論文の概要: Efficient Data Retrieval and Comparative Bias Analysis of Recommendation Algorithms for YouTube Shorts and Long-Form Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21467v1
- Date: Tue, 29 Jul 2025 03:13:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.565958
- Title: Efficient Data Retrieval and Comparative Bias Analysis of Recommendation Algorithms for YouTube Shorts and Long-Form Videos
- Title（参考訳）: YouTubeショートビデオとロングフォームビデオのレコメンデーションアルゴリズムの効率的なデータ検索と比較バイアス解析
- Authors: Selimhan Dagtas, Mert Can Cakmak, Nitin Agarwal,
- Abstract要約: 本研究では,ショートフォームビデオとロングフォームビデオの両方において,YouTubeのレコメンデーションアルゴリズムを解析するためのフレームワークを開発する。
この分析は、2つのフォーマットにわたるレコメンデーションアルゴリズムの異なる行動パターンを明らかにする。
南シナ海紛争のような政治的に敏感なトピックのバイアスに関する新たな調査は、これらのアルゴリズムが物語を形作る際に果たす役割を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.011824113969195
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The growing popularity of short-form video content, such as YouTube Shorts, has transformed user engagement on digital platforms, raising critical questions about the role of recommendation algorithms in shaping user experiences. These algorithms significantly influence content consumption, yet concerns about biases, echo chambers, and content diversity persist. This study develops an efficient data collection framework to analyze YouTube's recommendation algorithms for both short-form and long-form videos, employing parallel computing and advanced scraping techniques to overcome limitations of YouTube's API. The analysis uncovers distinct behavioral patterns in recommendation algorithms across the two formats, with short-form videos showing a more immediate shift toward engaging yet less diverse content compared to long-form videos. Furthermore, a novel investigation into biases in politically sensitive topics, such as the South China Sea dispute, highlights the role of these algorithms in shaping narratives and amplifying specific viewpoints. By providing actionable insights for designing equitable and transparent recommendation systems, this research underscores the importance of responsible AI practices in the evolving digital media landscape.
- Abstract（参考訳）: YouTube Shortsのようなショートフォームビデオコンテンツの人気が高まり、デジタルプラットフォーム上でのユーザーエンゲージメントが変化し、ユーザーエクスペリエンスを形成する上でのレコメンデーションアルゴリズムの役割について批判的な疑問が持ち上がった。
これらのアルゴリズムは、コンテンツ消費に大きな影響を及ぼすが、バイアス、エコーチャンバー、コンテンツ多様性への懸念は持続する。
本研究では、YouTubeのAPIの制限を克服するために、並列コンピューティングと高度なスクレーピング技術を用いて、ショートフォームとロングフォームのビデオの両方に対するYouTubeの推奨アルゴリズムを分析するための効率的なデータ収集フレームワークを開発する。
この分析は、2つのフォーマットにわたる推奨アルゴリズムの異なる行動パターンを明らかにし、ショートフォームビデオは、ロングフォームビデオと比較して、より即座に、より多様なコンテンツをエンゲージする傾向を示している。
さらに、南シナ海紛争のような政治的に敏感なトピックのバイアスに関する新たな調査では、物語の形成や特定の視点の増幅においてこれらのアルゴリズムが果たす役割を強調している。
この研究は、公平で透明なレコメンデーションシステムを設計するための実用的な洞察を提供することによって、進化するデジタルメディアの展望において責任あるAIプラクティスの重要性を浮き彫りにする。
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