El algoritmo de TikTok explicado oficialmente

Si algo puede crear tu fama en TikTok es aparecer en #ForYou y hasta ahora ese algoritmo era un secreto, por primera vez TikTok explica oficialmente como funciona el algoritmo para convertir contenido en viral dándole las mismas chances a un usuario nuevo o uno famoso.

Lo primero que tienen que entender es que el valor de estar en la pestaña “For You” es aparecer en el feed por defecto en todas las cuentas e incluye cuentas que no seguís, lo que crea una plataforma más pareja que el feed de IG u otros… por eso entender el algoritmo es clave.

Lo segundo a entender es que la recomendación se da de forma incremental y está más influenciada por tu actividad pasada que por el peso específico de las cuentas; esto es… es más importante como reaccionas al contenido (shares, visualizaciones, likes, etc.) que a la gravedad específica de los autores (que igual tienen peso pero no tanto) entonces al subir un video si el primer grupo de pruebas reacciona bien al contenido, se expande la recomendación a otro grupo más grande y así sucesivamente hasta volverse viral.

While a video is likely to receive more views if posted by an account that has more followers, by virtue of that account having built up a larger follower base, neither follower count nor whether the account has had previous high-performing videos are direct factors in the recommendation system.

Con lo que el crecimiento en el grado de viralización va a estar dado por la respuesta al contenido como factor principal y como factores secundarios aparecen otras cosas pero con menor peso; digamos… el pais donde estás o el idioma seleccionado o incluso el tipo de dispositivo.

¿Donde están los puntos ciegos del algoritmo? en puntos clave: evitar contenido repetitivo/duplicado, generar diversidad de contenido y es en este punto donde TikTok tiene un grave problema ¿siendo una empresa China como muestran que son transparentes y no bloquean algoritmicamente lo contrato al gobierno de Beijing?

Our recommendation system is also designed with safety as a consideration. Reviewed content found to depict things like graphic medical procedures or legal consumption of regulated goods, for example – which may be shocking if surfaced as a recommended video to a general audience that hasn’t opted in to such content – may not be eligible for recommendation. Similarly, videos that have just been uploaded or are under review, and spam content such as videos seeking to artificially increase traffic, also may be ineligible for recommendation into anyone’s For You feed.

Detalles en el aire..

Es realmente interesante que dejan en el aire que hay contenido que se revisa manualmente y usan palabras vagas como “bienes regulados” o “videos que buscan artificialmente ganar tráfico” que pueden ser usados para frenar cierto contenido… no hay moderadores pero hay contenido en revisión 🤔

Pero más allá de esto me gustan varias cosas, por un lado abren la puerta a la lógica de su motor de recomendación, por otro tratan de poner en un pie de igualdad a los recién llegados con los gigantes y al mismo tiempo le sacan peso a señales básicas como el lugar de creación pero los tienen en cuenta igualmente.

Facebook vuelve a cambiar el newsfeed y los medios siguen sin entender nada…

Facebook anunció el fin del News Feed tal como lo conocemos y aunque sinceramente no me sorprendió, el anuncio oficial y el post de Mark son más una forma de justificación de una decisión de negocio que otra cosa, aunque la clave es simple:

Because space in News Feed is limited, showing more posts from friends and family and updates that spark conversation means we’ll show less public content, including videos and other posts from publishers or businesses. // Debido a que el espacio en la Sección de Noticias es limitado, mostrar más publicaciones de amigos y familiares y actualizaciones que despiertan la conversación quiere decir que mostraremos menos contenido público, incluidos vídeos y otras publicaciones de medios o empresas.

Con esta sola frase Facebook acaba de destruir el ecosistema que los medios estuvieron construyendo para “alcanzar las audiencias y generar conversaciones donde estas suceden” ¿Está bien? ¿Está mal? Sinceramente es ridículo pensarlo en estos términos. Facebook puede hacer con su plataforma lo que quiera, lo acaba de demostrar, y se condice con una frase que muestra el alma de Mark Zuckerberg:

“Si estás tratando de convencer a alguien que quiera unirse a tu equipo, ayudarlos a entender el dolor que tendrían que atravesar para competir es una táctica válida”. Ayudarte a entender el dolor de competir” como estrategia de Facebook

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Los Algoritmos no son neutrales. Amazon Edition

La sola idea de que los algoritmos son neutrales por ser código es tan inocente como peligrosa. Si en el pasado vimos que los algoritmos de Facebook Trending News no eran neutrales hoy nos toca una investigación de ProPublica que se sorprende e indigna porque: “los algoritmos de Amazon muestran primero productos de Amazon aunque haya productos de terceras partes que son más baratos”.

