{"id":550385,"date":"2023-04-01T22:20:39","date_gmt":"2023-04-01T22:20:39","guid":{"rendered":"https:\/\/magazineoffice.com\/twitter-revela-parte-de-su-codigo-fuente-incluido-su-algoritmo-de-recomendacion\/"},"modified":"2023-04-01T22:20:44","modified_gmt":"2023-04-01T22:20:44","slug":"twitter-revela-parte-de-su-codigo-fuente-incluido-su-algoritmo-de-recomendacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/magazineoffice.com\/twitter-revela-parte-de-su-codigo-fuente-incluido-su-algoritmo-de-recomendacion\/","title":{"rendered":"Twitter revela parte de su c\u00f3digo fuente, incluido su algoritmo de recomendaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"


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Como prometi\u00f3 repetidamente el CEO de Twitter, Elon Musk, Twitter ha abri\u00f3<\/a> una parte de su c\u00f3digo fuente a la inspecci\u00f3n p\u00fablica, incluido el algoritmo que utiliza para recomendar tweets en las l\u00edneas de tiempo de los usuarios.<\/p>\n

En GitHub, Twitter public\u00f3 dos repositorios que contienen c\u00f3digo para muchas partes que hacen que la red social funcione, incluido el mecanismo que Twitter usa para controlar los tweets que los usuarios ven en la l\u00ednea de tiempo For You. En una publicaci\u00f3n de blog, Twitter caracteriz\u00f3 la medida como un \u00abprimer paso para ser[ing] m\u00e1s transparente\u201d mientras que al mismo tiempo \u201c[preventing] riesgo\u201d para el propio Twitter y las personas en la plataforma.<\/p>\n

En una sesi\u00f3n de Twitter Spaces hoy, Musk aclar\u00f3:<\/p>\n

\u201cNuestro lanzamiento inicial del llamado algoritmo ser\u00e1 bastante vergonzoso, y la gente encontrar\u00e1 muchos errores, pero los corregiremos muy r\u00e1pidamente\u201d, dijo Musk. \u201cIncluso si no est\u00e1s de acuerdo con algo, al menos sabr\u00e1s por qu\u00e9 est\u00e1 ah\u00ed y que no est\u00e1s siendo manipulado en secreto\u2026 El an\u00e1logo, aqu\u00ed, al que aspiramos es el gran ejemplo de Linux como un sistema operativo de c\u00f3digo abierto\u2026 Uno puede, en teor\u00eda, descubrir muchos exploits para Linux. En realidad, lo que sucede es que la comunidad identifica y corrige esos exploits\u201d.<\/span><\/p>\n

En ese segundo punto de la publicaci\u00f3n del blog sobre la prevenci\u00f3n de riesgos, los lanzamientos de c\u00f3digo abierto no incluyen el c\u00f3digo que impulsa las recomendaciones de anuncios de Twitter o los datos utilizados para entrenar el algoritmo de recomendaci\u00f3n de Twitter. Adem\u00e1s, incluyen pocas instrucciones sobre c\u00f3mo inspeccionar o usar el c\u00f3digo, lo que refuerza la idea de que los lanzamientos est\u00e1n estrictamente enfocados en los desarrolladores.<\/p>\n

\u201c[We excluded] cualquier c\u00f3digo que comprometa la seguridad y privacidad del usuario o la capacidad de proteger nuestra plataforma de los malos actores, lo que incluye socavar nuestros esfuerzos para combatir la explotaci\u00f3n y manipulaci\u00f3n sexual infantil\u201d, escribi\u00f3 Twitter. Es un poco de mensaje mixto que se produce solo unas semanas despu\u00e9s de que Twitter despidi\u00f3 a gran parte de su personal \u00e9tico de inteligencia artificial y confianza y seguridad, que era responsable de la moderaci\u00f3n del contenido, entre otras tareas relacionadas con la seguridad del usuario. Sin embargo, la empresa insiste en que \u201c[took] pasos para garantizar que la seguridad y la privacidad del usuario est\u00e9n protegidas\u201d con el lanzamiento del c\u00f3digo de hoy.<\/p>\n

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Un diagrama que muestra c\u00f3mo funciona la canalizaci\u00f3n de recomendaciones de Twitter. Cr\u00e9ditos de imagen:<\/strong> Gorjeo<\/p>\n<\/div>\n

Twitter dice que est\u00e1 trabajando en herramientas para administrar las sugerencias de c\u00f3digo de la comunidad y sincronizar los cambios con su repositorio interno. Presumiblemente, estar\u00e1n disponibles en una fecha futura; no hay se\u00f1ales de ellos en el presente.<\/p>\n

\u201cVamos a buscar sugerencias, no solo sobre errores, sino tambi\u00e9n sobre c\u00f3mo deber\u00eda funcionar el algoritmo\u201d, dijo Musk en la sesi\u00f3n de Spaces. \u201cVa a ser un proceso en evoluci\u00f3n. No esperar\u00eda que fuera un movimiento ascendente continuo… pero estamos muy abiertos a lo que podr\u00eda mejorar la experiencia del usuario\u00bb.<\/p>\n

