“Kami menyambut baik penelitian akademis di platform kami, itulah sebabnya kami baru-baru ini memperluas akses API Data melalui Program Peneliti YouTube kami. Laporan Mozilla tidak memperhitungkan bagaimana sebenarnya sistem kami bekerja, dan oleh karena itu sulit bagi kami untuk mengumpulkan banyak wawasan,” jelasnya.
Hernandez mengatakan, definisi Mozilla tentang "mirip" gagal mempertimbangkan cara kerja sistem rekomendasi YouTube.
"Opsi 'tidak tertarik' menghapus video tertentu, dan tombol 'jangan rekomendasikan saluran', mencegah saluran tersebut direkomendasikan di masa mendatang," kata Hernandez.
Perusahaan mengatakan, tidak berusaha menghentikan rekomendasi semua konten yang terkait dengan topik, opini, atau pembicara.
Selain YouTube, platform lain seperti TikTok dan Instagram telah memperkenalkan lebih banyak alat umpan balik bagi pengguna untuk melatih algoritme.
Konon, untuk menunjukkan kepada mereka konten yang relevan. Tetapi pengguna sering mengeluh ketika menandai, mereka tidak ingin melihat sesuatu, rekomendasi serupa tetap ada.
Menurut peneliti Mozilla Becca Ricks, tidak selalu jelas apa yang sebenarnya dilakukan oleh kontrol yang berbeda dan platform tidak transparan tentang bagaimana umpan balik diperhitungkan.
“Saya pikir dalam kasus YouTube, platform ini menyeimbangkan keterlibatan pengguna dengan kepuasan pengguna, yang pada akhirnya merupakan kompromi antara merekomendasikan konten yang membuat orang menghabiskan lebih banyak waktu di situs dan konten yang menurut algoritme akan disukai orang,” kata Ricks.
“Platform ini memiliki kekuatan untuk mengubah sinyal mana yang mendapatkan bobot paling besar dalam algoritmenya, tetapi penelitian kami menunjukkan bahwa umpan balik pengguna mungkin tidak selalu menjadi yang paling penting,” tukasnya.
Baca Juga: Rekomendasi HP Harga Rp 1 Jutaan Terbaik untuk Gaming Ringan
