W dzisiejszych czasach, gdy algorytmy mediów społecznościowych dyktują dużą część naszego życia, nie jest niespodzianką, że eksperci branżowi i ludzie zaczęli kwestionować działanie algorytmu. Teraz, aby wyjaśnić, jak działa jego system rekomendacji i obalić błędne przekonania na temat jego algorytmu, Adam Mosseri, dyrektor wykonawczy Instagrama, w niedawnym wpis na blogu wyjaśnił, w jaki sposób oceniają treści w różnych częściach aplikacji.
Mosseri wyjaśnił to, zamiast polegać na jednym algorytmie, co wielu spekulowali użytkownicy, na rankingi treści w różnych sekcjach Instagrama, takich jak Stories, Reels i Search, ma wpływ złożona sieć czynników, z których znaczna część pochodzi z danych generowanych przez użytkowników.
Czynniki brane pod uwagę w przypadku relacji i bębny
Począwszy od relacji, na ranking relacji wpływa wiele czynników, w tym częstotliwość zaangażowania użytkownika w aktualizacje konta, a także jego interakcje z innymi za pośrednictwem bezpośrednich wiadomości i interakcji w ramach relacji, takich jak polubienia. Ponadto Instagram ocenia również związek użytkownika z kontem, np. czy jest on znajomym czy rodziną.
Jeśli chodzi o rolki, czynniki wpływające nieco się różnią, ponieważ zamiast polegać na interakcjach z konkretnym kontem, Instagram bierze pod uwagę wcześniejsze działania użytkownika, takie jak polubienia, zapisuje i udostępnia, w zależności od typu wideo. Co więcej, platforma oblicza również wartość predykcyjną wskaźników, takich jak ponowne udostępnianie wideo, wskaźnik ukończenia, polubienia i zaangażowanie w dźwięk.
Zwalczanie Shadowbaning
Shadowbanning ogólnie odnosi się do blokowania konta lub treści bez jasnego wyjaśnienia. Po szeroko zakrojonych spekulacjach Instagram w końcu potwierdził tę obawę i ogłosił, że aktywnie pracuje nad zwiększeniem przejrzystości poprzez wprowadzenie funkcji „statusu konta”. Ta funkcja nie tylko ostrzega użytkowników, jeśli Instagram uzna ich posty za „niekwalifikujące się” do rekomendacji, ale także umożliwia im odwołanie się od tej decyzji.
Chociaż przejrzystość Instagrama w zakresie jego systemu rekomendacji jest godna pochwały, ważne jest zrozumienie zawiłości natury takich algorytmów, ponieważ opierają się one na niezliczonych punktach danych i modelach uczenia maszynowego. Dlatego podanie prostej definicji nie jest możliwe. Niemniej jednak uzyskanie wglądu w podstawowe czynniki, które wpływają na rekomendacje, umożliwi użytkownikom skuteczniejsze poruszanie się po platformie.
