโปรโมตหากเป็นเนื้อหาเกี่ยวกับข้อมูลและข่าวสาร 

ส่วนในการตัดสินเนื้อหาที่เสี่ยงต่อการละเมิด ผู้ประเมินจะประเมินปัจจัยต่างๆ ซึ่งรวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียงว่าเนื้อหานั้นไม่ถูกต้อง ทำให้เข้าใจผิด หรือเป็นการหลอกลวงหรือไม่ ไม่คำนึงถึงความรู้สึกผู้อื่นหรือไม่ยอมรับความเห็นต่างหรือไม่ และเป็นอันตรายหรือมีโอกาสก่อให้เกิดอันตรายไหม จากนั้นจึงรวมผลลัพธ์ที่ได้เพื่อให้คะแนนระดับแนวโน้มที่วิดีโอนั้นอาจให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและเป็นอันตรายหรือเสี่ยงต่อการละเมิด วิดีโอใดก็ตามที่จัดว่าเสี่ยงต่อการละเมิดจะได้รับการแนะนำน้อยลง

จากนั้น YouTube จะนำการประเมินของมนุษย์มาฝึกให้ระบบจำลองการตัดสินของผู้ประเมิน เพื่อขยายขอบเขตการประเมินเช่นว่าให้ครอบคลุมวิดีโอทั้งหมดใน YouTube

ตอบคำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับวิดีโอแนะนำ

  • เนื้อหาที่เสี่ยงต่อการละเมิดเป็นเนื้อหาที่ดึงดูดผู้ชมได้มากที่สุดหรือไม่

    อันที่จริงหากดูจากแบบสำรวจและความคิดเห็น เราจะพบว่าผู้ชมส่วนใหญ่ไม่ต้องการให้ระบบแนะนำเนื้อหาที่เสี่ยงต่อการละเมิด และเนื้อหาประเภทนี้ก็สร้างความไม่พอใจและน่าหงุดหงิดสำหรับผู้ชมจำนวนมาก ความจริงแล้ว เมื่อลดการแนะนำเนื้อหาประเภทข่าวบิดเบือนหรือลามกอนาจาร เรากลับพบว่าเวลาในการรับชมเพิ่มขึ้นถึง 0.5% ภายในระยะเวลา 2 เดือนครึ่งเมื่อเทียบกับช่วงที่เราไม่ได้กำหนดขีดจำกัดใดๆ

    นอกจากนี้ เรายังไม่เห็นหลักฐานบ่งชี้ว่าโดยเฉลี่ยแล้วเนื้อหาที่เสี่ยงต่อการละเมิดมักดึงดูดผู้ชมได้มากกว่าเนื้อหาประเภทอื่น หากลองพิจารณาเนื้อหาจากผู้ที่เชื่อว่าโลกแบน แม้การอัปโหลดวิดีโอที่บอกว่าโลกแบนจะมีจำนวนสูงกว่าวิดีโอที่บอกว่าโลกกลมอยู่มาก แต่โดยเฉลี่ยแล้ววิดีโอที่บอกว่าโลกแบนกลับมียอดดูน้อยกว่ามาก แบบสำรวจชี้ให้เห็นว่าผู้ที่พึงพอใจเนื้อหาที่เสี่ยงต่อการละเมิดเป็นเพียงคนส่วนน้อยมากๆ บน YouTube เราทุ่มเทเวลาและเงินจำนวนมหาศาลเพื่อป้องกันไม่ให้วิดีโอประเภทนี้เข้าถึงผู้ชมในวงกว้างผ่านระบบการแนะนำวิดีโอ ยอดดูส่วนใหญ่ของเนื้อหาที่เสี่ยงต่อการละเมิดในปัจจุบันมักมาจากแหล่งที่มาอื่นๆ นอกเหนือจากวิดีโอที่แนะนำต่อผู้ที่ไม่ได้ติดตาม
  • เนื้อหาที่เสี่ยงต่อการละเมิดช่วยเพิ่มเวลาในการรับชมให้แก่ YouTube หรือไม่

