La extensión del navegador prototipo agrega citas similares a las de Wikipedia en YouTube para frenar la desinformación

Si bien Google ha sido durante mucho tiempo sinónimo de búsqueda, la gente busca cada vez más información directamente a través de plataformas de vídeo como YouTube. Los vídeos pueden estar llenos de información: texto, audio e imagen tras imagen. Sin embargo, cada una de estas capas presenta una fuente potencial de error o engaño. Cuando las personas buscan vídeos directamente en un sitio como YouTube, puede resultar complicado descubrir qué vídeos son fuentes creíbles.

Para ayudar a las personas a examinar los videos, los investigadores de la Universidad de Washington crearon y probaron Viblio, una extensión de navegador que permite a los espectadores y creadores agregar citas similares a las de Wikipedia a los videos de YouTube. El prototipo ofrece a los usuarios una línea de tiempo alternativa, repleta de notas y enlaces a fuentes que respaldan, refutan o amplían la información presentada en el vídeo.

Esos enlaces también aparecen en una vista de lista, como la sección «Referencias» al final de los artículos de Wikipedia. En las pruebas, 12 participantes encontraron útil la herramienta para medir la credibilidad de videos sobre temas que van desde biología hasta noticias políticas y vacunas COVID-19.

El equipo presentará sus hallazgos el 14 de mayo en Honolulu en la Conferencia ACM CHI sobre factores humanos en sistemas informáticos. El papel también es disponible sobre el arXiv servidor de preimpresión. Viblio aún no está disponible para el público.

«Queríamos idear un método para animar a las personas que ven vídeos a hacer lo que se llama ‘lectura lateral’, que consiste en buscar en otros lugares de la web para establecer si algo es creíble o verdadero, en lugar de profundizar en la cosa en sí», dijo la autora principal Amy X. Zhang, profesora asistente en la Escuela de Ciencias de la Computación e Ingeniería Paul G. Allen.

«En investigaciones anteriores, trabajé con la gente de X’s Community Notes y con Wikipedia y vi que el crowdsourcing de citas y juicios puede ser una forma útil de denunciar información errónea en las plataformas».

Para fundamentar el diseño de Viblio, el equipo estudió cómo 12 participantes (en su mayoría estudiantes universitarios menores de 30 años) midieron la credibilidad de los vídeos de YouTube cuando los buscaban en la plataforma y mientras los miraban. Dicho todo esto, era importante estar familiarizado con la fuente del vídeo y el nombre del canal. Pero muchos citaron signos de credibilidad potencialmente defectuosa de un vídeo: la calidad del vídeo, el grado de interés del usuario en él, su clasificación en los resultados de búsqueda, su duración y el número de vistas o suscriptores.

El equipo también descubrió que en un caso, un participante malinterpretó un panel de información de YouTube como un respaldo del video de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades. Pero estos paneles son en realidad enlaces a información complementaria que el sitio adjunta a vídeos sobre «temas propensos a la desinformación».

«El problema es que muchos vídeos de YouTube, especialmente los más educativos, no ofrecen una buena manera para que las personas demuestren que están presentando buena información», dijo Emelia Hughes, estudiante de doctorado en la Universidad de Notre Dame que completó esta investigación como estudiante universitario de la Universidad de Washington en la Escuela de Información.

«Me topé con un par de YouTubers que estaban ideando sus propias formas de citar fuentes dentro de los videos. Tampoco existe una buena manera de combatir la mala información. Las personas pueden denunciar un video completo, pero esa es una medida bastante extrema cuando alguien comete uno o dos errores.»

Los investigadores diseñaron Viblio para que los usuarios puedan comprender mejor el contenido de los videos y al mismo tiempo evitar que los usuarios malinterpreten la información adicional. Para agregar una cita, los usuarios hacen clic en un botón en la extensión. Luego pueden agregar un enlace, seleccionar el período de tiempo para sus referencias de citas y agregar comentarios opcionales.

También pueden seleccionar el tipo de cita, que está marcada con un punto de color en la línea de tiempo: «refuta la afirmación del videoclip» (rojo), «respalda la afirmación del videoclip» (verde) o «proporciona más explicaciones» (azul). punto).

Para probar el sistema, el equipo hizo que los participantes del estudio usaran Viblio durante dos semanas en una variedad de videos, incluidos clips de Good Morning America, Fox News y ASAPScience. Los participantes podrían agregar citas y ver videos con las citas de otros participantes. Para muchos, las citas agregadas cambiaron su opinión sobre la credibilidad de ciertos videos.

Pero los participantes también resaltaron dificultades potenciales con el despliegue de Viblio a mayor escala, como los conflictos que surgen en videos altamente políticos o aquellos sobre temas controvertidos que no caen en binarios verdadero-falso.

«¿Qué sucede cuando personas con diferentes sistemas de valores añaden citas contradictorias?» dijo el coautor Tanu Mitra, profesor asistente en la Escuela de Información de la Universidad de Washington. «Por supuesto, tenemos el problema de que los malos actores pueden agregar información errónea y citas incorrectas, pero incluso cuando los usuarios actúan de buena fe pero tienen opciones contradictorias, ¿a qué cita se debe dar prioridad? ¿O deberíamos mostrar ambas citas en conflicto? Estas Son grandes desafíos a escala».

Los investigadores destacan algunas áreas para estudios adicionales, como expandir Viblio a otras plataformas de video como TikTok o Instagram, estudiar su usabilidad a mayor escala para ver si los usuarios están lo suficientemente motivados para continuar agregando citas y explorar formas de crear citas para videos. que no reciben tanto tráfico y por lo tanto tienen menos citas.

«Una vez que superemos esta pregunta inicial de cómo agregar citas a los videos, la cuestión de la investigación de antecedentes de la comunidad seguirá siendo un gran desafío», dijo Zhang. «Puede funcionar. En X, Community Notes está trabajando en formas de evitar que las personas ‘jueguen’ con la votación al observar si alguien siempre toma el mismo lado político. Y Wikipedia tiene estándares sobre lo que debe considerarse una buena cita. Así que es posible . Sólo se necesitan recursos.»