In der heutigen Zeit, in der Social-Media-Algorithmen einen großen Teil unseres Lebens bestimmen, ist es keine Überraschung, dass Branchenexperten und Menschen begonnen haben, die Funktionsweise des Algorithmus in Frage zu stellen. In dem Bemühen, die Funktionsweise seines Empfehlungssystems zu klären und die Missverständnisse über seinen Algorithmus auszuräumen, hat Instagram-Manager Adam Mosseri kürzlich in einem Blogbeitrag, erklärte, wie sie Inhalte in verschiedenen Teilen der App einordnen.
Mosseri erklärte, dass sie sich nicht auf einen einzigen Algorithmus verlassen, was viele tun Benutzer spekulierten, dass die Content-Rankings für verschiedene Instagram-Bereiche wie Stories, Reels und Search von einem komplexen Netz von Faktoren beeinflusst werden, wobei ein erheblicher Teil davon aus benutzergenerierten Daten stammt.
Faktoren, die für Stories berücksichtigt werden und Reels
Angefangen bei den Storys beeinflussen mehrere Faktoren das Story-Ranking, darunter die Häufigkeit der Interaktion eines Benutzers mit den Aktualisierungen eines Kontos sowie seine Interaktionen mit anderen über Direktnachrichten und Story-Interaktionen wie „Gefällt mir“-Angaben. Darüber hinaus wertet Instagram auch die Beziehung des Nutzers zu einem Konto aus, etwa ob es sich um Freunde oder Familie handelt.
Bei Reels unterscheiden sich die Einflussfaktoren leicht, da Instagram nicht auf Interaktionen mit einem bestimmten Konto setzt, sondern frühere Aktionen eines Nutzers berücksichtigt, wie etwa Likes, speichert und teilt, je nach Art des Videos. Darüber hinaus berechnet die Plattform auch den Vorhersagewert von Indikatoren wie Video-Re-Sharing, Abschlussrate, Likes und Interaktion mit Audio.
Bekämpfung von Shadowbanning
Shadowbanning bezieht sich im Allgemeinen auf die Unterdrückung eines Kontos oder Inhalt ohne klare Erklärung. Und nach weit verbreiteten Spekulationen hat Instagram diese Bedenken endlich zur Kenntnis genommen und angekündigt, dass sie aktiv daran arbeiten, die Transparenz durch die Einführung einer „Kontostatus“-Funktion zu verbessern. Diese Funktion benachrichtigt Benutzer nicht nur, wenn Instagram der Meinung ist, dass ihre Beiträge für Empfehlungen „nicht geeignet“ sind, sondern ermöglicht ihnen auch, gegen die Entscheidung Berufung einzulegen.
Während die Transparenz von Instagram in Bezug auf sein Empfehlungssystem lobenswert ist, ist es wichtig, die Komplexität zu verstehen Natur solcher Algorithmen, da sie auf unzähligen Datenpunkten und Modellen des maschinellen Lernens basieren. Eine einfache Definition ist daher nicht möglich. Dennoch können Benutzer durch den Einblick in die zugrunde liegenden Faktoren, die sich auf Empfehlungen auswirken, effektiver auf der Plattform navigieren.
