YouTube algoritmasının 2020 ABD seçimlerinde hile iddialarını içeren içerikleri şüpheci kullanıcılara orantısız şekilde önerdiği iddia edildi

New York Üniversitesi (NYU) Sosyal Medya ve Siyaset Merkezi araştırmacıları tarafından yayımlanan bir rapor, YouTube’un öneri algoritmasının 2020 ABD başkanlık seçimleri döneminde seçim sonuçlarının meşruiyetine şüpheyle yaklaşan kullanıcılara, seçim hilesi iddialarını içeren videoları diğer kullanıcılara kıyasla daha fazla önerdiğini öne sürdü. Kasım ve Aralık 2020 döneminde 300’den fazla katılımcıyla gerçekleştirilen çalışmada, kullanıcıların geçmiş tercihlerinin etkisini izole etmek amacıyla rastgele atanan başlangıç videoları ve belirli tıklama kuralları (traversal rules) eşliğinde algoritmanın sunduğu öneriler takip edildi.

Araştırma bulguları, seçim sonuçlarına en çok şüpheyle yaklaşan katılımcılara, en az şüphe duyanlara oranla üç kat daha fazla seçim hilesi temalı video önerildiğini göstermektedir. Araştırmacılar, algoritmanın kullanıcıların geçmiş izleme verileri veya demografik bilgilerine dayanarak "kullanıcının ilgi duyabileceği içeriği sunma" hedefiyle hareket ettiğini, ancak bu mekanizmanın komplo teorileri ve dezenformasyonun hedef kitleye ulaşmasında bir "yankı odası" etkisi yaratmış olabileceğini değerlendirdi.

YouTube sözcüsü Elena Hernandez, söz konusu raporun sistemlerinin çalışma prensiplerini doğru yansıtmadığını belirterek iddiaları reddetti. Şirket, platformun 2020 seçimlerine ilişkin asılsız hile iddialarını içeren videoların yayılmasına veya önerilmesine izin vermediğini; seçimlerle ilgili en çok izlenen ve önerilen içeriklerin yetkili haber kaynaklarından geldiğini savundu. Ayrıca YouTube, araştırmanın algoritma tarafından önerilen içerikler ile kullanıcıların kendi abone oldukları kanallardan gelen içerikler arasında ayrım yapmadığını ve kullanıcı tercihlerinin algoritmadan daha belirleyici olduğunu öne süren farklı çalışmalara atıfta bulundu.

Araştırmacılar, YouTube algoritmasının bir "kara kutu" gibi kapalı olması nedeniyle sistemin iç işleyişini bütünüyle çözümleyemediklerini ve çalışmanın algoritmayı tersine mühendislik yöntemiyle incelemek yerine yalnızca kullanıcılara sunulan içeriklerdeki sistematik farkları tanımlamayı amaçladığını belirtti. Raporda ayrıca, katılımcı profilinin (çoğunlukla genç ve Demokrat eğilimli) genel kullanıcı kitlesini tam olarak temsil etmeyebileceği ve bazı videoların platformdan silinmesi nedeniyle veri setinde kısıtlar oluştuğu gibi çekincelere de yer verildi.