Hagamos de cuenta por un momento que las personas que escribieron la nota [y los indignados en Twitter] no saben que un algoritmo tiene sesgo natural al momento de ser creado… y que tampoco saben que, al estar programado en una empresa, se tienen en cuenta los objetivos de esa empresa que son, básicamente, maximizar ganancias mientras das un servicio lo suficientemente bueno como para ser la empresa más elegida en tu mercado… ¿alguien imagina que los algoritmos son creados en un vacío perfecto donde el programador no tiene un sesgo natural sobre selección? Continuar leyendo “Los Algoritmos no son neutrales. Amazon Edition”

Instagram: el cambio de algoritmo no favorece ni a las marcas

Ya sabíamos del cambio de algoritmo de Instagram hace tiempo pero en menos de un mes de su anuncio oficial el cambio es efectivo y sinceramente me parece malo para dos tipos de usuarios bien diferentes; las marcas que crearon una comunidad y los usuarios casuales pero con los que querés tener contacto cuando compartan sus fotos.

La lógica del algoritmo no es secreta, se basa en tres pilares simples: “Timing” o hace cuanto tiempo compartiste algo (a más viejo menos presencia); Engagement o la cantidad de likes que lográs (+ likes = + exposición) e Interactions o las acciones que cada usuario tuvo con tus fotos/videos (+ likes o + comments = + exposición)Continuar leyendo “Instagram: el cambio de algoritmo no favorece ni a las marcas”

Facebook cambia su algoritmo para balancear contenido de terceros

Facebook edgerank

El mismo día que Google actualiza su algoritmo para incorporar señales de movilidad, aparece Facebook y en forma discreta anuncia un cambio en su algoritmo del Newsfeed lo que, hoy por hoy, está teniendo un peso gigantesco en el tráfico que reciben muchas publicaciones… con lo que, el 21 de Abril va a ser conocido como el día donde el tráfico va a empezar a cambiar.

Los cambios de Facebook son bastante coherentes, al menos desde mi punto de vista y sobre todo teniendo en cuenta que Facebook tiene una estrategia de mejorar sus ingresos publicitarios mejorando las interacciones en vez de aumentando el inventario y se divide en 3: Continuar leyendo “Facebook cambia su algoritmo para balancear contenido de terceros”

Mobilegeddon: o el cambio de Pagerank para móviles 

Mañana Google aplicará su “mobile friendly update” el primer cambio a su algoritmo que de forma masiva va a penalizar sites que no sean compatibles con un teléfono Mobile y todos van a quejarse… ¿La realidad? Nadie sabe el impacto que esto va a tener y Google lo anunció en Febrero para que todos puedan prepararse.

 
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Y algunas cosas interesantes de este cambio es que, por ejemplo, es un cambio en posicionamiento que es en tiempo real, o sea que en cada búsqueda móvil se va a priorizar el contenido móvil sobre el no optimizado.

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Algoritmos sin empatía

Empatía. Esa pequeña cualidad tan particular que algunos tienen, otros no tienen y que, los algoritmos, definitivamente solo entenderían como una variable más. Es tan simple de definir como dificil de entender EMPATÍA. 1. f. Identificación mental y afectiva de un sujeto con el estado de ánimo de otro. y en algún momento de soberbia nos imaginamos que podemos crear un resúmen del año de cada una de las personas que usaron nuestro servicio gracias a “algoritmos que entienden el valor de un pageview, like, comment” sin siquiera interpretarlo.

el año en facebook

Me partió el corazon leer Inadvertent Algorithmic Cruelty porque más allá de conocer a un tipo macanudo, con solo leer la metada se sabe que pasó y Facebook sigue cagándola día a día… detalles que a veces no tenemos en cuenta. Continuar leyendo “Algoritmos sin empatía”

Facebook cambia el algoritmo para frenar el clickbait

clickbait con famosos
[Típico caso de clickbait con famosos –> y no usé a Buzzfeeed de ejemplo :P]

Maravillosa medida de Facebook que decidió comenzar a ocultar historias consideradas clickbait y así sacar del medio de tu timeline notas automatizadas que solo buscan un click rápido. Si esta medida no levanta un debate, aunque algunos lo consideremos genial, se va a demostrar que los que practican estas cosas ya lo estaban esperando como en Buzzfeed [mail interno de @buzzfeedben]:

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#Ferguson o como los algoritmos pueden ocultarte cosas

ferguson en twitter
[menciones de #Ferguson en Twitter mientras en Facebook era cercana a 0]

Hace un tiempo Facebook decidió que iba a cambiar su algoritmo de noticias, ese “edgerank” iba a determinar que noticias te interesaban en base a lo que publicabas; jerarquizando, como hacían en su momento los medios, el contenido que vale la pena que veas… el problema es que, así como Google demostró el poder de ocultarte cosas compasión con Brasil luego de ir 5-0 contra Alemania, ahora empezaron a desaparecer cosas importantes de los ojos de los usuarios de Facebook.

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Experimentando con tu vida

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Hace tiempo la gente se sorprendió porque Facebook experimentó con tus emociones para mejorar su engagement; luego Google mostró que jerarquiza datos para no herir susceptibilidades de los brasileños y nos reímos; apareció OKCupid a mostrar que decía que eras compatible con alguien aunque no lo fueras solo para experimentar y nadie se sorprendió.

