{"id":32123,"date":"2021-12-07T03:00:38","date_gmt":"2021-12-07T03:00:38","guid":{"rendered":"https:\/\/es.digitaltrends.com\/?p=898342"},"modified":"2021-12-07T03:00:38","modified_gmt":"2021-12-07T03:00:38","slug":"como-tiktok-lee-tu-mente-y-te-mantiene-en-su-aplicacion","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/cordobadirecto.com\/index.php\/2021\/12\/07\/como-tiktok-lee-tu-mente-y-te-mantiene-en-su-aplicacion\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo TikTok lee tu mente y te mantiene en su aplicaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

TikTok es una de las aplicaciones m\u00f3viles m\u00e1s populares del momento, conteniendo a mil millones de usuarios en su atractiva plataforma, seg\u00fan lo que la misma compa\u00f1\u00eda anunci\u00f3<\/a> en septiembre. Pero \u00bfcu\u00e1l es el secreto detr\u00e1s de su \u00e9xito?<\/p>\n

El algoritmo de TikTok tiene cuatro objetivos: \u201cvalor del usuario\u201d, \u201cvalor del usuario a largo plazo\u201d, \u201cvalor del creador\u201d y \u201cvalor de la plataforma\u201d. Eso es lo que indica TikTok Algo 101<\/em>, un documento elaborado por el equipo de ingenier\u00eda de TikTok<\/a> en Beijing que ha llegado a manos del equipo de The New York Times<\/a>,<\/em> el cual ofrece nuevos detalles sobre c\u00f3mo la aplicaci\u00f3n de videos cortos ha construido un producto tan adictivo.<\/p>\n

Seg\u00fan una portavoz de la compa\u00f1\u00eda, Hilary McQuaide, que confirm\u00f3 la autenticidad del documento, dijo que fue escrito para explicarles a los empleados no t\u00e9cnicos c\u00f3mo funciona el algoritmo.<\/p>\n

Por otro lado, el documento fue entregado al medio por una persona que estaba autorizada a leerlo, pero no a compartirlo, y que lo entreg\u00f3 bajo condici\u00f3n de anonimato. La persona en cuesti\u00f3n se sinti\u00f3 molesta por el impulso de la aplicaci\u00f3n hacia el contenido \u201ctriste\u201d que podr\u00eda provocar autolesiones en la gente.<\/p>\n

En concreto, el documento entrega una visi\u00f3n reveladora tanto del n\u00facleo matem\u00e1tico de la aplicaci\u00f3n (entregando el funcionamiento de sus algoritmos) como de la comprensi\u00f3n de la naturaleza humana por parte de la empresa: la tendencia hacia el aburrimiento y la sensibilidad a los patrones culturales, los cuales ayudan a explicar por qu\u00e9 es tan dif\u00edcil para los usuarios dejar la aplicaci\u00f3n.<\/p>\n

\"TikTok\"<\/a><\/figure>\n

Si has utilizado TikTok seguramente sabes c\u00f3mo funciona y lo popular que es para los j\u00f3venes principalmente. La aplicaci\u00f3n muestra un flujo interminable de videos y, a diferencia de otras<\/a> que tienen como objetivo conectar con las amistades, TikTok sirve principalmente para entretenerse.<\/p>\n

Ha ganado el terreno de los videos cortos porque facilita la creaci\u00f3n de contenido en la aplicaci\u00f3n, entreg\u00e1ndole a los usuarios m\u00fasica de fondo para bailar, pistas de audio para sincronizar con los labios y m\u00e1s, en lugar de obligarlos a realizar un video desde cero.<\/p>\n

Sin embargo, tambi\u00e9n hay gente que consume contenido sin crear videos, y la aplicaci\u00f3n es sorprendentemente buena para leer sus preferencias y llevarlos a uno de sus intereses, ya sea un sector pol\u00edtico, alg\u00fan tutorial o una celebridad espec\u00edfica.<\/p>\n

La compa\u00f1\u00eda ha compartido p\u00fablicamente las l\u00edneas generales de su sistema de recomendaci\u00f3n, diciendo que considera factores que incluyen los Me gusta y los comentarios, y tambi\u00e9n la informaci\u00f3n de los videos como subt\u00edtulos, sonidos y etiquetas.<\/p>\n

