В днешно време, когато алгоритмите на социалните мрежи диктуват голяма част от живота ни, не е изненадващо, че както потребителите, така и експертите в бранша започват да се питат какво остава скрито за публиката. В неотдавнашна публикация в блога си изпълнителният директор на Instagram Адам Мосери в стремежа си да изясни как функционира системата за препоръки и да разсее погрешните схващания за алгоритъма, обясни как платформата класира съдържанието в различните части на приложението.

Мосери разясни, че вместо да се разчита на един алгоритъм, за което спекулираха много потребители, класирането на съдържанието за различните секции на Instagram като Stories, Reels и Search се влияе от сложна мрежа от фактори, като значителна част от тях произтичат от данни, генерирани от потребителите.

Започвайки със Stories, множество фактори влияят върху класирането им, включително честотата на ангажираност на даден потребител с актуализациите на даден акаунт, както и взаимодействието му с други потребители чрез директни съобщения и взаимодействия с историите, като например харесвания. Освен това Instagram оценява и връзката на потребителя с даден акаунт, например дали са приятели или семейство.

Когато става въпрос за ревюта, влияещите фактори се различават леко, тъй като, вместо да разчита на взаимодействията с конкретен акаунт, Instagram взема предвид предишни действия на потребителя, като харесвания, запаметявания и споделяния в зависимост от вида на видеоклипа. Освен това платформата изчислява и прогнозната стойност на показатели като повторно споделяне на видеоклипове, степен на завършеност, харесвания и ангажираност със звук.

Под "забрана в сянка", или Shadowbanning, обикновено се разбира потискането на даден акаунт или съдържание без ясно обяснение. И след широко разпространени спекулации Instagram най-накрая призна тази загриженост и обяви, че работи активно за повишаване на прозрачността чрез въвеждане на функцията "статус на акаунта". Тази функция не само ще предупреждава потребителите, ако Instagram прецени, че публикациите им са "неподходящи" за препоръки, но и ще им позволи да обжалват решението.

Въпреки че прозрачността на Instagram по отношение на нейната система за препоръки е похвална, важно е да се разбере сложният характер на тези алгоритми, тъй като те разчитат на безброй точки данни и модели за машинно обучение. Поради това не е възможно да се даде просто определение. Независимо от това придобиването на представа за основните фактори, които влияят върху препоръките, ще даде възможност на потребителите да се ориентират по-ефективно в платформата.

Снимка: Unsplash

Виж още: Meta напредва в създаване на конкурент на Twitter