Meta publicó en su sitio web oficial una explicación del funcionamiento de los algoritmos de sus redes sociales: Facebook e Instagram. En la publicación, la compañía de Mark Zuckerberg da una base de cómo aparecen las recomendaciones a los usuarios, lo cual es un gran misterio para algunas personas.
En 2021, Meta también reveló cómo se hicieron sugerencias en Feed and Explore de Instagram. Sin embargo, la inteligencia artificial (o algoritmo) utilizada por las redes sociales está en constante evolución. Estas actualizaciones se realizan para mejorar la experiencia del usuario y renovar el contenido en función de los gustos de las personas. Después de todo, los seres humanos cambian: lo que puedo disfrutar hoy puede no ser lo mismo dentro de un año, o menos.
Las interacciones en Facebook e Instagram están influenciadas por amigos
¿Sabes que la charla de esa madre de «ese amigo tuyo es una influencia buena/mala»? Esta es una de las mejores definiciones sobre el método de recomendación de Facebook e Instagram. En la sección de Facebook, Meta explica que la prioridad es tu «círculo virtual»: publicaciones compartidas por amigos, el contenido de las páginas que sigues y los grupos de los que formas parte.
Luego, la inteligencia artificial evalúa las «señales de entrada», como la historia de interacción con los autores de una publicación. El algoritmo selecciona los contenidos en función de la puntuación de relevancia adquirida de estas señales. Las publicaciones con las puntuaciones más altas lideran el «ranking» y se priorizan en tu feed.
En Instagram, la operación no difiere mucho. Hay una evaluación de la interacción con las cuentas y señales para recomendar contenido en el feed, Explore y Reels. Para esta red social, Meta también presentó cómo el algoritmo prioriza el orden de las historias.
Además de la historia,https://www.youtube.com/channel/UCventXTfUCJRNauzqHJ1Osg de la interacción con el autor, la inteligencia artificial evalúa cómo reaccionas con la historia (si respondes, te gusta o vuelves a ver) y la probabilidad de conocer al autor en persona: ahora Bruna Biancardi puede tener una idea de por qué algunas modelos aparecen en la lista de las primeras historias de Neymar.
Meta enseña cómo «entrenar» el algoritmo y usar recursos para hacerlo
Entre las 22 tarjetas sobre el funcionamiento del algoritmo de tus redes sociales y en tu blog, Meta también te enseña cómo mejorar las recomendaciones y las nuevas funcionalidades para entregar contenido más acorde con el gusto del usuario.
No es difícil entrenar el algoritmo. Uno de los métodos es interactuar con temas que te gustan (por ejemplo, mi Feed and Explore está lleno de videos de la serie The Office). Meta también recomienda ocultar o dejar de seguir lo que es irrelevante para usted, administrar marcadores, informar contenido inapropiado y hacer clic en los botones «Mostrar más» o «Mostrar menos«, los cuales se «renovarán» para que sean más accesibles para los usuarios.
Meta enseñando a los usuarios cómo entrenar el algoritmo para mejorar su experiencia con la aplicación se asemeja a una actualización de TikTok. En marzo, la red social de ByteDance lanzó una herramienta para «restablecer» el algoritmo de recomendación.
La razón para revelar no fue «buena voluntad»
Meta liberó la información de su algoritmo no por amabilidad, sino para avanzar en la legislación de la Unión Europea. A partir de 2024, la Ley de Mercados Digitales entra en vigor en los países miembros de la UE. Por lo tanto, las empresas de tecnología y servicios en línea tendrán que actuar de manera más transparente sobre sus algoritmos.
Meta Verified no afecta al algoritmo
La semana pasada, Meta lanzó Meta Verified, un servicio de suscripción para la verificación de cuentas. En el lanzamiento, y en la publicación que informa cómo funciona el algoritmo, la compañía no dijo si Meta Verified afecta la recomendación de contenido. Es decir, una cuenta con la insignia azul comprada no tendrá prioridad en el ranking de visualización en el feed.
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