Ao navegar pelo feed de notícias do Facebook, alguma vez se perguntou como e por que motivos é que lhe surgem as publicações apresentadas? Será que o feed é limitado às publicações de apenas 26 amigos? Como é que a rede social sabe o que realmente queremos ver?
A empresa liderada por Mark Zuckerberg quer agora desmistificar o processo, explicando que, embora dê a conhecer muitos dos detalhes e funcionalidades do feed de notícias, ainda existem alguns mitos em relação ao seu funcionamento.
Construir um sistema que seja capaz de personalizar o conteúdo para mais de 2 mil milhões de utilizadores não é uma tarefa fácil. Em primeiro lugar, porque o volume de dados é muito vasto e, para cada um dos membros da rede social, há mais de mil publicações possíveis de serem sugeridas.
Existem milhares de sinais que a equipa do Facebook precisa de avaliar, de modo a determinar se serão considerados relevantes ou não. Além disso, todas as previsões precisam de acontecer num espaço de segundos. Mas não é tudo: as novidades de publicações estão sempre a aparecer e a empresa precisa de ter em conta questões como as do clickbait ou da disseminação de desinformação online.
Assim, por baixo do feed existe um sistema altamente complexo de classificação, composto por várias camadas de machine learming, usado para prever o conteúdo mais relevante e significativo para cada utilizador.
Como é que o sistema de classificação do Facebook funciona?
O sistema determina quais são as publicações que vão, de facto, aparecer no feed de notícias, assim como a sua ordem, prevendo aquelas que são mais prováveis de despertar o interesse do utilizador ou aquelas com as quais vai interagir.
Imagine: fez login no Facebook e, de ontem para hoje, os seus amigos publicaram fotos ou vídeos, uma das suas páginas preferidas tem um novo artigo e um dos grupos onde está “abriu a porta” à discussão de um evento que aconteceu recentemente.
Todo este conteúdo é provável de ser interessante ou relevante para si, uma vez que escolheu seguir as pessoas, páginas ou grupos em questão. Para decidir a ordem em que as publicações vão aparecer, o sistema de classificação passa por uma primeira etapa onde reúne todas as publicações que se enquadrem nesta categoria, tendo também em conta a última vez em que foi feito um login.
De seguida, o sistema dá uma pontuação a cada conteúdo, baseando-se numa série de fatores, como se é relevante, quem o fez, ou se corresponde a quem o utilizador normalmente interage. Os processos de integridade (ou integrity process in inglês) são aplicados a todas as publicações da rede social.
Na terceira das etapas, um outro modelo de machine learning limita o número de “candidatas” às publicações mais relevantes. Quantas menos publicações forem analisadas, mas poderosa é a ferramenta de modelo neural network, explica o Facebook.
A caminho da etapa final, é feita uma classificação principal em que todos os conteúdos recebem uma pontuação e são depois ordenados pelas mesmas. Ainda antes de aparecerem no seu feed, o sistema realiza um processo chamado contextual pass, isto é, uma contextualização do conteúdo através de ferramentas específicas que garantem que um maior equilíbrio entre diferentes temas do seu interesse.
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