Se supo la verdad: así funciona el algoritmo de Twitter, según Elon Musk

Twitter está en la boca de todos porque Elon Musk reveló cómo funciona el algoritmo, adelantando también que en los próximos días la red social contará con un código abierto. El fin de esta medida pasa por modificar la reputación de la red social y evitar que los usuarios sigan migrando hacia otras plataformas.

Twitter compartió parte de su código fuente en GitHub, plataforma que ahora ofrece dos repositorios que contienen parte de su algoritmo de recomendación de publicaciones, con detalles sobre cómo funciona la sección ‘Para ti’, la cual muchos consideran que está inspirada en TikTok. Musk y compañía también indicaron que se compartió información de recomendación en su blog, en donde se detalla cómo se canalizan las recomendaciones y cómo filtra las sugerencias que considera relevantes.

¿Cómo funciona el algoritmo de Twitter?

Twitter ha matizado que su sistema de recomendación está compuesto por muchos servicios y trabajos interconectados. Se trata de un proceso constituido por tres etapas. En primer lugar, recibe los mejores tuits de diferentes fuentes de recomendación -en un proceso llamado ‘abastecimiento de candidatos’- En segundo lugar, clasifica cada uno de ellos utilizando un algoritmo de aprendizaje automático (‘machine learning’). Y en tercer término, aplica métodos heurísticos para filtrar tuits, publicaciones que ya haya visto y contenido etiquetado como no seguro o apropiado para el trabajo.

El servicio que se encarga de construir el apartado ‘Para ti’ recibe el nombre de ‘Home Mixer’ y se basa en el programa Product Mixer, que facilita la creación de fuentes de contenido y conecta las publicaciones candidatas a formar parte de este apartado y otras funciones de puntuación. La primera de las etapas, según se supo, maneja una serie de fuentes de las que extrae los mejores 1500 tuits de un grupo de cientos de millones de estas fuentes. Para ello, emplea tanto cuentas a las que siguen como a las que no siguen los usuarios.

Y luego se pone en uso una herramienta llamada Real Graph, que es un modelo de aprendizaje automático que predice la probabilidad de interacción entre dos usuarios. Cuanta mayor compatibilidad haya, se incluirán más tuits. Además, con respecto a los usuarios de Twitter que no se siguen entre sí, el algoritmo tiene en cuenta el denominado gráfico social, con el que busca dar respuesta a con qué tuits interactuaron los usuarios de las personas a las que siguen y a quién le gustan las publicaciones que estos hacen.

Por último, el funcionamiento del algoritmo de la plataforma de Elon Musk clasificará todos los tuits relevantes previamente seleccionados a partir de una red neuronal de alrededor de 48 millones de parámetros, la cual se entrena constantemente para optimizar el compromiso positivo en la plataforma. Es entonces cuando el sistema establece diez etiquetas para otorgar una puntuación determinada a cada tuit. Cada una de ellas, representa la probabilidad de que se interactúe con dichas publicaciones.

Tras publicar esta parte del algoritmo de Twitter para las recomendaciones, Elon Musk ha confirmado su intención de expandir su sistema de recomendaciones, con nuevas oportunidades en las que ya están trabajando, como nuevas características en tiempo real, incrustrados y representaciones de usuarios.