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Tal como lo prometió el CEO de Twitter, Elon Musk, a principios de este mes, Twitter lanzó hoy su código de algoritmo de recomendación en GitHub para que todos lo vean, al mismo tiempo que lanzó una nueva descripción general de cómo funciona su algoritmo de recomendación de tweets, brindando nuevos conocimientos sobre el orden en que se muestran los tweets. . Como lo explica Gorjeo:
“En GitHubencontrará dos nuevos repositorios (repositorio principal, ml repositorio) que contiene el código fuente de muchas partes de Twitter, incluido nuestro algoritmo de recomendación que impulsa los tweets que ve en la línea de tiempo Para usted. Para este lanzamiento, nuestro objetivo fue proporcionar el mayor nivel de transparencia posible y excluir cualquier código que pudiera comprometer la seguridad y la privacidad del usuario o la capacidad de proteger nuestra plataforma de los malos actores, lo que incluye socavar nuestros esfuerzos para combatir la explotación y manipulación sexual de los niños. ”
También es importante tener en cuenta que Twitter no ha asociado la información de peso con cada elemento, es decir, cuánto peso tiene cada factor para impulsar los resultados de salida finales. No son todos los detalles, pero proporciona una visión general de cómo funcionan los algoritmos de Twitter, mientras que Twitter también tiene una explicación más laica del sistemapara que la gente entienda cómo decide lo que ve en su línea de tiempo cada vez que abre la aplicación.
cuenta Gorjeo:
“La base de las recomendaciones de Twitter es un conjunto de modelos y funciones centrales que extraen información latente de los datos de interacción, usuarios y tuits. Estos modelos tienen como objetivo responder preguntas clave sobre la red de Twitter, tales como: “¿Cuál es la probabilidad de que interactúes con otro usuario en el futuro?” o “¿Cuáles son las comunidades en Twitter y qué tweets son tendencia en ellas?” Responder con precisión a estas preguntas permite que Twitter brinde recomendaciones más relevantes.”
Ese último elemento es importante y se alinea con lo que Ryan Broderick de Garbage Day encontró en sus experimentos de prueba, que ahora gana terreno a través de un tweet.
Como lo resume Broderick:
“Twitter usa subreddits invisibles a través de temas para organizar algorítmicamente los tweets. Debido a que la página Para ti ya no es cronológica, los tuits virales ya no pueden ser tan oportunos como solían ser. Deben ser de hoja perenne. Ayuda si comentan sobre algo que ya se está volviendo viral. Y realmente ayuda si publica un hilo, se responde a sí mismo o crea algún tipo de discusión en las respuestas. El video también parece tener un mayor énfasis ahora.”
Resulta que Ryan tenía razón: Twitter ahora está tratando de promocionar más tweets en el feed “Para ti” en función de la participación en el tema, que Twitter define a nivel de cuenta al filtrar cuentas específicas en categorías de temas y luego usarlas como una guía para la categorización. utiliza el tema probable de cada uno de tus tweets. cuenta Gorjeo: “Una de las áreas de inserción más útiles de Twitter es SimCluster. SimClusters descubre comunidades ancladas por un grupo de usuarios influyentes utilizando un algoritmo de factorización de matriz personalizado. Hay 145.000 comunidades que se actualizan cada tres semanas. Las comunidades varían en tamaño desde unos pocos miles de usuarios para un solo grupo de amigos hasta cientos de millones de usuarios para noticias o cultura pop. Cuantos más usuarios de una comunidad les gusta un tweet, más se atribuye este tweet a esta comunidad”.
La imagen de arriba muestra algunas de las “comunidades” o colecciones temáticas más grandes de Twitter, basadas en el filtrado algorítmico de Twitter. Según Twitter, este enfoque se ha convertido en un factor clave para decidir qué tweets “fuera de la red” incluir en su feed “Para usted”, o qué tweets mostrarle de cuentas que no sigue. Y a medida que más y más de estas recomendaciones se incluyen en los feeds de los usuarios, se ha convertido en un mayor impulsor de la visibilidad de los tweets, aunque eso está a punto de cambiar nuevamente, ya que Twitter restringe aún más las recomendaciones “para ti” a los tweets de cuentas de suscriptores de pago.
No está claro cómo afectará esto a la experiencia de Twitter al momento de escribir este artículo, pero al menos cambiará fundamentalmente el feed For You al limitar el grupo de tweets de origen de los que Twitter puede extraer.
Y si las celebridades en particular no pagan o dejan de twittear como resultado, ese impacto podría ser significativo. Esta es la revelación más importante de la descripción algorítmica de Twitter, aunque la documentación contiene varias otras notas y puntos interesantes: Por cada sesión de usuario de Twitter extrae alrededor de 1500 tweets que cree que son potencialmente de interés para cada persona antes de ser clasificados en el feed “Para ti” La línea de tiempo For You actualmente consta de un promedio de 50 % de tweets dentro de la red (personas que sigues) y 50 % de tweets fuera de la red.
Twitter también predice la probabilidad de una interacción entre dos usuarios. “Cuanto mayor sea el Real Graph Score entre usted y el tweeter, más tweets incluimos”.
Otro factor son los tweets con los que interactúan las personas a las que sigues, lo cual no es una revelación, solo una nota.
La clasificación de tweets se realiza utilizando una “red neuronal de aproximadamente 48 millones de parámetros que se capacita continuamente en las interacciones de tweets para optimizar la participación positiva (por ejemplo, me gusta, retweets y respuestas)”. Sin embargo, no hay indicios de cómo determina Twitter entre interacciones positivas y negativas en este contexto. Eso proporciona un contexto interesante sobre cómo Twitter clasifica los tweets y maximiza la exposición en el feed principal “Para ti”, aunque eso cambiará el 15 de abril, cuando Twitter cambie para mostrar solo los tweets de los usuarios que pagan en sus recomendaciones “Para ti”.
Lo que en cierto modo hace que muchas de estas ideas sean redundantes, aunque creo que si la teoría de trabajo es que la mayoría de los usuarios finalmente pagarán, esto podría seguir siendo indicativo durante algún tiempo.
Excepto que no lo harán. Menos del 1% de los usuarios de Twitter son actualmente pagar por twitter azuly aunque la decisión de eliminar las marcas azules “antiguas” y revertir el proceso de clasificación “Para ti” proporcionará una adopción adicional, parece poco probable que Twitter Blue se convierta en una consideración importante para la gran mayoría de los usuarios de Twitter.
Creo que el otro elemento a considerar en este sentido es que la gran mayoría de los tweets provienen de muy pocos usuarios, y la mayoría de los perfiles de Twitter rara vez tuitean ellos mismos. Entonces, tal vez Twitter solo necesita que un grupo más pequeño de usuarios se registre en Blue para que sea un elemento más importante en las clasificaciones de tweets. Sin embargo, todavía parece poco probable obtener mejores resultados al resaltar el contenido más relevante de toda la aplicación.
Independientemente, parece que Twitter está avanzando, y ahora los desarrolladores externos tienen más información sobre cómo funciona el algoritmo de Twitter, lo que conducirá a una nueva avalancha de ideas y sugerencias sobre cómo jugar el sistema.
Twitter espera que también ayude a mejorar sus algoritmos rápidamente. Tal vez eso también suceda. Tenemos que esperar.