【翻訳】 YouTubeの "ウサギの穴"現象のヒミツ（Edward Muldrew, The Startup, 2019）

レコメンデーション Youtube

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1つのビデオを見るだけのつもりが、3時間の視聴ビデオビンゴゲームに変わるのはなぜ？

誰もが経験することです。最初は何の変哲もない、ハウツービデオを見ることから始まります。気がついたら午前2時、3時間も新しい電動歯ブラシのレビューを見ていたなんてことも。

俗にYouTubeの「ウサギの穴」*1と呼ばれるこの現象は、YouTubeの動画を延々と見続けるプロセスを表していますが、YouTubeのレコメンドアルゴリズムを詳しく見てみると、この現象がどのようにして起こるのかがわかります。

このレコメンドアルゴリズムの理解についての問題の一つは、Googleがこの領域にわたって非常に気難しい態度で、かつ漠然としていることです。実態として、これは、データサイエンスと人工知能の問題なのです。このウサギの穴に関する最高のジャーナリズムは、ニューヨークタイムズのジャーナリスト、ケビン・ルースによるもので、このブログでは彼の研究をいくつか紹介することにします。

人工知能

2015年、Googleのディープラーニング人工知能研究チーム「Google Brain」は、人間の脳を模倣したAIであるニューラルネットワークを中心に、YouTubeのレコメンデーションシステムの再構築を開始しました。2017年のVergeのインタビューで、YouTubeの幹部は、新しいアルゴリズムは、人間が決して特定できないような動画間の「隣接関係」を把握することで、ユーザーをより深くプラットフォームに引き込むことができると述べています。

基本的には、1つのニューラルネットワークが動画をフィルタリングし、視聴者の「次へ」選択の候補として良いかどうかを判断します（ユーザーの履歴や、類似のユーザーが視聴したものを基に判断する）。

一方、2つ目のニューラルネットワークは、動画に点数をつけてランク付けします。これは、動画の新しさやチャンネルのアップロード頻度など、一切明かされていない要素に基づくものです。

このアイデアは、「良い」ビデオを特定するのではなく、視聴者が見たいと思うビデオとマッチングさせることです。最終的な目標は、視聴者ができるだけ多くの時間をこのプラットフォームで過ごすことです。

新しいアルゴリズムはうまく機能しましたが、完璧ではありませんでした。YouTubeの現役社員や元社員によると、1つの問題は、A.I.がユーザーを特定のニッチに囲い込む傾向があり、すでに見たことのある動画と似たような動画を推奨していたことです。結局、ユーザーは飽きてしまいました。

強化のアルゴリズム

そこでGoogle Brainの研究者たちは、YouTubeユーザーを既存の興味に合わせるのではなく、YouTubeのさまざまな分野に誘導することで、より長くユーザーを惹きつけることができないかと考えたのです。そこでGoogle Brainの研究者たちは、強化学習と呼ばれる異なるタイプのAIを組み込んだ新しいアルゴリズムのテストを開始しました。

この新しいAIは「リインフォース」と呼ばれ、一種の長期中毒マシーンでした。ユーザーの嗜好を広げ、1本だけでなく何本も見てもらえるようなおすすめを予測し、長期的にユーザーのエンゲージメントを最大化するよう設計されています。

アルゴリズムは行動駆動型

YouTubeによると、以下のようなユーザーの行動が、アルゴリズムの選択の指針の一部になっているそうです。

  • 視聴の有無（インプレッション数と再生数）
  • 人々がビデオを見るのに費やした時間（視聴時間、またはリテンション）
  • 動画の人気が雪だるま式に高まる速さ、あるいは高まらない速さ（視聴速度、成長率）
  • ビデオがどれだけ新しいか（新しいビデオは、雪だるま式に増えるチャンスを与えるために、特別な注目を集めることがあります）。
  • チャンネルが新しい動画をアップロードする頻度
  • プラットフォームで人々が費やした時間（セッション時間）
  • 「いいね！」「嫌い」「シェア」（エンゲージメント）
  • 「興味なし」のフィードバック（ユーザーペイン）

絶え間ない調整

YouTubeのレコメンデーションシステムは、広告主の要求、規制、ユーザーのエンゲージメントの増加により、常に変化しています。同社は毎年多くの小さな変更を加えており、すでに、陰謀論よりも「権威ある情報源」のビデオを促進するために、大きなニュースイベントの後にスイッチを入れるバージョンのアルゴリズムを導入しています。

長年にわたり、アルゴリズムは、ユーザーがクリックする可能性の高い動画を表示することで、再生回数を最大化するようにプログラムされていました。しかし、クリエイターはすぐにこのシステムを覚え、クリックを誘うようなタイトルの動画を投稿したり、人目を引くサムネイル画像を選んだりして、再生回数を増やしていました。そこで、YouTubeの幹部は、再生回数よりも視聴時間を優先したレコメンデーションアルゴリズムを導入することを発表しました。これにより、YouTubeはユーザーの消費状況をより深く理解できるようになり、レコメンドアルゴリズムも改善されました。

批判について

YouTubeは、動画レコメンドアルゴリズムが過激になっているとの指摘がある中、そのアルゴリズムを擁護してきました。

しかし、同社の英国向け新マネージングディレクター、ベン・マコーウェン・ウィルソンは、YouTubeは「ウサギの穴にあなたを連れて行くことの反対を行っています」と述べました。

しかし、YouTubeはそのアルゴリズムの仕組みを正確に説明したことはありません。批評家たちは、このプラットフォームがますますセンセーショナルで陰謀論的なビデオを提供するようになっていると言っています。

ウィルソン氏はこれにも同意しません。 「YouTubeの素晴らしいところです。ある狭い範囲から、実際にあなたの視野を広げ、あなたをウサギの穴に連れ込むのとは正反対のことをするものです」と彼は言う。

出典

*1:訳者注：「 "rabbit hole" は『不思議の国のアリス』の物語から由来しています。不思議の国のアリスに出てくるウサギは、アリスの目の前を横切ってウサギの穴の中に飛び込んでいきます。このウサギの穴の先は不思議の国に繋がっていて、普段の世界とは違う幻想的な世界がそこに広がっているわけです。」- “go down the rabbit hole” の意味は「ウサギの穴に落ちる」ではない！？ | 英語たいむ より