Los analistas externos tambi\u00e9n han intentado descifrar su c\u00f3digo. De hecho, un informe reciente del Wall Street Journal<\/a><\/em> demostr\u00f3 que TikTok depende de la cantidad de tiempo que la gente pasa viendo cada video, para llevarlos hacia m\u00e1s videos que los mantendr\u00e1n desplaz\u00e1ndose por la aplicaci\u00f3n. Pero ese proceso a veces puede llevar a los espectadores j\u00f3venes a trampas peligrosas, en particular hacia contenido que promueve el suicidio o la autolesi\u00f3n, problemas que TikTok dice que est\u00e1 tratando de detener eliminando agresivamente el contenido que viola sus t\u00e9rminos de servicio.<\/p>\n

<\/a><\/figure>\n

Ahora, \u00bfqu\u00e9 dice el documento de TikTok sobre c\u00f3mo engancha a la gente? El documento explica con franqueza que en la b\u00fasqueda del \u201cobjetivo final\u201d de la empresa, que es agregar usuarios activos diarios, ha optado por optimizar dos m\u00e9tricas estrechamente relacionadas en el flujo de videos que ofrece: \u201cretenci\u00f3n\u201d, es decir, si un usuario vuelve, y \u201ctiempo invertido\u201d. La aplicaci\u00f3n quiere mantener a los usuarios all\u00ed el mayor tiempo posible.<\/p>\n

Para los analistas que creen que las recomendaciones algor\u00edtmicas representan una amenaza social, el documento de TikTok confirma sus sospechas.<\/p>\n

\u201cEste sistema significa que el tiempo de visualizaci\u00f3n es clave. El algoritmo intenta hacer que las personas se vuelvan adictas en lugar de darles lo que realmente quieren\u201d, dijo Guillaume Chaslot, fundador de Algo Transparency, un grupo con sede en Par\u00eds que ha estudiado el sistema de recomendaci\u00f3n de YouTube y abarca una visi\u00f3n oscura del efecto del producto en ni\u00f1os. Chaslot revis\u00f3 el documento de TikTok a pedido de The New York Times<\/em>.<\/p>\n

\u00abCreo que es una idea loca dejar que el algoritmo de TikTok dirija la vida de nuestros hijos. Con cada video que mira un ni\u00f1o, TikTok obtiene informaci\u00f3n sobre \u00e9l. En unas pocas horas, el algoritmo puede detectar sus gustos musicales, su atracci\u00f3n f\u00edsica, si est\u00e1 deprimido, si est\u00e1 drogado y mucha otra informaci\u00f3n sensible. Existe un alto riesgo de que parte de esta informaci\u00f3n se utilice en su contra. Potencialmente, podr\u00eda usarse para microorientarlo o hacerlo m\u00e1s adicto a la plataforma\u201d, agreg\u00f3 Chaslot.<\/p>\n

Sin embargo, el tiempo que se invierte mirando videos en la aplicaci\u00f3n no es el \u00fanico factor que Tiktok considera, de acuerdo con el documento, el cual ha entregado una ecuaci\u00f3n aproximada de c\u00f3mo se punt\u00faan los videos. La predicci\u00f3n impulsada por aprendizaje autom\u00e1tico y el comportamiento real del usuario son sintetizados por cada uno de los tres bits de datos: Me gusta (like), comentarios (comment) y tiempo de reproducci\u00f3n (playtime), as\u00ed como una indicaci\u00f3n de que el video se ha reproducido (play). Entonces, la ecuaci\u00f3n revelada luce as\u00ed:<\/p>\n

Plike X Vlike + Pcomment X Vcomment + Eplaytime X Vplaytime + Pplay X Vplay<\/em><\/p>\n

\u201cEl sistema de recomendaci\u00f3n otorga puntajes a todos los videos en funci\u00f3n de esta ecuaci\u00f3n y devuelve a los usuarios los videos con los puntajes m\u00e1s altos. En aras de la brevedad, la ecuaci\u00f3n que se muestra en este documento est\u00e1 muy simplificada. La ecuaci\u00f3n real en uso es mucho m\u00e1s complicada, pero la l\u00f3gica detr\u00e1s es la misma\u201d, dice el documento.<\/p>\n

El archivo tambi\u00e9n ilustra en detalle c\u00f3mo la empresa modifica su sistema para identificar y suprimir los anzuelos (videos dise\u00f1ados para jugar con el algoritmo pidi\u00e9ndole expl\u00edcitamente a la gente que le den Me gusta) y c\u00f3mo piensa la empresa a trav\u00e9s de preguntas m\u00e1s matizadas.<\/p>\n

