El algoritmo de TikTok queda al descubierto, y sorpresa: busca que te enganches, según los expertos

El algoritmo de TikTok queda al descubierto, y sorpresa: busca que te enganches, según los expertos
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Los algoritmos que van condicionando lo que vemos en las redes sociales son un secreto bien guardado por parte de estas plataformas (aunque Instagram desveló unas pequeñas pautas hace unos meses).

Ellas alegan que lo hacen para preservar su negocio frente a la competencia, pero estos algoritmos son motivo de polémica. como ha pasado recientemente con Facebook, porque es sabido que pueden ir condicionando incluso nuestra opinión (por ejemplo, si aparecen siemore muchas informaciones de cierto tema, que puedan ser reales o no). Ahora se ha filtrado información sobre el algoritmo de TikTok.

La red social que acierta en los vídeos

Ha sido The New York Times quien ha publicado ciertas informaciones filtradas del documento 'TikTok Algo 101' respecto a qué va condicionando lo que vemos en esta plataforma nacida en China. La empresa se dirige a cuatro objetivos principales: "valor del usuario", "valor del usuario a largo plazo", "valor del creador" y "valor de la plataforma".

'TikTok Algo 101', fue elaborado por el equipo de ingenieros de TikTok en Pekín. Una portavoz de la empresa, Hilary McQuaide, confirmó su autenticidad, y dijo que fue escrito para explicar a los empleados no técnicos cómo funciona el algoritmo. El documento ofrece un nuevo nivel de detalle sobre la aplicación conocida por mostrar un flujo interminable de vídeos. Su principal característica es que sirve más como entretenimiento que como conexión con amigos y amigas. Y es famosa por ir acertando en los gustos de las personas a la hora de mostrar los millones de vídeos que hay disponibles.

Ya se sabía que TikTok tiene en cuenta factores como los "me gusta" y los comentarios, así como información sobre los vídeos, subtítulos, sonidos y hashtags.

Informaciones filtradas más destacadas: busca el enganche

tiktok

El documento explica que, en la búsqueda del "objetivo final" de la empresa de sumar usuarios activos diarios, ha optado por optimizar dos métricas estrechamente relacionadas en el flujo de vídeos que sirve: "retención" -es decir, si un usuario vuelve- y "tiempo de permanencia". La aplicación quiere mantenerte ahí el mayor tiempo posible.

"Este sistema significa que el tiempo de vigilancia es clave. El algoritmo trata de hacer que la gente se vuelva adicta en lugar de darles lo que realmente quieren", dijo Guillaume Chaslot, fundador de Algo Transparency, un grupo con sede en París que ha estudiado el sistema de recomendación de YouTube y tiene una visión oscura del efecto del producto en los niños, en particular. Chaslot hizo una revisión de este documento.

El documento dice que el tiempo de vigilancia no es el único factor que TikTok considera. El documento ofrece una ecuación aproximada de cómo se puntúan los vídeos, en la que se suma una predicción impulsada por el aprendizaje automático y el comportamiento real de los usuarios para cada uno de los tres datos: likes, comentarios y tiempo de reproducción, así como una indicación de que el vídeo ha sido reproducido.

"El sistema de recomendación da puntuaciones a todos los vídeos basándose en esta ecuación, y devuelve a los usuarios los vídeos con las puntuaciones más altas", dice el documento. "Por razones de brevedad, la ecuación mostrada en este documento está muy simplificada. La ecuación real que se utiliza es mucho más complicada, pero con esta lógica".

De hecho, no se puede ofrecer siempre el mismpo tipo de vídeo aunque al usuario le guste mucho una temática. Porque se aburriría, según explica el mismo documento. "La repetición conduce al aburrimiento". "Hay dos soluciones para este problema", continúa el documento, como "hacer algunas suposiciones y desglosar el valor en la ecuación de valor". Por ejemplo, en cuanto a la exposición repetida, podríamos añadir un valor 'same_author_seen', y para el tema del aburrimiento, también podríamos añadir un valor negativo 'same_tag_today'. Otras soluciones además de la ecuación de valores también pueden funcionar, como la recomendación forzada en los usuarios.

Desde The New York Times explica que "no hay nada intrínsecamente siniestro o incomprensible en el algoritmo de recomendación de TikTok descrito en el documento. Pero el documento también deja claro que TikTok no ha hecho nada para romper sus lazos con su matriz china, ByteDance". Este asunto se convirtió en una gran polémica cuando el anterior presidente Donald Trump intentó forzar la venta de TikTok a una empresa estadounidense.

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