Fim de mecanismo de transparência do YouTube alerta pesquisadores
Remoção de parâmetro na API da plataforma deve dificultar compreensão sobre sistema de relação e recomendação de vídeos
Tecnologia e Ciência|Bruno Araujo, do R7
Uma mudança do YouTube em sua interface de programação de aplicações (API), um conjunto aberto de informações para que desenvolvedores acessem dados e "conversem" com softwares e plataformas, preocupa pesquisadores da área.
É que o parâmetro relatedToVideoID, muito importante nos últimos anos para estudos sobre como o YouTube relaciona e recomenda vídeos, será descontinuado no início de agosto de 2023.
O medo de especialistas ouvidos pelo R7 é que, com o fim desse recurso, que acaba atuando como um mecanismo de transparência dentro do YouTube, fique mais difícil entender como a plataforma de vídeos opera para sugerir conteúdo aos seus espectadores. A empresa ainda não anunciou nenhuma alternativa ao parâmetro relatedToVideoID.
"Ano após ano, pesquisas nessa área continuam descobrindo, apesar da atuação da plataforma em corrigir alguns desses casos, problemas graves como a promoção de conteúdos criminosos, incitação de violência, informações falsas e outros riscos à saúde e segurança da população", diz Carlos Eduardo Barros, pesquisador no NetLab, Laboratório de Estudos de Internet e Mídias Sociais da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ).
"Essa nova condição impede a fiscalização de possíveis vieses no algoritmo que possam prejudicar a experiência dos usuários", pondera Barros.
Segundo Guilherme Felitti, fundador da Novelo Data, empresa de monitoramento na internet e análise de dados, a maioria das nossas interações online ainda são feitas em plataformas que operam "num modelo caixa-preta".
"Existe um movimento crescente, dentro e fora do Brasil, de auditoria desses algoritmos. [Trata-se de] Uma espécie de engenharia reversa para destrinchar suas principais escolhas e comportamentos. E como isso impacta a sociedade. Esse é o ponto mais importante", completa.
Procurado pelo R7, o YouTube confirma a remoção do relatedToVideoID e conta que o parâmetro "não retorna mais resultados que refletem o produto em seu estágio atual". Mas que segue trabalhando "em novas formas de garantir transparência e colaborar com pesquisadores acadêmicos de todo o mundo".
Entenda as APIs
Uma API nada mais é que uma tecnologia usada por empresas para compartilhar ferramentas e definições de seu produto para que terceiros:
1) conectem seus próprios serviços a ele;
2) desenvolvam novos programas e tecnologias a partir daquele software ou plataforma;
3) extraiam informações para usos variados, como é o caso das pesquisas com o YouTube.
Como Felitti exemplifica, a API é um "mercadão municipal": "ela tem várias balcões. E em cada um deles você pode pegar um 'alimento', no caso, uma informação, com o objetivo de fazer uma refeição".
"O que o YouTube anunciou, sem muito alarde, é que eles vão fechar um dos balcões e não vai ter substituto", diz.
Já Barros alerta sobre a relevância do sistema de recomendações de uma plataforma como o YouTube. E destaca a importância de auditar o algoritmo dele e dos outros grandes players do mercado, como Facebook, Instagram e Twitter.
"As recomendações são responsáveis por mais de dois terços do consumo de vídeos no YouTube. Isso significa que pouca gente entra no site já sabendo o que quer assistir: a maioria navega conforme a maré dos algoritmos – e parte dos cientistas têm se questionado se isso também não é uma forma de publicidade desregulada".
Em 2022, a partir do parâmetro que será descontinuado, o NetLab foi capaz de mapear se conteúdos conspiratórios sobre meio ambiente no YouTube se benecifiavam do sistema de recomendações para ganhar relevância.
"Nesse estudo, demonstramos que os usuários que assistiram a conspirações ambientais receberam mais recomendações conspiratórias sobre outros temas do que vídeos de fontes diferentes sobre a questão ambiental. Esse é um de muitos estudos internacionais que buscam entender se algoritmos como o do Youtube criam ou promovem um viés de radicalização dos usuários de forma sistemática", complementa o pesquisador do NetLab.
Felitti salienta que existem outras formas de extrair e analisar os dados obtidos por meio do relatedToVideoID, mas que é um processo tecnicamente mais difícil.
"Ao invés de sair pela porta, você vai precisar pegar uma picareta e abrir um buraco na parede. Se o conhecimento técnico é insuficiente, pra muita gente vai ser mais fácil desistir do projeto".