Facebook: ¿De qué manera sus algoritmos predicen lo que quieres ver?

La forma en la que Facebook te ofrece publicaciones no es casual. Se trata de todo un proceso complejo en el que la red social aprende de tus preferencias pasadas y predice cuáles podrían ser tus futuros gustos
El algoritmo de Facebook considera miles de variables para ordenar el contenido que muestra a sus usuarios. (Foto: Reuters)

Cuando entras a tu cuenta de , las imágenes y videos que te ofrece no han sido elegidos de forma aleatoria. Esta cuenta con un algoritmo que trabaja con miles de variables para presentarte el contenido que más te va a gustar y así no salgas de la en la medida de lo posible.

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Sin embargo, el algoritmo de Facebook no es lo único que controla lo que ves en el News Feed, se trata de un mecanismo mucho más complejo: la tecnología Machine Learning. Facebook mismo ha explicado cómo funciona, genera rankings y estadísticas de los contenidos preferidos de cada usuario y así ofrece una experiencia personalizada.

La red social argumenta que necesita de este tipo de tecnología para poder ofrecer, entre los millones de contenidos que se generan a diario, aquello que pueda interesarle más a cada uno de sus usuarios. Para ello también se toma en cuenta el uso de filtros y sistemas que evitan la difusión de ‘fake news’ o contenidos que puedan desinformar al usuario.

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Con la tecnología de Machine Learning, Facebook no solo usa la información que el usuario deja respecto a los contenidos que le gustaron en el pasado (con sus reacciones o ‘likes’), sino que también se da la libertad de hacer algunas predicciones sobre cómo reaccionará el usuario ante determinado tipo de contenidos.

Tenemos billones de publicaciones y miles de señales, y necesitamos predecir qué quiere ver cada una de las personas en su ‘feed’ de manera instantánea”, . Este proceso se realiza en segundo plano y se carga casi en tiempo real o como la compañía menciona “en un segundo”.

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De esta manera, Facebook toma en cuenta todos los contenidos que se presentaron ante el usuario desde que este se conectó por última vez. Incluso toma en cuenta aquellos contenidos que ya estaban publicados y quedaron sin ver durante esta última sesión. Cruzando esta información con otros datos, la red social le da una puntuación a las publicaciones y realiza sus predicciones de comportamiento.

Con esta información que nace de las interacciones en la red social con los usuarios y los contenidos, Facebook puede reducir lo que aparecerá en el News Feed a solo 500 publicaciones relevantes. Para que estas no se vean repetitivas, la red neuronal añade contexto. Con esta combinación se garantiza un mayor tiempo de permanencia del usuario en la app.

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