Pese a ser pocos los años que han transcurrido desde su lanzamiento, TikTok se ha convertido en una de las redes sociales más populares del planeta.
Son miles de millones las personas que usan a diario esta plataforma en la cual pueden encontrar contenido audiovisual en diferentes categorías (cocina, moda, comedia, tutoriales, etc.).
Sin embargo, tal como ocurre con otras plataformas de redes sociales, muchas han sido las personas que han experimentado adicción hacia el contenido publicado en TikTok, llegando a pasar horas sumergidos en esta red social. Esto ha hecho que expertos especulen sobre los métodos empleados por la empresa para mantener enganchados a sus usuarios.
Recientemente ha surgido un informe publicado en el New York Times en el cual parece revelarse este secreto. En este se hace alusión a un documento filtrado por uno de los empleados donde se expone la manera en que funcionan los algoritmos de TikTok y como estos actúan para priorizar el contenido que se muestra en la plataforma.
Si bien ya en el pasado TikTok ha explicado que el sistema de recomendaciones de la plataforma es influenciado por diferentes factores como likes, comentarios, información sujeta al video como subtítulos y hashtags,existen otros aspectos de mayor complejidad involucrados en este proceso.
En ese sentido, el documento señala cuatro métricas principales que condicionan el funcionamiento del algoritmo de TikTok:
- Valor de usuario
- Valor del usuario a largo plazo
- Valor del autor
- Valor de la plataforma
Así también, el documento señala que TikTok tiene como objetivo principal hacer que el número de usuarios activos diarios se incremente. Para ello la plataforma aplica la optimización de dos métricas: la retención que se genera cuando el usuario regresa a la plataforma, y el tiempo usado.
Añadido a esto TikTok posee un sistema interno de calificación de videos sustentado en una ecuación que toma en cuenta la información proporcionada por los likes, comentarios y tiempo de reproducción del video, generando al final una puntuación otorgada por un sistema de aprendizaje automático. La ecuación mostrada en el documento es la siguiente:
Plike X Vlike + Pcomment X Vcomment + Eplaytime X Vplaytime + Pplay X Vplay
De acuerdo al documento esta ecuación es la que hace posible al sistema de recomendación asignar una puntación a todos los videos de la plataforma, de modo que aquellos videos con la puntuación más alta sean mostrados a los usuarios en el feed.
Cabe mencionar que la ecuación expresada en el documento esta simplificada, siendo que la ecuación real posee un grado de complejidad mayor, aunque la lógica subyacente es idéntica.
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