Янник Кильхер, эксперт в области машинного обучения и автор популярного YouTube-канала, проводит критический разбор научного исследования, посвященного путям радикализации пользователей на YouTube (авторы — Мануэль Орта Рибейро и др.). В статье анализируются методы сбора данных, концепция «инфекции» аудитории идеями «альтернативных правых» и предлагается альтернативная модель происходящего, основанная на статистической диффузии, а не на манипулятивном алгоритме.
🧐 Гипотеза «радикального трубопровода» против теории диффузии 0:00
В центре внимания Янника Кильхера находится исследование, авторы которого утверждают, что YouTube способствует радикализации пользователей через свои алгоритмы рекомендаций . Согласно этой гипотезе, зрители начинают с просмотра каналов так называемого «Интеллектуального тёмного веба» (IDW — Intellectual Dark Web), обсуждающих сложные социальные темы, затем переходят к «альт-лайт» (умеренным правым) и, в конечном итоге, попадают в «альт-райт» (ультраправые и этнонационалистические сообщества) .
Янник Кильхер критикует этот подход, считая его примером когнитивного искажения: когда исследователи, имея готовую гипотезу, собирают только подтверждающие её данные, игнорируя более простые объяснения . По мнению ведущего, наблюдаемые эффекты объясняются не целенаправленным «трубопроводом», а естественной близостью сообществ и размером их аудиторий.
В рамках своей критики Кильхер предлагает альтернативную модель:
- Сообщества IDW и «альт-лайт» находятся очень близко друг к другу по тематике и составу аудитории .
- Ультраправое сообщество («альт-райт») значительно меньше по размеру и расположено чуть дальше от центра, но всё ещё ближе к IDW, чем к мейнстримным СМИ .
- Наблюдаемый переход пользователей между группами — это процесс статистической диффузии (случайного разброда аудитории), а не направленное движение в сторону радикализации .
🧪 Методология и проблема контрольной группы 12:44
Для анализа авторы исследования разделили каналы на четыре кластера:
- IDW (Intellectual Dark Web): каналы вроде Джо Рогана, обсуждающие гендерные различия и политику .
- Alt-light: гражданские националисты и либертарианцы .
- Alt-right: этнонационалисты и сторонники превосходства белой расы .
- Control Group (Контрольная группа): мейнстримные каналы (Vox, GQ, Wired, Business Insider) .
Янник Кильхер указывает на фундаментальную ошибку в выборе контрольной группы . В то время как первые три группы состоят из «нативных» YouTube-блогеров (индивидуальных авторов), контрольная группа представлена традиционными медиа-гигантами. По мнению ведущего, пользователи ведут себя на каналах Vox и GQ иначе не из-за политики, а потому что это «корпоративный контент», который часто служит лишь кликбейтом или «рейдж-бейтом» (rage bait) и не предполагает формирования лояльного сообщества .
📊 Активность аудитории и удержание пользователей 16:06
Анализ данных показал, что каналы IDW и «альт-лайт» демонстрируют взрывной рост участия аудитории по сравнению с традиционными медиа:
- Количество комментариев на видео в этих сообществах значительно выше, чем в контрольной группе .
- Показатель вовлеченности (лайки и просмотры на видео) у «альтернативных» авторов выше, так как пользователи чувствуют личную связь с блогером, чего нет у корпоративных каналов вроде Business Insider .
- Контрольная группа крайне плохо удерживает пользователей: согласно метрикам Jaccard similarity, прошлогодняя аудитория Vox — это не те же люди, что смотрят его в текущем году. Они вынуждены постоянно привлекать новых зрителей, так как старые уходят .
Кильхер отмечает, что «альт-райт» также плохо удерживают аудиторию по сравнению с IDW . Он считает это аргументом против теории радикализации: если бы YouTube эффективно затягивал людей в «альт-райт», показатели удержания в этой группе должны были быть самыми высокими.
🦠 Концепция «инфекции» и математика малых чисел 28:09
Наиболее спорным моментом исследования Кильхер называет термин «инфекция» пользователей . Авторы считают пользователя «инфицированным», если он, ранее комментируя только IDW или «альт-лайт», оставил хотя бы один комментарий под видео ультраправых.
Янник Кильхер выдвигает встречные аргументы:
- Отсутствие обратной проверки: Чтобы доказать существование «трубопровода», исследователи должны были показать, что пользователи «альт-райт» не переходят обратно в IDW или мейнстрим в тех же пропорциях . Без этого данные выглядят как обычное перемешивание аудитории во всех направлениях.
- Эффект масштаба: Исследование утверждает, что 23% аудитории «альт-райт» — это «бывшие» пользователи «альт-лайт» . Кильхер объясняет это простой вероятностью: YouTube огромен, а сообщество «альт-райт» микроскопично. Шанс того, что первый комментарий пользователя случайно окажется в крошечном сегменте ультраправых, близок к нулю. Поэтому почти любой зритель «альт-райт» статистически окажется «пришедшим извне» .
🤖 Алгоритмы YouTube: манипуляция или реклама? 36:04
Исследователи проанализировали рекомендации видео и каналов, используя метод «случайного блуждания» (один клик по рекомендации за другим). Они обнаружили, что при просмотре «альт-лайт» шанс попасть на видео «альт-райт» составляет около 2%, тогда как из контрольной группы этот шанс практически равен нулю .
Кильхер обращает внимание на странную аномалию в данных :
- В рекомендациях каналов (где автор может сам выбирать «друзей» канала) связь между альтернативными сообществами сильна.
- В рекомендациях видео (где правит системный алгоритм YouTube) «альт-райт» практически исчезают, а пользователю активно навязываются видео из контрольной группы (мейнстрим) .
По мнению Янника, это свидетельствует скорее об «алгоритмическом продвижении» мейнстримных СМИ за счет больших рекламных бюджетов, чем о продвижении радикалов . Он утверждает, что YouTube активно вмешивается в рекомендации видео, чтобы минимизировать охваты маргинальных групп, в то время как рекомендации каналов отражают более естественную структуру интересов пользователей.
В завершение Кильхер призывает зрителей всегда искать более простые объяснения и не поддаваться предвзятости подтверждения при анализе сложных данных о поведении людей в сети .