    หากพิจารณาจากผู้ใช้ส่วนใหญ่ พวกเขาไม่ได้รู้สึกคุ้มค่ากับเวลาที่เสียไปในการรับชมเนื้อหาที่เสี่ยงต่อการละเมิดบน YouTube เพราะเหตุนี้ในปี 2019 เราจึงเริ่มลดการแนะนำเนื้อหาที่เสี่ยงต่อการละเมิด นับแต่นั้นมา เราก็พบว่าเวลาในการรับชมเนื้อหาที่เสี่ยงต่อการละเมิดซึ่งแนะนำต่อผู้ที่ไม่ได้ติดตามลดลงถึง 70% ในสหรัฐอเมริกา และปัจจุบันการรับชมวิดีโอแนะนำที่เสี่ยงต่อการละเมิดก็ลดลงเหลือต่ำกว่า 1% อย่างมีนัยสำคัญ 
  • วิดีโอแนะนำทำให้ผู้ชมได้พบกับเนื้อหาที่มีความสุดโต่งมากขึ้นหรือไม่

    อย่างที่ผมอธิบายไปแล้วว่า เราตั้งใจที่จะลดการแนะนำข้อมูลคุณภาพต่ำ ในขณะเดียวกันก็ใช้มาตรการเพิ่มเติมเพื่อนำเสนอวิดีโอที่น่าเชื่อถือและเป็นหัวข้อที่ผู้ชมอาจสนใจ สมมติว่าผมดูวิดีโอเกี่ยวกับวัคซีนโควิด-19 ในแผง “วิดีโอถัดไป” ผมก็จะเห็นวิดีโอจากแหล่งที่มาที่น่าเชื่อถืออย่าง Vox และ Bloomberg Quicktake และจะไม่เห็นวิดีโอซึ่งมีข้อมูลที่ทำให้เกิดความเข้าใจผิดเกี่ยวกับวัคซีน (ภายในขอบเขตที่ระบบตรวจจับได้)

    นอกจากวิดีโอข่าวสารและคำอธิบายเกี่ยวกับโควิด-19 ผมยังได้รับวิดีโอแนะนำจากหัวข้ออื่นๆ ที่ปรับเปลี่ยนตามประวัติการดูของผม ไม่ว่าจะเป็นการแสดงตลกสั้นจากรายการ Saturday Night Live หรือวิดีโอ TEDx Talk เกี่ยวกับปรากฏการณ์ Super Mario Effect ความหลากหลายที่ปรับเปลี่ยนให้เหมาะกับผู้ใช้จะช่วยให้ผู้ชมได้ค้นพบวิดีโอในเรื่องและรูปแบบใหม่ๆ ไม่ใช่เห็นแต่เพียงวิดีโอประเภทเดิมซ้ำแล้วซ้ำเล่า

    นักวิจัยอิสระจำนวนมากขึ้นเริ่มศึกษาว่าแพลตฟอร์มเทคโนโลยีส่งผลต่อการบริโภคเนื้อหาที่เสี่ยงต่อการละเมิดอย่างไรบ้าง และในขณะที่การวิจัยดำเนินไปอย่างต่อเนื่อง เมื่อเร็วๆ นี้ได้มีการเผยแพร่งานวิจัยที่ให้ผลสรุปว่าอันที่จริงแล้ว วิดีโอแนะนำใน YouTube ไม่ได้ชี้นำผู้ชมไปสู่เนื้อหาแบบสุดโต่งแต่อย่างใด แต่โดยทั่วไปแล้ว การบริโภคเนื้อหาข่าวสารและการเมืองบน YouTube เป็นตัวสะท้อนความชื่นชอบส่วนบุคคล ซึ่งจะเห็นได้จากพฤติกรรมบนโลกออนไลน์ของผู้ใช้เอง 
  • เนื้อหาที่เสี่ยงต่อการละเมิดนั้นสร้างรายได้หรือไม่

    ในขั้นต้น หลักเกณฑ์สำหรับเนื้อหาที่เป็นมิตรกับผู้ลงโฆษณาได้ยับยั้งไม่ให้เนื้อหาที่เสี่ยงต่อการละเมิดสร้างรายได้ไปแล้วเป็นจำนวนมาก นอกจากนี้ ผู้ลงโฆษณาหลายรายยังแจ้งว่าตนไม่ต้องการเกี่ยวข้องกับเนื้อหาประเภทนี้บน YouTube และมักเลือกไม่รับการโฆษณาจากเนื้อหานี้ด้วย นั่นหมายความว่าแต่ละครั้งที่มีการรับชมวิดีโอที่เสี่ยงต่อการละเมิดย่อมถือเป็นการเสียโอกาสการสร้างรายได้ และเป็นผลให้ YouTube สูญเสียรายได้อย่างแท้จริง ในเชิงเดียวกัน เนื้อหาประเภทนี้ยังทำลายความน่าเชื่อถือและสร้างความกังวลทั้งต่อพาร์ทเนอร์การโฆษณา สาธารณชน สื่อ ตลอดจนผู้กำหนดนโยบาย อันที่จริงแล้ว เมื่อเรามีความรับผิดชอบมากขึ้น รายได้ของบริษัทเราและครีเอเตอร์ทั้งหมดก็เติบโตไปด้วย เพราะความรับผิดชอบย่อมส่งผลดีต่อธุรกิจเสมอ

