Elon Musk anunció que el código fuente de Twitter se liberaría este 31 de marzo
Twitter es una de las redes sociales más populares y utilizadas del mundo, con más de 300 millones de usuarios activos al mes. Sin embargo, no todos los tuits que se publican en la plataforma llegan a la vista de todos los usuarios. ¿Cómo decide Twitter qué tuits mostrar a cada persona? La respuesta está en el algoritmo de recomendaciones, un sistema que utiliza inteligencia artificial para seleccionar y ordenar los contenidos más relevantes y personalizados para cada usuario.
El algoritmo de recomendaciones de Twitter ha sido objeto de críticas y controversias por parte de algunos usuarios y organizaciones, que lo acusan de ser sesgado o manipulador. Por ejemplo, se ha cuestionado si el algoritmo favorece a ciertos usuarios o temas sobre otros, si oculta o censura opiniones contrarias o si influye en la formación de burbujas informativas.
Para intentar disipar estas dudas y mejorar la transparencia y la confianza de los usuarios, el CEO de Twitter, Elon Musk, anunció el pasado 17 de marzo que liberaría el código fuente del algoritmo de recomendaciones este 31 de marzo. De esta forma, cualquier persona interesada podría acceder al código y ver cómo funciona el sistema por dentro. Según Musk, esta medida sería "increíblemente vergonzosa" al principio, pero conduciría a una "rápida mejora" en la calidad de las recomendaciones.
¿Cómo funciona el algoritmo de recomendaciones de Twitter?
El proceso que sigue el algoritmo para recomendar tuits se puede dividir en tres pasos principales: selección de candidatos, clasificación y filtrado.
Selección de candidatos: este paso consiste en seleccionar un conjunto de tuits candidatos a ser mostrados al usuario. Para ello, el algoritmo utiliza varios criterios, como la popularidad del tuit (medida por el número de interacciones que ha recibido), la afinidad del usuario con la cuenta que lo publicó (medida por el nivel de interacción directa entre ambos) y la pertenencia del tuit a un tema o comunidad con los que el usuario suele participar (medida por el uso de hashtags, menciones o palabras clave).
Clasificación: este paso consiste en ordenar los tuits candidatos según su probabilidad de generar interés o engagement en el usuario. Para ello, el algoritmo utiliza un modelo de aprendizaje automático que asigna una puntuación a cada tuit basándose en varios factores, como el contenido del tuit (texto, imágenes, vídeos, enlaces), el contexto del tuit (hora, ubicación, idioma), el perfil del usuario (edad, género, ubicación) y el comportamiento del usuario (historial de interacciones, preferencias).
Filtrado: este paso consiste en aplicar un último filtro a los tuits clasificados para eliminar aquellos que no cumplan con las preferencias del usuario o con las políticas de la plataforma. Por ejemplo, se pueden ocultar los tuits que contengan contenido sensible o inapropiado (marcado como NSFW), los tuits que provengan de cuentas bloqueadas o silenciadas por el usuario o los tuits que ya hayan sido vistos por el usuario anteriormente.
Una vez completados estos pasos, el algoritmo muestra los tuits resultantes al usuario en el Inicio o en su pestaña Para ti. El algoritmo también se actualiza constantemente para adaptarse a los cambios en los contenidos, los usuarios y sus preferencias.