El News Feed es el apartado de la red social Fb donde los usuarios pueden ver nuevos contenidos de su interés, que se muestran en un orden determinado impulsado por un sistema de clasificación de aprendizaje automático o bien ‘machine learning’.

El sistema de clasificación es un sistema empleado por Fb para personalizar el contenido de los más de dos mil millones de usuarios de todo el planeta, con el objetivo de que lo que vean en el News Feed sea «relevante y significativo».

Para cada usuario, explica la compañía en su página oficial, hay más de mil potenciales publicaciones. «Charlamos de billones de publicaciones para toda la gente que está en Fb», lo que se une a las más de mil señales que se valoran de cada usuario para determinar lo que es más relevante para cada uno de ellos.

«Conque tenemos billones de publicaciones y miles y miles de señales, y precisamos pronosticar qué desea ver cada una de las personas en su ‘feed’ de forma instantánea», apuntan desde Fb. El proceso que lo deja marcha en segundo plano y se carga en «un segundo».

Siempre y en todo momento se habla del algoritmo de Fb como el encargado de escoger los contenidos que van a ver los usuarios. Se trata realmente no de un solo algoritmo sino más bien de múltiples capas de modelos aprendizaje automático, como matiza la compañía. Y su función es simple: «determinar qué publicaciones aparecen en el ‘News Feed’ y exactamente en qué orden, al pronosticar lo que resulta más probable que le interese o bien en lo que se involucre» al usuario.

Para esto, este sistema compendia todas y cada una de las publicaciones aspirantes que se pueden clasificar para una persona determinada, incluidas las publicaciones compartidas por un amigo, un conjunto o bien una página a la que esté conectada y que se hayan efectuado desde su último comienzo de sesión y no se hayan eliminado.

Cada publicación recibe una puntuación basándonos en una serie de factores, como pueden ser si la persona en cuestión ha indicado que una publicación merece su tiempo -por servirnos de un ejemplo, en ciertas encuestas que realidad la red social-, la persona que la ha publicado y la medida en que la publicación coincide con lo que acostumbra a ver. Más tarde, un modelo ligero reduce el conjunto de aspirantes a las publicaciones más relevantes, que son unas quinientos.

Se da una puntuación a cada una de esas quinientos historias de forma independiente y se ordenan todas y cada una conforme su puntuación. Y finalmente, se ejecuta el filtro contextual, en el que se agregan peculiaridades contextuales para asegurar que el ‘News Feed’ de cada usuario tiene una buena combinación de contenidos.

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