Mozilla調查：YouTube用戶所遇見的反感影片中，有71%是來自於YouTube的推薦演算法

Mozilla本周公布了為期長達8個月的YouTube影片調查報告，此一調查是透過瀏覽器擴充程式RegretsReporter，由使用者自願參與及安裝，並在遇到令人反感的YouTube影片時回報。調查發現，在使用者回報的反感影片中，有71%是由YouTube推薦的。

RegretsReporter是個開源擴充程式，支援Firefox與Chrome瀏覽器，總計有來自全球190個國家的37,380名使用者安裝了該程式，不過，從2020年7月到2021年5月間，只有1,662名使用者提交了3,362份報告。

調查詢問了使用者遇見反感影片的途徑，有71%回應是來自YouTube演算法的推薦；而在這些由YouTube推薦的影片中，有9%，大約200個直接違反了YouTube的社群政策，因為它們隨後就被YouTube刪除了，然而，這些影片在被移除之前，已創下了1.6億的觀看次數。

另一個值得觀察的是，調查也發現非英語系國家的YouTube使用者，遇到反感影片的機率高於英語系國家。

使用者所提報的令人反感的影片，涵蓋了散布疫情恐懼的內容、錯誤的政治資訊、不適當的兒童卡通，以及與暴力、仇恨及詐騙相關的內容。此外，有些內容雖然並未直接違反YouTube政策，卻遊走於政策邊緣。

Mozilla分析，相較於使用者自行搜尋的影片，由YouTube主動推薦的影片被視為反感的機率多出了40%，此外，由YouTube推薦的反感影片中，有43.6%與使用者先前觀看的影片完全無關。

Mozilla資深經理Brandi Geurkink指出，YouTube應承認自己的演算法會傷害及誤導人們，此一研究證實了YouTube不僅是個代管平臺，還主動推薦違反該平臺政策的影片予使用者，而且此一報告很可能只是冰山的一角，希望大眾及立法者能夠督促YouTube擴大其AI演算法的透明度。

總之，Mozilla認為YouTube的推薦演算法大有問題，而且可能存在歧視問題，呼籲包括YouTube在內的各大平臺，都應該公布推薦演算法的透明度報告，並允許使用者退出個人推薦系統，建立推薦AI的風險管理機制，也建議立法者推動一個能夠促進AI系統透明化的法令。