Os especialistas estudaram o algoritmo de recomendação TikTok – o principal critério era o tempo de exibição do vídeo

O Wall Street Journal conduziu uma análise experimental detalhada do algoritmo de recomendação usado pelo serviço de vídeo curto TikTok. O principal critério do algoritmo foi a duração da visualização do vídeo pelos usuários.

Fonte: theverge.com

O projeto piloto foi liderado por Guillaume Chaslot, um cientista de algoritmos que já trabalhou no YouTube. Como parte do projeto, várias contas de usuário TikTok foram criadas, controladas por bots com um conjunto fixo de interesses. Eles “assistiram” ao vídeo pausando ou reproduzindo vídeos que foram marcados com as hashtags apropriadas ou com imagens que eram relevantes aos seus interesses.

Como se viu, o feed de recomendações pessoais é formado com base em quais vídeos o usuário interage, como ele interage com eles, as propriedades do próprio vídeo são levadas em consideração, bem como o idioma do relato e o localização do usuário. Portanto, se algum vídeo estranho pegar o usuário de surpresa, mas ele continuar assistindo ao vídeo, o algoritmo considera que ele gostou do vídeo. Basta cometer alguns desses “erros” para que o feed de recomendações seja preenchido com coisas que são completamente desinteressantes para uma pessoa.

Um humano, é claro, tem mais nuances nas preferências do que um bot, mas, neste experimento, essas diferenças podem ser negligenciadas a fim de compreender a rapidez com que o conteúdo impróprio pode aparecer nas recomendações. Na experiência do Wall Street Journal, levou apenas 40 minutos. Um dos bots mergulhou no abismo dos vídeos pesados ​​e deprimentes, e o segundo tornou-se refém de uma teoria da conspiração durante as eleições. No entanto, alguns deles tiveram sorte, e o conteúdo selecionado pelo algoritmo acabou sendo em sua maioria positivo.

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