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。
関連論文リスト
- Generative Ghost: Investigating Ranking Bias Hidden in AI-Generated Videos [106.5804660736763]
ビデオ情報検索は、ビデオコンテンツにアクセスするための基本的なアプローチである。
我々は,検索モデルがアドホックや画像検索タスクにおいて,AI生成コンテンツに好適であることを示す。
我々は、ビデオ検索に挑戦する文脈において、同様のバイアスが出現するかどうかを考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-11T07:43:47Z) - Bridging Information Asymmetry in Text-video Retrieval: A Data-centric Approach [56.610806615527885]
テキストビデオ検索(TVR)における重要な課題は、ビデオとテキスト間の情報非対称性である。
本稿では,このギャップを埋めるために,テキスト表現を豊かにすることで,映像コンテンツの豊かさに合わせたデータ中心のフレームワークを提案する。
本稿では,最も関連性が高く多様なクエリを識別し,計算コストを低減し,精度を向上するクエリ選択機構を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-14T01:24:09Z) - A Human-ML Collaboration Framework for Improving Video Content Reviews [12.841825384884679]
ビデオコンテンツモデレーション領域におけるビデオ内分類学的人間のアノテーションの局所化の問題に対処する。
私たちの重要な貢献は、人間の意思決定の質と効率を最大化することを目的とした、新しいヒューマンマシンラーニング(ML)コラボレーションフレームワークです。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-18T00:47:16Z) - Deep Video Prior for Video Consistency and Propagation [58.250209011891904]
視覚的ビデオの時間的整合性に対する新規で一般的なアプローチを提案する。
提案手法は,大規模なデータセットではなく,オリジナルビデオとプロセッシングビデオのペアでのみ訓練される。
我々は、Deep Video Priorでビデオ上で畳み込みニューラルネットワークをトレーニングすることで、時間的一貫性を実現することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-27T16:38:52Z) - A Survey on Deep Learning Technique for Video Segmentation [147.0767454918527]
ビデオセグメンテーションは幅広い応用において重要な役割を果たしている。
ディープラーニングベースのアプローチは、ビデオセグメンテーションに特化しており、魅力的なパフォーマンスを提供している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-02T15:51:07Z) - Video Summarization Using Deep Neural Networks: A Survey [72.98424352264904]
ビデオ要約技術は、ビデオコンテンツの最も有益な部分を選択して、簡潔で完全なシノプシスを作成することを目指しています。
本研究は,この領域における最近の進歩に着目し,既存の深層学習に基づく総括的映像要約手法の包括的調査を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-15T11:41:29Z) - Unboxing Engagement in YouTube Influencer Videos: An Attention-Based Approach [0.3686808512438362]
言葉(文章)による「言えること」は、映像(映像)や音響(オーディオ)による映像エンゲージメントの予測よりも重要である。
長文YouTubeインフルエンサービデオの非構造化データを解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-22T19:32:52Z) - Multimodal Topic Learning for Video Recommendation [5.458980400688099]
ビデオトピックをオフラインで生成するためのマルチモーダルトピック学習アルゴリズムを提案する。
生成されたトピックは、嗜好範囲の決定とレコメンデーション生成を容易にする意味トピック機能として機能する。
提案アルゴリズムはKuaibao情報ストリーミングプラットフォームに実装されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-26T07:02:47Z) - Feature Re-Learning with Data Augmentation for Video Relevance
Prediction [35.87597969685573]
再学習は、アフィン変換によって与えられた深い機能を新しい空間に投影することで実現される。
本稿では,フレームレベルとビデオレベルの機能に直接依存する新たなデータ拡張戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-08T05:22:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。