Cientistas começam a desvendar a “caixa preta” do algoritmo do TikTok
De acordo com um novo estudo, de 30% a 50% dos vídeos que os usuários veem são recomendados com base em seu engajamento anterior
O algoritmo do TikTok ajudou a revolucionar a forma como as redes sociais funcionam – e obrigou concorrentes como a Meta a reformular seus próprios algoritmos. No entanto, nem mesmo os funcionários da empresa entendem totalmente como ele recomenda vídeos aos usuários.
Mas pesquisadores dos EUA e da Europa investigaram o funcionamento do tão aclamado algoritmo e agora têm alguma ideia sobre como ele opera, incluindo até que ponto a plataforma se baseia nos interesses dos usuários e o quanto tenta expandir os conteúdos dos vídeos que assistem.
Karan Vombatkere, da Universidade de Boston, e seus colegas analisaram dados fornecidos por usuários, que os obtiveram através do Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia, para determinar como o algoritmo do TikTok funciona. Eles os compararam com videos recomendados para contas de bots simulando pessoas reais e outra que navegava por vídeos aleatoriamente.
“Nosso estudo é um primeiro passo para obter informações sobre como essa personalização funciona”, explica Vombatkere. “Além disso, tentamos examinar especificamente alguns fatores e ver quanto eles influenciam a personalização.”
entender como o sistema de recomendação do TikTok funciona é importante pois o app controla muito do que consumimos.
Os pesquisadores classificaram os vídeos mostrados com base nos sistemas de recomendação como “exploradores” de interesse, enquanto aqueles que buscam expandir os conteúdos foram descritos como “exploratórios”.
De acordo com as descobertas do estudo, de 30% a 50% dos primeiros mil vídeos que os usuários do TikTok encontram exploram seus interesses passados. As recomendações são feitas com base em uma série de fatores, principalmente se o usuário curtiu um vídeo semelhante, bem como quem ele segue na plataforma. Menos parecem ser impulsionados pelo percentual assistido do vídeo.
“Queremos entender como as pessoas realmente estão usando o TikTok e como o algoritmo funciona”, diz Franziska Roesner, professora da Universidade de Washington, uma das pesquisadoras do estudo.
No entanto, é importante ressaltar que os resultados representam uma média dos usuários que cederam seus dados. Entre eles, a proporção de vídeos recomendados com base em interesses passados variou bastante. “Isso mostra que os usuários têm experiências muito diferentes e/ ou são tratados de maneira diferente pelo algoritmo”, ressalta Roesner.
Vombatkere espera que pesquisas futuras possam determinar se as proporções de vídeos recomendados são altas ou baixas – algo que o estudo atual não esclareceu.
Mas, independentemente das questões em aberto, a pesquisa foi bem recebida no meio acadêmico. “Eles exploraram uma maneira interessante de obter dados, que é pagar [usuários]”, observa Manoel Horta Ribeiro, pesquisador do Instituto Federal de Tecnologia de Lausanne, na Suíça.
os usuários têm experiências muito diferentes e/ ou são tratados de maneira diferente pelo algoritmo.
“Isso foi possível graças ao GDPR, que obrigou as empresas a implementar procedimentos que permitem aos usuários obter retroativamente seus dados e vendê-los ou doá-los para pesquisadores.”
Horta Ribeiro, que não esteve envolvido no estudo, diz que entender como o sistema de recomendação do TikTok funciona é extremamente importante, dado que “o aplicativo realmente controla em grande parte o que consumimos”.
“No geral, medir a proporção de vídeos ‘exploradores’/‘exploratórios’ sem acesso ao modelo é difícil, e [estes pesquisadores] utilizaram um método interessante para fazê-lo”.
