YouTube’un Radikalleşmedeki Rolü Nedir?

YouTube’un algoritması hakkında kaleme alınan yeni bir makale, YouTube’un radikalleşmeye sebepolduğu tartışmalarının tekrar alevlenmesi neden oldu. Mark Ledwich ve Anna Zaitsev tarafından kaleme alınan makalede, YouTube’un aşırılık yanlısı bir görüntünün akabinde emsal görüntüleri önermediğini tez ediyor. Şimdi hakemli bir mecmuada kıymetlendirilmeyen makalede, YouTube’un algoritmasının ana akım medya kanallarını bağımsız içeriklere karşı koruduğunu sav etti. 

Bu alanda çalışma yürüten öbür uzmanlar, Leidwich ve Zaitsev tarafından yazılan makaleye yanıt verdiler. Uzmanlar, makalenin metodunu eleştirdiler ve böyle bir kıymetlendirme yapmak için algoritmanın yalnızca önemlibirkaç faktörden biri olduğunu, data bilimin tek başına bu soruya karşılık veremeyeceğini söylediler. 

YouTube’un radikalleşmede rol aldığını, birinci olarak teknoloji alanında çalışmalar yapan sosyolog Zeynep Tüfekçi, New York Times’da yayınlanan makalesi ile belirtti. Tüfekçi, YouTube’un önerdiği görüntülerin kullanıcıları yavaş yavaş daha çok içeriklere yönlendirdiğini söyledi. Zeynep Tüfekçi, koşu hakkındaki görüntülerin ultra maratonlara, aşılar hakkındaki görüntülerin komplo teorilerine ve siyaset görüntülerinin Holokostu inkar eden görüntüler üzere görüntülere yönlendirdiğini yazdı. 

Algoritmalar denetlenmezse, aşırıcılık yanlıları medyayı ele geçirecek

YouTube’un eski çalışanı Guillaume Chaslot, Zeynep Tüfekçi’nin savlarını detaylı olarak ele aldı. Chaslot, YouTube tekliflerinin aslında komplo teorileri ve temelde yanlış olan görüntülere karşı önyargılı olduğunu lakin insanların sitede daha fazla vakit geçirmesinin yolunun da buralardan geçtiğini söylüyor. 

İzlenme müddetlerinin olabilecek en üst seviyeye çıkarılması, YouTube’un algoritmalarının temelini oluşturuyor. YouTube’un bir şirket olarak bu hususta şeffaf olmaması, radikalleşmeye karşı çabayı imkansız hale getiriyor. Şeffaflık olmadan, bu durumu güzelleştirmenin yollarını bulmak sıkıntı. 

Şeffaf olmama konusunda YouTube, pek de yalnız değil. Şirketlerden devlet kurumlarına kadar bir çok yapılanma, büyük sistemleri hakkında şeffaf davranmıyor. Çocukların okullara yerleştirilmesini sağlayan sistemlerden, kredi puanlarının belirlenmesine kadar bir çok sistem, makine öğrenme algoritmalarını kullanıyor. Çoklukla de bu sistemlerin nasıl karar verdikleri hakkında kurumlar ve şirketler tarafından açıklama yapılmıyor. 

Teklif sisteminin nasıl işlediğini açıklanması gerekiyor

Makine öğrenme sistemleri çoklukla büyük ve karmaşıktır. Bu sistemler, genel olarak bilginin girdiği, yeniden bilgi ve hareketin ortaya çıktığı kara kutular olarak tanımlanır. Bu nedenle YouTube’un teklif sistemi üzere algoritmaların tam olarak nasıl çalıştığını bilmeden, sitenin nasıl çalıştığını anlamaya çalışmak kaputu açmadan bir otomobilin nasıl çalıştığını anlamaya çalışmaya emsal.

Radikallik ve aşırılığın önlenmesi için şirketler ve devlet kurumları, kullandıkları algoritmalar konusunda daha şeffaf olabilirler. Bu şeffaflığı sağlamanın iki yolu bulunuyor. Birincisi, karşı olgusal açıklamaların sunulması. Karşı açıklamalar için algoritmanın bütün mantığı anlatılmadan temel mantığı açıklanabilir. Bir bankanın kredi puanı belirlemesinde, “18 yaşından büyükseniz ve evvelce borcunuz yoksa krediniz kabul edilir” halinde bir açıklama yapması, sistemin işleyişi için kolay ancak tesirli bir tanımlama olabilir.

İkinci yol ise algoritma testi ve kontrolüdür. Algoritmaların geriye yanlışsız test edilmesi ve daima olarak denetlenmesi, yanlış tekliflerin önüne geçilmesini sağlayabilir. YouTube’un algoritmasının denetlenmesi, teklif özelliğinin hangi görüntüleri öncelikli olarak önerildiğini ortaya çıkarabilir. 

Karşı olgusal açıklamalar yahut algoritma kontrolünü yapmak, sıkıntı ve maliyetli bir süreç olsa da ziyadesiyle kıymetlidir. Zira karşısına çıkan alternatif, insanlık için daha makus sonuçlar ortaya çıkarabilir. Algoritmalar denetim edilmez ve denetlenmezse, komplo teorisyenlerinin ve aşırılık yanlılarının medyayı kademeli olarak ele geçirmesi kelam konusu olabilir.