Cómo el algoritmo de sesgo de YouTube perjudica a quienes buscan información sobre salud

Cómo el algoritmo de sesgo de YouTube perjudica a quienes buscan información sobre salud

YouTube aloja millones de videos relacionados con la atención médica.

La Encuesta Nacional de Tendencias de Información de Salud informa que 75% de los estadounidenses van a internet primero cuando busca información sobre salud o temas médicos. YouTube es uno de los más plataformas populares en línea, con miles de millones de visitas diarias, y ha surgido como un fuente importante de información de salud.

Varios agencias de salud pública, como los departamentos de salud estatales, han invertido recursos en YouTube como un canal para la comunicación de la salud. Los pacientes con afecciones crónicas de salud confían especialmente en las redes sociales, incluidos los videos de YouTube, para obtener más información sobre cómo manejar sus afecciones.

Pero las recomendaciones de video en dichos sitios podrían exacerbar las disparidades preexistentes en salud.

Se estima que una fracción significativa de la población de EE. UU. Tiene alfabetización limitada en salud, o la capacidad de obtener, procesar y comprender información básica de salud, como la capacidad de leer y comprender los frascos de recetas, los recibos de citas o las instrucciones de alta de las clínicas de salud.

Estudios de alfabetización en salud, como La Evaluación Nacional de la Alfabetización de Adultos realizada en 2003, estimó que solo el 12% de los adultos tenían habilidades de alfabetización en salud. Esto ha sido corroborado en estudios posteriores.

Soy un profesor de sistemas de informacióny mi propia investigacion ha examinado cómo las plataformas de redes sociales como YouTube amplían esas disparidades de alfabetización en salud al dirigir a los usuarios hacia contenido cuestionable.

En Youtube

Extrayendo miles de videos que pretenden ser sobre diabetes, verifiqué si la información mostrada cumple con las pautas médicas válidas.

encontre eso los videos más populares y atractivos son significativamente menos propensos a tener información médicamente válida.

Los usuarios suelen encontrar videos sobre condiciones de salud a través de búsquedas de palabras clave en YouTube. Luego, YouTube proporciona enlaces a información médica autenticada, como los resultados mejor clasificados. Varios de estos son producidos por organizaciones de salud acreditadas.

Recientemente, YouTube ha ajustado la forma en que se muestran los resultados de búsqueda, permitiendo que los resultados se clasifiquen por "Relevancia"Y proporcionando enlaces a información médica verificada.

Sin embargo cuando Recluté médicos Para ver los videos y calificarlos sobre si se considerarían válidos y entendibles desde la perspectiva de la educación del paciente, calificaron las recomendaciones de YouTube de manera deficiente.

Descubrí que los videos más populares son los que tienden a tener información fácilmente comprensible pero no siempre son médicamente válidos. Un estudio sobre los videos más populares en COVID-19 también encontró que una cuarta parte de los videos no contenían información médicamente válida.

La brecha de alfabetización en salud

Esto se debe a que los algoritmos subyacentes a las recomendaciones en las plataformas de redes sociales están sesgados hacia el compromiso y la popularidad.

Según la forma en que las plataformas digitales proporcionan información para las consultas de búsqueda, es más probable que un usuario con mayor conocimiento de la salud descubra consejos médicos utilizables de un proveedor de atención médica de renombre, como la Clínica Mayo. El mismo algoritmo conducirá a un usuario menos alfabetizado hacia curas falsas o consejos médicos engañosos.

Esto podría ser especialmente perjudicial para los grupos minoritarios. Los estudios de alfabetización en salud en los Estados Unidos han encontrado que el impacto de la alfabetización en salud limitada impacta desproporcionadamente a las minorías.

No tenemos suficientes estudios sobre el estado de la alfabetización en salud entre poblaciones minoritarias, especialmente en zonas urbanas. Eso hace que sea difícil diseñar una comunicación de salud dirigida a las minorías e intervenciones para mejorar la utilización de los recursos de atención médica existentes.

También puede haber barreras culturales con respecto a cuidado de la salud en poblaciones minoritarias que exacerban las barreras de alfabetización. La educación insuficiente y la falta de autogestión de la atención crónica también han sido destacado como desafíos para las minorías.

Sesgos algorítmicos.

Corregir sesgos algorítmicos y proporcionar mejor información a los usuarios de plataformas tecnológicas contribuiría en gran medida a promover la equidad.

Por ejemplo, un estudio pionero realizado por Proyecto de sombras de género examinó las disparidades en la identificación de género y tipo de piel en diferentes compañías que ofrecen software comercial de reconocimiento facial. Concluyó que las empresas podían avanzar en la reducción de estas disparidades una vez que se señalaron los problemas.

Según algunas estimaciones, Google recibe más de mil millones de preguntas de salud todos los días. Especialmente aquellos con baja alfabetización en salud tienen un riesgo sustancial de encontrar información médicamente no comprobada, como mitos populares o teorías de conspiración activa que no se basan en evidencia científica.

El Foro Económico Mundial ha calificado la información errónea relacionada con la salud como "infodemia. " Plataformas digitales donde cualquiera puede participar también los hace vulnerables a la desinformación, acentuando las disparidades en la alfabetización en salud, como lo muestra mi propio trabajo.

Las redes sociales y las empresas de búsqueda se han asociado con organizaciones de salud como Mayo Clinic para proporcionar información validada y reducir la propagación de información errónea. Para que la información de salud en YouTube sea más equitativa, aquellos que algoritmos de recomendación de diseño tendría que incorporar comentarios de médicos y pacientes así como usuarios finales.

Este artículo se republica de La conversación por Anjana Susarla, Profesor de sistemas de información, Universidad del estado de michigan bajo una licencia Creative Commons. Leer el artículo original.

Publicado el 19 de julio de 2020-17: 00 UTC

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