Así funciona el algoritmo de recomendaciones de TikTok, según un documento interno
El algoritmo de TikTok está diseñado para que los usuarios dediquen tiempo a la aplicación navegando por los videos que aparecen en las recomendaciones, algo que consigue analizando los datos que extrae de su comportamiento y del tiempo que dedican a cada video, así como del valor que generan los creadores.
El uso que el usuario hace de la aplicación TikTok aporta datos a la propia compañía, como los Me Gusta o los comentarios que escribe, los subtítulos, los sonidos y los ‘hashtags’, que recoge y utiliza en su algoritmo de recomendaciones. Pero también depende del tiempo que el usuario dedica a cada uno de los videos.
En conjunto, todas las métricas que consigue del comportamiento del usuario en la app, es decir, de lo que hace dentro de ella, sirven mostrar nuevos contenidos que puedan encajar con sus intereses. Estas recomendaciones, no obstante, pueden acabar en contenidos dañinos para el usuario, como recoge The New York Times, a partir de un documento interno de la compañía.
Este documento, como explica, ha sido confirmado por TikTok, y se emplea para que los trabajadores con menores conocimientos técnicos conozcan el funcionamiento de la aplicación y el algoritmo. Algunas de sus claves ya han sido compartidas por la compañía en su web.
El fin último del algoritmo es conseguir incrementar la base de usuarios activos diarios, y para ello optimiza dos métricas: si el usuario vuelve a la app (retención) y el tiempo que dedica a los videos. Los videos, además, se clasifican a partir de datos como los Me gusta, los comentarios o el tiempo de reproducción.
Una vez el sistema de aprendizaje automático tiene todos los datos y realiza la ecuación pertinente, los videos con mayor puntuación se muestran al usuario. Ocurre, además, que el sistema está diseñado para identificar y suprimir los videos con títulos de tipo clickbait, aquellos que ya incluyen un gancho para atraer al usuario.
El documento también recoge el problema del aburrimiento, que aparece cuando el usuario ve continuamente los mismos tipos de videos, lo que puede llevar a desincentivar el uso de la aplicación. “En este caso, el valor total creado por el usuario que ve el mismo tipo de videos es menor que el de ver cada video, porque la repetición conduce al aburrimiento”, señala, según el medio citado. Para evitarlo, se puede recurrir a forzar recomendaciones para ver videos nuevos.
Por otra parte, el algoritmo también prioriza aquellos videos que son lucrativos. En concreto, tiene en cuenta la calidad del creador para los videos que muestra en el ‘feed’ Para ti, que a su vez depende de métricas como el ratio de publicación, la retención que consigue el creador y la monetización.
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