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Mozilla的一项新研究发现，即使用户告诉YouTube他们对某些类型的视频不感兴趣，类似的推荐仍会不断出现。Mozilla研究人员通过利用来自2万多名YouTube用户的视频推荐数据发现“不感兴趣”、“不喜欢”、“停止推荐频道”和“从观看历史中删除”等按钮在防止类似内容被推荐方面基本上不起作用。

报告发现，即使在最好的情况下，这些按钮仍允许通过跟用户说他们不感兴趣的内容相似的一半以上的推荐。在最糟糕的情况下，这些按钮在阻止类似视频方面几乎不起任何作用。

为了收集来自真实视频和用户的数据，Mozilla研究人员招募了使用该基金会的RegretsReporter志愿者。这是一个浏览器扩展，在参_TdcMjazw与者观看的YouTube视频上覆盖了一个普通的“停止推荐”按钮。在后端，用户被随机分配到一个小组，因此每次他们点击Mozilla放置的按钮时都会向YouTube发送不同的信号--不喜欢、不感兴趣、不推荐频道、从历史记录中删除，还有一个对照组--没有向平台发送反馈。

通过利用从5亿多个推荐视频中收集的数据，研究助理创建了超44，000对视频--一个“被拒绝”的视频，再加上一个随后被YouTube推荐的视频。然后，研究人员自己进行配对评估或使用机器学习来决定推荐的视频是否与用户拒绝的视频过于相似。

跟基线对照组相比，发送“不喜欢”和“不感兴趣”信号在防止不良推荐方面只有效果并不明显，其分别防止了12%和11%的不良推荐。“不推荐频道”和“从历史记录中删除”按钮则略微有效--它们防止了43%和29%的不良推荐，不过研究人员称平台提供的工具仍不足以引导不需要的内容。

研究人员写道:“YouTube应该尊重用户分TdcMjazw享的关于他们体验的反馈，把它们当作关于人们想在平台上花费时间的有意义的信号。”js

YouTube发言人Elena Hernandez称，这些行为是故意的，这是因为该平台并不试图阻止跟某个主题有关的所有内容。但Hernandez批评了这份报告，称它没有_javascript考虑YouTube的控制措施是如何设计的。

“重要的是，我们的控制措施不会过滤掉整个话题或观点，因为这可能会对观众产生负面影响，javascript如创建回声室，”Hernandez告诉The Verge，“我们欢迎在我们的平台上进行学术研究，这就是为什么我们最近通过我们的YouTube研究人员计划扩大了数据API访问。Mozilla的报告没有考虑到我们的系统是如何实际工作的，因此我们很难收集到许多见解。”

Hernandez表示，Mozilla对“类似”的定义没有考虑到YouTube的推荐系统是如何工作的。Hernandez称，“不感兴趣”选项会删除特定的视频，而“不推荐频道”按钮会阻止该频道在未来被推荐。该公司表示，它并不寻求停止推荐跟某一主题、意见或发言人有关的所有内容。