Nos dias de hoje, em que os algoritmos de mídia social ditam grande parte de nossas vidas, não é surpresa que especialistas e pessoas do setor tenham começado a questionar como o algoritmo funciona. Agora, em um esforço para esclarecer como seu sistema de recomendação funciona e eliminar os equívocos sobre seu algoritmo, o executivo do Instagram, Adam Mosseri, em uma postagem recente no blog, explicou como eles classificam o conteúdo em diferentes partes do aplicativo.
Mosseri explicou que, em vez de depender de um único algoritmo, o que muitos usuários especularam, as classificações de conteúdo para diferentes seções do Instagram, como Stories, Reels e Search, são influenciadas por uma complexa rede de fatores, com uma parte significativa deles decorrente de dados gerados pelo usuário. .
Fatores em consideração para histórias e bobinas
Começando com as histórias, vários fatores influenciam as classificações da história, incluindo a frequência do envolvimento de um usuário com as atualizações de uma conta, bem como suas interações com outras pessoas por meio de mensagens diretas e interações da história, como curtidas. Além disso, o Instagram também avalia a relação do usuário com uma conta, como se é amigo ou familiar.
Quando se trata de reels, os fatores de influência diferem um pouco, pois em vez de contar com interações com uma conta específica, o Instagram leva em consideração as ações anteriores do usuário, como curtidas, salvamentos e compartilhamentos, dependendo do tipo de vídeo. Além disso, a plataforma também calcula o valor preditivo de indicadores como compartilhamento de vídeo, taxa de conclusão, curtidas e engajamento com áudio.
Enfrentando Shadowbanning
Shadowbanning geralmente se refere à supressão de uma conta ou conteúdo sem uma explicação clara. E após ampla especulação, o Instagram finalmente reconheceu essa preocupação e anunciou que está trabalhando ativamente para aumentar a transparência por meio da introdução de um recurso de “status da conta”. Esse recurso não apenas alertará os usuários se o Instagram considerar suas postagens “inelegíveis” para recomendações, mas também permitirá que eles recorram da decisão.
Embora a transparência do Instagram em relação ao seu sistema de recomendação seja louvável, é importante entender a natureza intrincada de tais algoritmos, pois eles dependem de inúmeros pontos de dados e modelos de aprendizado de máquina. Portanto, fornecer uma definição simples não é possível. No entanto, obter informações sobre os fatores subjacentes que afetam as recomendações capacitará os usuários a navegar na plataforma com mais eficiência.