REPORTAJE l YouTube es la plataforma más grande del mundo para crear, compartir y descubrir contenido de vídeo. Las recomendaciones de YouTube son responsables de ayudar a más de mil millones de usuarios a descubrir contenido personalizado a partir de sus preferencias recogidas por un algoritmo.

¿Cómo funciona este algoritmo?

Este sistema está construido por Google Brain, una división de investigación de Google dedicada a la inteligencia artificial. Este equipo ya había creado previamente TensorFlow una biblioteca matemática que se utiliza para la investigación y producción en Google. El algoritmo utiliza ambos recursos y genera dos vertientes.

La primera llamada “generación de candidatos”. Toma como referencia el historial del usuario y utilizando determinados filtros selecciona videos relacionados con las búsquedas anteriores del usuario. Estos filtros incluyen si el usuario le ha dado al botón de me gusta, si ha compartido el vídeo, etc.

La segunda vertiente se utiliza para clasificar los videos en un orden, un ranking. Llegados a este punto, ya hay unos cientos de vídeos seleccionados como posibles recomendaciones para el usuario. Por esto mismo, es un proceso mucho más simple que la generación de candidatos. Hay más información disponible para cada vídeo y su relación con el usuario. Para crear ese ranking se hace uso de un tipo de análisis llamado regresión logística. Este sistema es muy utilizado en estadística para predecir el resultado de una situación variable. Además, le da una cierta puntuación a cada vídeo según el número de visitas en un tiempo determinado y la capacidad de clickbait del mismo.

Dificultades del algoritmo

Recomendar videos de YouTube es extremadamente difícil desde tres perspectivas principales, según varios de los propios creadores del algoritmo, Paul Conington, Jay Adams y Emre Sargin.

En primer lugar, la escala, muchos algoritmos de recomendación existentes que han demostrado funcionar bien en pequeños problemas no funcionan en la escala necesaria en esta red social. En segundo lugar, la frescura, YouTube tiene un sistema muy dinámico con muchas horas de vídeo subidas por segundo. El sistema de recomendaciones debe configurar el contenido recién subido, así como las últimas acciones tomadas por el usuario. En tercer lugar, el ruido, el comportamiento del usuario en YouTube es difícil de predecir debido a la escasez y variedad.

El algoritmo en la vida real

Una vez entendido de dónde viene este famoso algoritmo, ¿qué uso les dan los usuarios a estas recomendaciones? Según una encuesta hecha a más de 20 jóvenes de entre 18 y 25 años, se pueden sacar varias conclusiones.

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Las recomendaciones de YouTube aparecen en el apartado de inicio de la aplicación y en la parte derecha de la pantalla cuando se entra en un vídeo. Estas últimas pueden empezar a reproducirse automáticamente si la reproducción automática está activada.

Las recomendaciones en la pantalla de inicio son más apreciadas por los usuarios que las que aparecen en reproducción automática. El 72% de los encuestados alega que estas recomendaciones son útiles, porque el algoritmo ha acertado con sus gustos. Aunque hay un pequeño porcentaje que no está de acuerdo. Incluso hay algunos usuarios que afirman que YouTube no les recomienda vídeos de su gusto.

En cuanto a la reproducción automática el 45% afirma que no usa está función, ya que cuando pinchan en un vídeo solo están interesados en ver dicho vídeo.

Para terminar, el 80% de los encuestados afirma estar contento con las recomendaciones sugeridas por YouTube.

Por lo que podemos afirmar que este algoritmo está cumpliendo su función, además de ser uno de los algoritmos más conocidos y utilizados en la industria de la creación de contenido.