A primera vista, el algoritmo es bastante complejo, pero no necesariamente sorprendente desde un punto de vista t\u00e9cnico. Se compone de m\u00faltiples modelos, incluido un modelo para detectar contenido \u00abno seguro para el trabajo\u00bb o abusivo, determinar la probabilidad de que un usuario de Twitter interact\u00fae con otro usuario y calcular la \u00abreputaci\u00f3n\u00bb de un usuario de Twitter. (No est\u00e1 claro a qu\u00e9 se refiere exactamente \u00abreputaci\u00f3n\u00bb; la documentaci\u00f3n de alto nivel no es clara al respecto). Varias redes neuronales son responsables de clasificar los tweets y recomendar cuentas a seguir, mientras que un componente de filtrado oculta los tweets para… perdonen el jerga: \u00abapoyar el cumplimiento legal, mejorar la calidad del producto, aumentar la confianza del usuario, proteger los ingresos mediante el uso de tratamientos de productos visibles y filtrados duros y una clasificaci\u00f3n descendente de granularidad gruesa\u00bb.<\/p>\n

\"Twitter<\/p>\n

L\u00ednea de tiempo For You de Twitter, impulsada por un algoritmo de recomendaci\u00f3n. Cr\u00e9ditos de imagen:<\/strong> Gorjeo<\/p>\n<\/div>\n

en una ingenieria entrada en el blog<\/a>Twitter revela m\u00e1s sobre el canal de recomendaciones, que afirma que se ejecuta aproximadamente cinco mil millones de veces al d\u00eda:<\/p>\n

\u201cIntentamos extraer los mejores 1500 tuits de un grupo de cientos de millones\u2026 Hoy, la l\u00ednea de tiempo For You consta del 50 % [tweets from people you don\u2019t follow] y 50% [tweets from people you follow] en promedio, aunque esto puede variar de un usuario a otro\u201d, escribi\u00f3 Twitter. \u00abClasificaci\u00f3n [tweets] se logra con una red neuronal de ~48 millones de par\u00e1metros que se entrena continuamente en las interacciones de tweets para optimizar el compromiso positivo (por ejemplo, me gusta, retweets y respuestas)\u201d.<\/p>\n

Los usuarios de Twitter no ven los 1500 tuits completos, por supuesto. Se filtran seg\u00fan las restricciones de contenido y otros criterios y factores considerados por los modelos, como si los tuits tienen \u201cretroalimentaci\u00f3n negativa\u201d y si son principalmente del mismo usuario de Twitter o de usuarios que han sido bloqueados o silenciados.<\/p>\n

Gizmodo se\u00f1ala que una cosa que no parece haberse hecho p\u00fablica es la lista de VIP que Twitter env\u00eda a los usuarios. Esta semana, Platformer inform\u00f3 que Twitter tiene una lista rotativa de usuarios notables, incluido el YouTuber Mr. Beast y el fundador del Daily Wire, Ben Shapiro, que utiliza para monitorear los cambios en el algoritmo de recomendaci\u00f3n al aumentar la visibilidad de estos \u00abusuarios avanzados\u00bb aparentemente a voluntad. .<\/p>\n

Hay m\u00e1s evidencia de que el algoritmo puede tratar los tweets de manera diferente seg\u00fan la fuente. La investigadora Jane Manchun Wong se\u00f1al\u00f3 que el algoritmo de Twitter etiqueta espec\u00edficamente si el autor del tuit es Elon Musk y tiene otras etiquetas que indican si el autor es un \u00abusuario avanzado\u00bb y si es republicano o dem\u00f3crata.<\/p>\n

Durante la sesi\u00f3n de Spaces esta tarde, un ingeniero de Twitter dijo que las etiquetas se usaban solo para m\u00e9tricas. Pero Musk, quien dijo que no estaba al tanto de las etiquetas antes de hoy, dijo que no deber\u00edan estar all\u00ed.<\/p>\n

\u201cDefinitivamente no deber\u00eda estar dividiendo a la gente en republicanos y dem\u00f3cratas, eso no tiene sentido\u201d, dijo Musk.<\/p>\n

El lanzamiento del c\u00f3digo fuente se produce despu\u00e9s de varias controversias relacionadas con ajustes al algoritmo de recomendaci\u00f3n de Twitter en los \u00faltimos meses. Seg\u00fan Platformer, en febrero, Musk pidi\u00f3 a los ingenieros de Twitter que reconfiguraran el algoritmo para que sus tuits fueran m\u00e1s vistos. (Twitter luego revirti\u00f3 este cambio, al menos un poco). En noviembre, Twitter comenz\u00f3 a mostrar a los usuarios m\u00e1s tweets de personas que no siguen, un movimiento que la plataforma intent\u00f3 antes de la adquisici\u00f3n de Musk, pero luego revirti\u00f3 despu\u00e9s de una reacci\u00f3n violenta de los usuarios.<\/p>\n<\/p><\/div>\n