Los feeds son unas herramientas inteligente para llamar su atención. Pero, ¿por que las recomendaciones de TikTok son tan adictivas? Cómo funcionan?

El empresario Eugene Wei analiza cómo el trabajo coordinado de los mecanismos de la red social china permite que el sistema aprenda y retenga continuamente a más de 800 millones de usuarios.

Matrices de datos y aprendizaje automático.

Es sorprendente cuánto ha mejorado el aprendizaje profundo recientemente con solo entrenar en grandes conjuntos de datos, incluso si los nuevos algoritmos no son muy diferentes de los anteriores. Un ejemplo es el modelo GPT-3. Escribe poemas y documentación técnica, genera tablas y resuelve problemas matemáticos.

En algunas áreas, hay muchos datos para la capacitación: base de texto para modelos de lenguaje, fotos etc. Pero TikTok inicialmente no tenía una base de videos cortos (con memes, niños bailando y anuncios de marca) o datos sobre si a los usuarios les gustaban. El servicio en sí tenía que convertirse en la fuente de matrices de entrenamiento.

Interfaz y algoritmos de recomendaciones de TikTok.

Cuando se trata de los algoritmos de la red social china, muchos imaginan algún tipo de código mágico. Pero los expertos de la industria creen que, en general, TikTok aborda los problemas de aprendizaje profundo de manera similar a otras empresas.

Para servicios como TikTok, el éxito depende en gran medida de cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje. Y para que funcionen para usted, primero debe trabajar en ellos: ayudándoles a “ver”.

Antes de que el video entre en el feed de recomendaciones del usuario, un administrador de contenido lo verá y colocará etiquetas:

  • Qué hay en el video: bailar, cantar, videojuegos, un gatito, comida.
  • Quién está en el video: un hombre o una mujer, cuántos hay, cuántos años tienen.
  • Dónde tiene lugar la acción.
  • Qué filtros y efectos.

El sistema de inteligencia artificial también analiza el video y, a veces, incluso durante la grabación: algunos filtros en TikTok capturan cambios en las expresiones faciales y los movimientos corporales.

La página de inicio de TikTok solo muestra un video. El mecanismo de servicio parece un feed sin fin, pero de hecho, cada video tiene su propia página. Mientras uno se reproduce, los demás se descargan en segundo plano. Este método permite que la aplicación analice la relación con un video en particular.

Cada acción es una señal para el sistema:

  • Si el usuario no ha visto el video y ha pasado al siguiente, significa que no le gustó.
  • La reproducción repetida, el interés en la partitura musical o la decisión de compartir indican pasión.
  • Visitar la página del autor y suscribirse – por mucho interés.

El algoritmo también tiene en cuenta que TikTok ya conoce al usuario:

  • Acciones anteriores.
  • Características demográficas y psicográficas.
  • ¿Dónde está viendo el video y en qué dispositivo?
  • Qué usuarios son como él.

TikTok recopila suficientes datos incluso en poco tiempo. Los videos son pequeños y el usuario definitivamente verá algunos. Incluso le gusta desplazarse por videos aburridos, porque sabe: en el futuro, el algoritmo tendrá en cuenta sus preferencias.

Desplazamiento infinito y evaluación negativa de publicaciones.

Muchos feeds de redes sociales se han estado ejecutando en algoritmos durante mucho tiempo. La mayoría de las veces se organizan según el principio de desplazamiento infinito y muestran varios elementos a la vez. Pero en este caso, el algoritmo no sabrá qué publicación atrajo la atención del usuario y cómo reaccionó.

Es posible que se haya olvidado de que le gustara o quiso objetar, pero cambió de opinión porque el autor es un amigo o colega. El algoritmo no puede reconocer una respuesta negativa, no hay comentarios negativos. Algunas plataformas le permiten señalar contenido inapropiado, pero estas funciones están “ocultas” y, por lo tanto, rara vez se utilizan.

Estos feeds están formados por Facebook, Instagram y Twitter. Se centran principalmente en gráficos sociales: tienen en cuenta la edad, la ciudad natal, las suscripciones de la comunidad y las preferencias de “amigos”. Desventaja: los intereses del usuario pueden no coincidir con los intereses de los “amigos”, algunos de los cuales apenas conoce.

Reddit utiliza gráficos de intereses y, por lo tanto, ha desarrollado un mecanismo de calificación negativa. La tarea principal del sitio es retener a los usuarios a través de contenido atractivo y, para ello, es necesario eliminar los inapropiados.

TikTok establece el mismo objetivo, aunque no hay una marca negativa obvia para el video. El algoritmo aprende a leer la reacción negativa en sí, por la ausencia de una respuesta positiva y un cambio temprano. Sin embargo, la función “No interesante” se oculta detrás de una pulsación larga en el vídeo.

La capacidad de respuesta del algoritmo obliga a los creadores de contenido a atraer a los espectadores. Una de las técnicas populares es utilizar canciones virales. Lo más probable es que el usuario escuche el fragmento varias veces y espere el clímax. Pero puede que no esté en el video. Por lo tanto, los autores a menudo agregan “el resultado al final” o “hay que verlo” para crear intriga.

Con una cinta que se desplaza hasta infinito, los desarrolladores de Facebook y Twitter esperan simplificar la interacción con la aplicación: si lo desea, el usuario se desplazará por una docena y media de publicaciones con un solo toque. En TikTok, los videos se deslizan. No es tan conveniente, pero las recomendaciones precisas compensarán esto.

Los usuarios de Twitter, por ejemplo, a menudo tienen que “ignorar” y bloquear a los comentaristas no deseados, “limpiar” las suscripciones y darse de baja de lectores no deseados. A menudo no están contentos de que su feed muestre publicaciones que les gustan a otros.

Esto indica un servicio mal ajustado. Si los algoritmos reconocieran los intereses de un usuario en particular, no tendría que “ignorar” las cadenas de publicación y bloquear a los autores. Lo más probable es que no los hubiera encontrado.

Además, si los desarrolladores se enfocaran en gráficos de interés, no en gráficos sociales, Twitter podría prescindir de las suscripciones: se seleccionaría contenido de entretenimiento como las recomendaciones de TikTok.

Este diseño de interfaz permite que los algoritmos de la red social china aprendan constantemente y, por lo tanto, puede ser difícil que servicios como Reels o Triller se pongan al día.