Selon une nouvelle étude publiée sur YouTube, l’algorithme de recommandation de YouTube a tendance à inciter les utilisateurs à s’éloigner plus rapidement des contenus politiques d’extrême droite que des contenus politiques d’extrême gauche. Lien PNAS.
“YouTube, avec plus de deux milliards d’utilisateurs actifs par mois, influence considérablement le domaine de la consommation de vidéos politiques en ligne”, a expliqué l’auteur de l’étude Yasir Zaki, professeur adjoint d’informatique à l’Université de New York à Abu Dhabi.
« Aux États-Unis par exemple, un quart des adultes interagissent régulièrement avec des contenus politiques sur la plateforme. Environ 75 % des vues de vidéos YouTube proviennent de son algorithme de recommandation, ce qui met en évidence la capacité potentielle de cet algorithme à créer des chambres d’écho et à diffuser des contenus extrémistes, un sujet de préoccupation majeur. Cela nous a motivé à concevoir une expérience pour mieux comprendre comment l’algorithme influence ce que les gens voient sur la plateforme.
Les chercheurs ont mené leur étude en utilisant des robots 360 pour simuler les utilisateurs de YouTube. Ils ont créé de nouveaux comptes Google et YouTube pour chaque bot afin d’isoler le processus de « personnalisation » piloté par l’algorithme de recommandation de YouTube.
Initialement, les chercheurs ont collecté les 20 vidéos les plus recommandées sur la page d’accueil YouTube pour les nouveaux comptes sans historique de visionnage. Ils ont analysé la répartition des catégories de vidéos recommandées et des classes politiques, et ont constaté que les vidéos « Actualités et politique », lorsqu’elles étaient recommandées, étaient principalement de centre et de gauche.
Ensuite, chaque utilisateur (bot) a regardé 30 vidéos correspondant à son groupe politique désigné (par exemple, Extrême gauche, gauche, etc.), en enregistrant les vidéos recommandées après chaque visionnage. L’analyse a montré que les recommandations étaient largement alignées sur la classification politique de l’utilisateur et la rapidité avec laquelle les recommandations adaptées aux préférences de l’utilisateur variaient.
Les utilisateurs ayant complété la première phase ont ensuite visionné 30 vidéos d’une classification politique différente, dans le but de voir à quelle vitesse ils pourraient « échapper » à leur classe d’origine et « entrer » dans la nouvelle classe politique. Les résultats ont indiqué une asymétrie dans la vitesse de fuite, suggérant un biais en faveur du contenu de gauche dans les recommandations YouTube.
Enfin, les utilisateurs regardaient les vidéos les plus recommandées sur leur page d’accueil et collectaient des recommandations après chaque vidéo. Cette phase a exploré les transitions dans les recommandations et a constaté que l’algorithme avait tendance à ramener les utilisateurs vers un contenu centriste et à s’éloigner des extrêmes politiques.
Dans l’ensemble, les résultats ont indiqué que l’algorithme de recommandation de YouTube présentait un biais de gauche dans la distribution des recommandations, même en contrôlant le nombre de vidéos dans les différentes classes politiques. L’algorithme a permis aux utilisateurs d’accéder plus facilement aux personnalités politiques de gauche et d’échapper à celles de droite.
En d’autres termes, lorsqu’un utilisateur commence à regarder du contenu politique d’extrême droite sur YouTube, l’algorithme de recommandation est plus efficace pour suggérer et promouvoir des contenus moins extrêmes, qui peuvent inclure des contenus de droite plus modérés, voire des contenus centristes. En conséquence, les utilisateurs qui s’intéressent initialement à des contenus d’extrême droite peuvent se retrouver relativement rapidement exposés à un plus large éventail de perspectives politiques.
D’un autre côté, lorsqu’un utilisateur commence à regarder du contenu politique d’extrême gauche sur YouTube, l’algorithme est un peu plus lent à l’éloigner du contenu d’extrême gauche. Il faut plus de temps aux utilisateurs pour passer d’un contenu d’extrême gauche à un contenu moins extrême que dans le scénario d’extrême droite.
« Nos recherches mettent en évidence que l’algorithme de recommandation de YouTube exerce une influence modératrice sur les utilisateurs, les éloignant des extrêmes politiques. Cependant, cette influence n’est pas également équilibrée ; est plus efficace pour éloigner les utilisateurs du contenu d’extrême droite que du contenu d’extrême gauche. De plus, nos résultats révèlent que les recommandations de l’algorithme sont biaisées vers la gauche, même en l’absence de l’historique de visionnage précédent d’un utilisateur.
La recherche met en évidence la manière dont l’algorithme de recommandation de YouTube peut influencer la consommation de contenu politique par les utilisateurs.
« La recherche sur les biais algorithmiques a attiré une attention considérable ces dernières années, et de nombreuses solutions ont été proposées pour exposer et traiter ces biais dans les systèmes actuels. Cela dit, nous avons été surpris de constater que l’algorithme de recommandation de YouTube, l’une des plateformes les plus populaires, présente toujours un parti pris politique de gauche. Ces résultats incitent à enquêter sur l’adéquation des préjugés politiques dans les algorithmes de recommandation sur les plateformes de médias sociaux et sur les conséquences sociales et politiques importantes qui peuvent en résulter.
Mais l’étude, comme toute recherche, comporte certaines mises en garde. L’étude a été menée sur une période spécifique, et les algorithmes et le paysage du contenu de YouTube peuvent évoluer au fil du temps. Par conséquent, les résultats pourraient ne pas refléter pleinement l’état actuel de la plateforme ou ses développements futurs.
De plus, la recherche s’est concentrée principalement sur le contexte politique américain. En conséquence, les résultats pourraient ne pas être directement applicables à d’autres pays ou à d’autres scénarios politiques. La dynamique de l’algorithme de recommandation de YouTube et son impact sur la consommation de contenu politique peuvent varier considérablement selon les contextes culturels et politiques.
“Notre étude s’est concentrée principalement sur la politique américaine, et des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer la validité de ces résultats en dehors des États-Unis.”
L’étude intitulée « L’algorithme de recommandation de YouTube est de gauche aux États-Unis » a été rédigée par Hazem Ibrahim, Nouar AlDahoul, Sangjin Lee, Talal Rahwan et Yasir Zaki.