\u201cAlgunos autores pueden tener algunas referencias culturales en sus videos y los usuarios solo pueden comprender mejor esas referencias viendo m\u00e1s videos del autor. Por lo tanto, el valor total de que un usuario mire todos esos videos es m\u00e1s alto que los valores de ver cada video sumado. Otro ejemplo: si a un usuario le gusta un cierto tipo de video, pero la aplicaci\u00f3n contin\u00faa present\u00e1ndole el mismo tipo, r\u00e1pidamente se aburrir\u00e1 y cerrar\u00e1 la aplicaci\u00f3n. En este caso, el valor total creado por el usuario que mira el mismo tipo de videos es menor que el de ver cada video, porque la repetici\u00f3n conduce al aburrimiento\u201d, dice el documento.<\/p>\n

Hay dos soluciones a este problema, seg\u00fan la compa\u00f1\u00eda: \u201cHaz algunas suposiciones y descompone el valor en la ecuaci\u00f3n de valor. Por ejemplo, en t\u00e9rminos de exposici\u00f3n repetida, podr\u00edamos agregar un valor \u2018same_author_seen\u2019 (mismo autor visto) y para el problema del aburrimiento, tambi\u00e9n podr\u00edamos agregar un valor negativo \u2018same_tag_today\u2019 (misma etiqueta hoy)\u201d.<\/p>\n

\u201cOtras soluciones adem\u00e1s de la ecuaci\u00f3n de valor tambi\u00e9n pueden funcionar, como la recomendaci\u00f3n forzada en los usuarios para tu flujo de videos y dispersi\u00f3n, etc. Por ejemplo, el problema del aburrimiento se puede resolver mediante la dispersi\u00f3n\u201d, dicen los papeles, en donde tambi\u00e9n se indica que uno de los objetivos de la empresa es la \u201cmonetizaci\u00f3n del creador\u201d, por lo que TikTok puede favorecer a los videos, en parte, si son lucrativos y no solo entretenidos.<\/p>\n

\"TikTok<\/a><\/figure>\n

Ahora, seg\u00fan Julian McAuley, profesor de inform\u00e1tica en la Universidad de California en San Diego, quien tambi\u00e9n revis\u00f3 el documento a pedido del medio, este m\u00e9todo \u201cno es magia algor\u00edtmica\u201d.<\/p>\n

\u201cParece haber cierta percepci\u00f3n (\u00bfpor parte de los medios de comunicaci\u00f3n? \u00bfO del p\u00fablico?) de que han descifrado alg\u00fan c\u00f3digo m\u00e1gico de recomendaciones, pero la mayor parte de lo que he visto parece bastante normal\u201d, afirma el profesor.<\/p>\n

Seg\u00fan \u00e9l, la ventaja de la empresa proviene de combinar el aprendizaje autom\u00e1tico con \u201cfant\u00e1sticos vol\u00famenes de datos, usuarios muy comprometidos y un entorno en el que los usuarios est\u00e1n dispuestos a consumir contenido recomendado algor\u00edtmicamente (\u00a1piensa en cu\u00e1ntos otros entornos tienen todas estas caracter\u00edsticas!)\u201d.<\/p>\n

De hecho, como indica The New York Times<\/em>, el documento hace mucho para desmitificar el tipo de sistema de recomendaci\u00f3n que las empresas tecnol\u00f3gicas suelen presentar como algo dif\u00edcil de comprender para los cr\u00edticos y reguladores, pero que generalmente se enfoca en caracter\u00edsticas que cualquier usuario com\u00fan puede comprender.<\/p>\n

La cobertura de The Wall Street Journal<\/em> de los documentos filtrados de Facebook<\/a>, por ejemplo, ilustr\u00f3 c\u00f3mo la decisi\u00f3n de la compa\u00f1\u00eda de dar m\u00e1s peso a los comentarios ayud\u00f3 a difundir el contenido divisivo. Si bien los modelos pueden ser complejos, no hay nada intr\u00ednsecamente siniestro o incomprensible en el algoritmo de recomendaci\u00f3n de TikTok descrito en el documento.<\/p>\n

Recomendaciones del editor\t<\/h4>\n

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