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Twitter cumplió la promesa hecha en varias ocasiones por su CEO, Elon Musk, de abrir una porción de su código fuente al escrutinio público, incluyendo el algoritmo utilizado para sugerir tuits en las líneas de tiempo de los usuarios.
Twitter cumple y publica parte de su código fuente
Twitter publicó dos repositorios en GitHub que contienen código para diversas partes que son esenciales para el funcionamiento de la red social. Entre ellas, se encuentra el mecanismo que utiliza Twitter para regular los tuits que aparecen en la línea temporal "Para ti".
Twitter describió en una publicación oficial de su blog la medida como un "primer paso para ser más transparente", con el objetivo de "[evitar] riesgos" tanto para la plataforma como para los usuarios que la utilizan.
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Asimismo, en una sesión de Twitter Spaces, Musk aclaró:
“Nuestro lanzamiento inicial del llamado algoritmo será bastante vergonzoso, y la gente encontrará muchos errores, pero los corregiremos muy rápidamente”, dijo Musk. “Incluso si no estás de acuerdo con algo, al menos sabrás por qué está ahí y que no estás siendo manipulado en secreto… El análogo, aquí, al que aspiramos es el gran ejemplo de Linux como un sistema operativo de código abierto… Uno puede, en teoría, descubrir muchos exploits para Linux. En realidad, lo que sucede es que la comunidad identifica y corrige esos exploits”.
Sin código de recomendaciones de anuncios en lanzamientos de código abierto
En la segunda parte de la publicación del blog sobre la prevención de riesgos, se menciona que los lanzamientos de código abierto no contienen el código que impulsa las recomendaciones de anuncios de Twitter, ni los datos utilizados para entrenar el algoritmo de recomendación.
Además, se proporcionan pocas instrucciones sobre cómo inspeccionar o utilizar el código, lo que sugiere que los lanzamientos están dirigidos únicamente a los desarrolladores.
“[Excluimos] cualquier código que comprometiera la seguridad y la privacidad del usuario o la capacidad de proteger nuestra plataforma de los malos actores, lo que incluye socavar nuestros esfuerzos para combatir la explotación y manipulación sexual infantil”, escribió Twitter. “[También tomamos] medidas para garantizar que la seguridad y la privacidad del usuario estuvieran protegidas”.
Twitter trabaja en herramientas para administrar sugerencias de código de la comunidad
Twitter dice que está trabajando en herramientas para administrar las sugerencias de código de la comunidad y sincronizar los cambios con su repositorio interno. Presumiblemente, estarán disponibles en una fecha futura; no hay señales de ellos en el presente.
“Vamos a buscar sugerencias, no solo sobre errores, sino también sobre cómo debería funcionar el algoritmo”, dijo Musk en la sesión de Spaces. “Va a ser un proceso en evolución. No esperaría que fuera un movimiento ascendente continuo... pero estamos muy abiertos a lo que podría mejorar la experiencia del usuario".
El algoritmo de Twitter consta de múltiples modelos, como un detector de contenido abusivo, la probabilidad de interacción entre usuarios y la "reputación" de un usuario (cuyo significado no está claro).
Utiliza varias redes neuronales para clasificar los tweets y recomendar cuentas, y un componente de filtrado oculta tuits para cumplir con las regulaciones y mejorar la calidad del producto.
Dicho de otra forma, el algoritmo es complejo, pero sigue patrones técnicos comunes.
Twitter revela detalles sobre el canal de recomendaciones
En una publicación de un blog de ingeniería, Twitter revela más sobre el canal de recomendaciones, que, según afirma, se ejecuta aproximadamente cinco mil millones de veces al día:
“Intentamos extraer los mejores 1500 tuits de un grupo de cientos de millones... Hoy en día, la línea de tiempo Para ti consiste en un 50 % [tuits de personas a las que no sigues] y un 50 % [tuits de personas a las que sigues] en promedio, aunque esto puede variar de un usuario a otro”, escribió Twitter.
“La clasificación [de los tweets] se logra con una red neuronal de ~48 millones de parámetros que se capacita continuamente en las interacciones de los tweets para optimizar la participación positiva (por ejemplo, me gusta, retweets y respuestas)”.
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