    ถ้าเช่นนั้นแล้ว ทำไมเราไม่นำเนื้อหาที่เสี่ยงต่อการละเมิดออกไปเลยล่ะ การให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนแปลงและพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว และมักขาดความเห็นพ้องต้องกันอย่างชัดเจน ไม่เหมือนกับเรื่องการก่อการร้ายหรือความปลอดภัยของเด็ก นอกจากนี้ การให้ข้อมูลที่ถือว่าไม่ถูกต้องก็อาจแตกต่างกันไปตามมุมมองและพื้นเพของแต่ละบุคคล เราพบว่าบางครั้ง ปัญหานี้ก็ทำให้เกิดเนื้อหาที่เป็นข้อถกเถียงหรือแม้กระทั่งเนื้อหาที่สร้างความไม่พอใจ เราจึงเดินหน้าเน้นสร้างการแนะนำวิดีโออย่างมีความรับผิดชอบ และใช้มาตรการที่ได้ผลจริงในการป้องกันไม่ให้ระบบแนะนำเนื้อหาประเภทนี้ในวงกว้าง

    เมื่อพิจารณารวมกันแล้ว จะเห็นได้ว่าหน้าที่ความรับผิดชอบทั้งหมดที่เราดำเนินการเกี่ยวกับวิดีโอแนะนำล้วนก่อให้เกิดผลลัพธ์อันเป็นที่ประจักษ์ เวลาในการรับชมข่าวสารที่เชื่อถือได้พุ่งสูงขึ้นมากและการรับชมวิดีโอที่เสี่ยงต่อการละเมิดก็มีจำนวนลดลง แต่นั่นก็ไม่ได้แปลว่าเราแก้ปัญหานี้ได้สำเร็จ เพียงแต่สื่อว่าเราจะต้องเดินหน้าปรับปรุงและทุ่มเทเพื่อให้ระบบนี้พัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยมีเป้าหมายเพื่อให้ยอดดูวิดีโอแนะนำซึ่งมีเนื้อหาที่เสี่ยงต่อการละเมิดมีจำนวนต่ำกว่า 0.5% ของยอดดูทั้งหมดบน YouTube

    ภารกิจที่ YouTube ยึดมั่นคือการทำให้ทุกคนมีโอกาสแสดงแนวคิดและความเป็นตัวของตัวเองให้โลกรับรู้ สิ่งนี้ทำให้ชีวิตของครอบครัวผมต่างไปจากเดิมอย่างเห็นได้ชัด วิดีโอที่ให้บทเรียนเกี่ยวกับการยอมรับในความต่างของผู้อื่นและการเห็นอกเห็นใจซึ่งกันและกัน มีอิทธิพลเชิงบวกต่อนิสัยใจคอของลูกสาวคนโตอย่างมาก ลูกชายผมสามารถผ่านช่วงเวลายากลำบากในวิชาพีชคณิตเชิงเส้นมาได้ ตัวผมเองก็ได้เรียนรู้บริบทและความแตกต่างมากมายจากการบรรยายของผู้เชี่ยวชาญชั้นนำด้านจริยธรรมทางเทคโนโลยี ความมุ่งมั่นของเราที่จะรักษาความเปิดกว้างช่วยเปิดพื้นที่ให้ความคิดเห็นและไอเดียใหม่ๆ ที่เราทุกคนคงจะไม่ได้รับรู้หากปราศจากแพลตฟอร์มนี้ ครีเอเตอร์อย่าง Marques Brownlee, MostlySane หรือ NikkieTutorials ได้สร้างแรงบันดาลใจให้ผู้คนนับล้านโดยอาศัยความเชี่ยวชาญ การทุ่มเทสนับสนุน และความซื่อสัตย์ของพวกเขาเอง 

ความคิดเห็นจากคุณทุกคนทำให้ระบบการแนะนำวิดีโอพัฒนาขึ้นในทุกๆ วัน แต่ทุกอย่างย่อมพัฒนาให้ดียิ่งขึ้นไปอีกได้เสมอ ผมและทีมงานจึงมุ่งมั่นที่จะทำให้งานนี้เดินหน้าต่อไป เพื่อให้คุณได้รับประสบการณ์ที่มีคุณค่าและมีประโยชน์มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้