¿Cómo funciona el algoritmo de Twitter?

El algoritmo de recomendación de Twitter se basa en modelos y características fundamentales que extraen información latente de los datos de los tweets, usuarios e interacciones. Este sistema se compone de tres etapas principales:

1. Obtención de los mejores tweets de diferentes fuentes de recomendación en un proceso llamado "candidate sourcing".
2. Clasificación de cada tweet mediante un modelo de aprendizaje automático.
3. Aplicación de heurísticas y filtros, como la exclusión de tweets de usuarios bloqueados, contenido NSFW y tweets ya vistos.

El servicio encargado de construir y servir la línea de tiempo "Para ti" se llama Home Mixer. Este se basa en un marco de Scala llamado Product Mixer, que facilita la construcción de feeds de contenido. Home Mixer conecta diferentes fuentes de candidatos, funciones de puntuación, heurísticas y filtros.

Fuentes de candidatos

Twitter utiliza varias fuentes de candidatos para obtener tweets recientes y relevantes para un usuario. Estas fuentes se dividen en dos categorías: In-Network (Dentro de la red) y Out-of-Network (Fuera de la red).

In-Network: Esta fuente busca entregar los tweets más relevantes y recientes de los usuarios que sigues. Utiliza un modelo de regresión logística para clasificar los tweets según su relevancia.

Out-of-Network: Encontrar tweets relevantes fuera de la red de usuarios que sigues es un desafío mayor. Twitter utiliza dos enfoques para abordar este problema: Social Graph y Embedding Spaces.

Social Graph analiza las interacciones de las personas que sigues o aquellas con intereses similares. Se basa en la exploración del grafo de interacciones y seguidores para responder preguntas como "¿Con qué tweets interactuaron recientemente las personas que sigo?" y "¿Quién tiene gustos similares a mí y qué les ha gustado recientemente?". Los tweets candidatos se generan a partir de las respuestas a estas preguntas y se clasifican utilizando un modelo de regresión logística.

Embedding Spaces tiene como objetivo responder preguntas más generales sobre la similitud del contenido, como "¿Qué tweets y usuarios son similares a mis intereses?". Para ello, se generan representaciones numéricas de los intereses de los usuarios y el contenido de los tweets, y se calcula la similitud entre ellos en un espacio de incrustación.

Clasificación

Una vez que se han obtenido alrededor de 1500 tweets candidatos, se clasifican utilizando una red neuronal de aproximadamente 48 millones de parámetros que se entrena constantemente en interacciones de tweets para optimizar el compromiso positivo.

Después de la clasificación, se aplican heurísticas y filtros para implementar diversas características del producto. Estas características trabajan juntas para crear un feed equilibrado y diverso. Algunos ejemplos incluyen:

• Filtrado de visibilidad: Filtra tweets basándose en su contenido y tus preferencias. Por ejemplo, elimina tweets de cuentas que has bloqueado o silenciado.
• Diversidad de autores: Evita mostrar demasiados tweets consecutivos de un solo autor.
• Equilibrio de contenido: Asegura que se entregue un balance justo de tweets In-Network y Out-of-Network.
• Fatiga basada en retroalimentación: Disminuye la puntuación de ciertos tweets si el usuario ha proporcionado retroalimentación negativa al respecto.
• Prueba social: Excluye tweets Out-of-Network que no tengan una conexión de segundo grado con el usuario como medida de control de calidad. En otras palabras, garantiza que alguien a quien sigues interactuó con el tweet o sigue al autor del tweet.
• Conversaciones: Proporciona más contexto a una respuesta al vincularla con el tweet original.
• Tweets editados: Determina si los tweets que se muestran en un dispositivo están desactualizados y envía instrucciones para reemplazarlos con las versiones editadas.

Mezcla y envío

Una vez que Home Mixer tiene un conjunto de tweets listos para enviar a tu dispositivo, el sistema mezcla los tweets con otro contenido no relacionado con tweets, como anuncios, recomendaciones de seguimiento y sugerencias de incorporación. Todo este contenido se devuelve a tu dispositivo para su visualización.

¿Cómo puedes aprovechar el algoritmo de Twitter para tu ventaja?

1. Sé relevante y oportuno: Publica contenido que sea de interés para tus seguidores y participa en conversaciones y tendencias actuales para aumentar las posibilidades de que tu tweet aparezca en la línea de tiempo de otros usuarios.
2. Interactúa con tu audiencia: Responde a los comentarios, agradece a tus seguidores por sus menciones y retweets, y sigue a otros usuarios relevantes. Esto puede mejorar tu puntuación en el algoritmo y aumentar la visibilidad de tus tweets.
3. Utiliza hashtags y palabras clave: Incluye hashtags relevantes y palabras clave en tus tweets para que sean más fáciles de encontrar y tengan más posibilidades de ser recomendados a otros usuarios.
4. Estudia a tu audiencia: Analiza las interacciones de tus seguidores con tus tweets y ajusta tu estrategia de contenido en función de lo que funciona mejor.
5. Experimenta con diferentes formatos: Varía el tipo de contenido que compartes (texto, imágenes, videos, enlaces) para mantener a tu audiencia interesada y ver qué formatos generan más interacción.
6. Publica regularmente: Mantén un flujo constante de contenido para que tus seguidores tengan algo nuevo que ver y con qué interactuar.
7. Utiliza las herramientas de análisis de Twitter: Examina las estadísticas proporcionadas por Twitter Analytics para obtener información sobre el alcance y el compromiso de tus tweets, y ajusta tu estrategia en consecuencia.