“Ese “uncanny feeling” es a lo que nos enfrentamos con la manipulación emocional de Facebook a través de algoritmos. No es necesariamente debido al experimento, sino por lo que el experimento presagia. Es un futuro donde las máquinas manipularán nuestros deseos y nuestras necesidades y se adelantan a nuestras necesidades y emociones. Tenemos miedo, porque vamos a perder la ilusión de que estamos tomando decisiones que manejan nuestra vida. No hay vuelta atrás una vez que se cruza ese umbral.” Om Malik: With Big Data Comes Big Responsibility

Estamos en un punto que es mucho más interesante de lo que nos pintan los futurólogos, donde la capacidad de modificar o alterar nuestras decisiones no tienen que ver con grandes y fabulosos humanoides que van a reemplazar nuestro cerebro. Algoritmos que nos maravillan (y que muchas veces pasan desapercibidos para los medios) son los que tienen ese poder y me recuerdan a la metáfora de la creatividad artificial con la que Kasparov hablaba de los duelos hombre máquina en el ajedrez.

Cuando se hizo público lo de Facebook recuerdo decir “esto es lo que quieren publicar, el resto está disponible para saber que pueden hacer a nivel interno.. y debe ser como un mundo de ensueño para cualquier data-scientist y sociólogo” solo me queda preguntarme cuan grave es que por ahora sigan experimentando para que compremos más o usemos más sus servicios… ¿que va a pasar cuando ya estas cosas afecten aspectos más grandes de nuestras vidas?

Google Hummingbird el nuevo algoritmo

Google cumplió 15 años de vida hace unos días e increíblemente cambió su algoritmo por primera vez desde 2001 presentando Google Hummingbird que afecta al 90% del total de las búsquedas y está diseñado para aplicarle sentido a las búsquedas que se SUMAN al Knowledge Graph… y lo extraño es que el nuevo algoritmo está funcionando hace más de un mes y hubo poco revuelo al respecto.

Google Hummingbird Search Timeline 1997 - 2013

Es interesante, Panda y Penguin trajeron aparejados quejas por millones pese a afectar a menos del 3% del total de las búsquedas; el famoso “Caffeine Update” de 2010 fue un cambio gigante pero en la forma en la que se indexaba información y pocos lo entendieron pero tambien hubo quejas… y esta vez se cambia el corazón del algoritmo y casi no hay “impacto” o conversaciones al respecto. Continuar leyendo “Google Hummingbird el nuevo algoritmo”

Conociendo el algoritmo de Netflix

Con tiempo leí y disfruté esta nota de Wired: The Science Behind the Netflix Algorithms That Decide What You’ll Watch Next en la que explican un poco a grandes rasgos la lógica del algoritmo de recomendaciones de Netflix… algunas cosas básicas para cualquiera que conozca de estos mecanismos pero al ser una entrevista les recomiendo leerlo porque, Carlos Gomez-Uribe, VP of product innovation y Xavier Amatriain, lo bajan a un lenguaje bastante llano :)

netflix-ipad

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Microsoft Priorities: el proyecto de correo prioritario de MSFT

Ayer Google presentó Gmail Priority Inbox un proyecto que analiza tus mails y los ordena en base a una prioridad definida por un algoritmo y entrenada por el usuarios; en 1999 Microsoft Priorities presentó algo similar, un par de años después se podía descargar y en 2005 TechFlash hizo una nota sobre ellos y Eric Horvitz. Nota para emprendedor: Ideas sin implementar o sin “entregar” son igual a nada.

Periodismo automático

Si el teorema de los infinitos monos escribiendo una obra de Shakespeare es posible teóricamente ¿como no iba a ser posible que un Algoritmo en un robot escriba noticias? Encima corren con una ventaja, los monos no conocen los patrones que definen la literatura y los algoritmos pueden entrenarse para entender que es noticioso y que no… ¿o prefieren que volvamos al debate que es periodismo y que no lo es? Por las dudas, esto es un simple weblog :)

Yahoo Buzz se convierte en un ¿digg?

Yahoo! Buzz era un servicio bastante interesante que te permitía ver, en tiempo real, lo que la gente buscaba y ver como esas tendencias se agrupaban en leaders y movers pero, desde hoy, se convierte en una especie de mix entre ese servicio y Digg.

Yahoo Buzz: tendencias en busquedas de internet

La idea no es mala, y de hecho me gustaría ver como va evolucionando, teniendo en cuenta que el peso de una historia para aparecer en la home del site (y tener la posibilidad de llegar a la home de Yahoo! que es el site más visitado del mundo) se da por una combinación de votos de los usuarios, la cantidad de veces que una historia es “compartida” desde buzz.yahoo.com y, finalmente, la popularidad de los términos de búsqueda que esta incluya.

¿Es posible lograr que los votos de los usuarios eligan buen contenido entre lo más popular o más buscado en internet? ¿es posible que el peso de los términos de búsqueda sirva para restarle peso a los “grupos dominantes” que se forman dentro de estas comunidades al estilo digg?

Es una idea arriesgada la de Yahoo! pero, personalmente, me gustaría que logre innovar en ese nicho de noticias enviadas por los usuarios.