In deze tijd, waarin algoritmen voor sociale media een groot deel van ons leven dicteren, is het geen verrassing dat experts uit de industrie en mensen zich beginnen af te vragen hoe het algoritme werkt. In een poging om te verduidelijken hoe het aanbevelingssysteem werkt en de misvattingen over het algoritme weg te nemen, heeft Instagram-manager Adam Mosseri in een recente blogpost, legde uit hoe ze inhoud rangschikken in verschillende delen van de app.
Mosseri legde uit dat in plaats van te vertrouwen op een enkel algoritme, wat veel gebruikers speculeerden, worden de inhoudsrangschikkingen voor verschillende Instagram-secties zoals Verhalen, Reels en Zoeken beïnvloed door een complex web van factoren, waarvan een aanzienlijk deel afkomstig is van door gebruikers gegenereerde gegevens.
Factoren die in overweging worden genomen voor verhalen and reels
Te beginnen met de verhalen, beïnvloeden meerdere factoren de rangorde van verhalen, waaronder de frequentie van de betrokkenheid van een gebruiker bij de updates van een account, evenals hun interacties met anderen via directe berichten en verhaalinteracties zoals vind-ik-leuks. Bovendien evalueert Instagram ook de relatie van de gebruiker met een account, bijvoorbeeld of ze vrienden of familie zijn.
Als het om rollen gaat, verschillen de factoren die van invloed zijn enigszins, omdat Instagram in plaats van te vertrouwen op interacties met een specifiek account rekening houdt met eerdere acties van een gebruiker, zoals likes, opslaan en delen, afhankelijk van het type video. Bovendien berekent het platform ook de voorspellende waarde van indicatoren zoals het opnieuw delen van video’s, voltooiingspercentage, vind-ik-leuks en betrokkenheid bij audio.
Shadowbanning aanpakken
Shadowbanning verwijst over het algemeen naar de onderdrukking van een account of inhoud zonder duidelijke uitleg. En na wijdverbreide speculaties heeft Instagram eindelijk deze bezorgdheid erkend en aangekondigd dat ze actief werken aan het verbeteren van de transparantie door de introductie van een”accountstatus”-functie. Deze functie waarschuwt gebruikers niet alleen als Instagram hun berichten”niet in aanmerking komt”voor aanbevelingen, maar stelt hen ook in staat om bezwaar aan te tekenen tegen de beslissing.
Hoewel de transparantie van Instagram met betrekking tot het aanbevelingssysteem lovenswaardig is, is het belangrijk om de ingewikkelde aard van dergelijke algoritmen, aangezien ze afhankelijk zijn van talloze datapunten en machine learning-modellen. Daarom is het niet mogelijk om een eenvoudige definitie te geven. Desalniettemin zal het verkrijgen van inzicht in de onderliggende factoren die van invloed zijn op aanbevelingen gebruikers in staat stellen effectiever door het platform te navigeren.
