Últimamente ha surgido un tema bastante interesante. Un gran influencer anunció en una plataforma social que planea liberar el código completo de su nuevo algoritmo en 7 días, incluyendo recomendaciones de contenido y publicidad. Además, este proceso se repetirá cada cuatro semanas y vendrá acompañado de documentación detallada para desarrolladores.
La noticia en sí parece buena, ya que aumenta la transparencia. Pero algunos usuarios han planteado un problema real: ¿por qué la lógica de las páginas de recomendación es tan extraña? Cuando das like o navegas por publicaciones fuera de tu área de interés, de repente te bombardean con contenido similar, uno tras otro. En cambio, las cuentas que sigues o los temas en los que participas activamente son difíciles de volver a ver en tu feed.
Este sesgo en las recomendaciones realmente ha molestado a muchas personas. La algoritmia, por supuesto, debe considerar el deseo de exploración del usuario, pero si es demasiado sensible, la experiencia puede deteriorarse rápidamente. Encontrar un equilibrio entre la diversidad de contenido y la recomendación personalizada quizás sea el verdadero desafío.
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NewDAOdreamer
· hace21h
El algoritmo de código abierto sigue siendo el mismo, ¿puede mejorar la lógica de recomendación solo porque el código sea transparente...? Lo veo difícil.
El problema no es el algoritmo en sí, sino que es demasiado inteligente y en realidad trata a los usuarios como tontos.
Al hacer clic en contenido desconocido, se realiza una promoción loca, y las cuentas que sigues terminan siendo solo un complemento, ¿quién diseñó esto?
En definitiva, todo se trata de aumentar el tiempo de permanencia de los usuarios, la diversidad es solo una fachada.
¿El verdadero equilibrio? Probablemente sea difícil, estas plataformas ya tienen algoritmos de ponderación, y lo hacen a propósito.
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NFTFreezer
· 01-13 01:13
El código de algoritmos de código abierto es bueno, pero el problema no radica en la transparencia del código en sí, sino en que la lógica del producto en sí misma tiene problemas.
El algoritmo no es tonto, simplemente te lo empujan intencionadamente con contenido desconocido para aumentar la retención, pero las cuentas que siguen en realidad se vuelven invisibles. Nadie puede ver a través de esa estrategia.
En lugar de abrir el código, sería mejor arreglar primero esta forma loca de impulsar la piscina de flujo, por muy interesante que sea el tema, no puede salvar las contradicciones del producto.
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MeaninglessGwei
· 01-11 03:50
¿Para qué sirve el código abierto? De todos modos, los usuarios normales no lo entienden. Lo clave sigue siendo esa lógica de recomendación que es demasiado absurda.
Un simple clic accidental en algo te sumerge en las recomendaciones, eso sí que es una verdadera tortura.
Por muy transparente que sea el algoritmo, no puede solucionar el problema de ser bombardeado todos los días.
Parece un truco para llamar la atención, en realidad mejorar la experiencia del usuario es lo que importa de verdad.
Optimizar en exceso la "sorpresa" del usuario termina arruinando la experiencia de navegación, ¿por qué es tan difícil de entender?
El open source tiene una buena postura, pero de todos modos no puedo cambiar la realidad de que me violan con el algoritmo.
El problema no está en si el código es público o no, sino en que la lógica de diseño en sí misma tiene problemas.
Solo quiero preguntar cuánta gente realmente lee esos documentos de desarrollo, yo de todos modos no lo haré.
Hablando de eso, en realidad ya debería haberse hecho ese equilibrio, ¿y ahora solo lo dicen?
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CryptoFortuneTeller
· 01-11 03:39
Open source algorithms suenan bien, pero todavía no podemos hacer que las cuentas que nos interesan sean activas, ¿no es solo una fachada?
Los algoritmos son demasiado sensibles, un simple error puede causar una avalancha de contenido del mismo tipo, realmente desesperante.
Publicar el código también es en vano, lo importante es optimizar la lógica.
Bien dicho, ¿de qué sirve la transparencia si la experiencia es mala? Esa es la verdadera falla.
Este equilibrio es realmente difícil de lograr, muy complicado.
Pero la actitud de abrir el código todavía es buena, solo que temo que al final se convierta en una decoración.
Un clic para bombardear contenido similar, y en realidad pierdes seguidores, ¿qué hacer?
Los algoritmos siempre son una elección entre dos, ¿no se puede equilibrar ambas cosas?
Hablar de código abierto suena bien, pero lo que los usuarios realmente quieren es que no se les envíen contenidos molestos todo el tiempo.
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CoffeeNFTrader
· 01-11 03:27
Veo este conjunto de argumentos y siento que todavía están adornándose a sí mismos.
La transparencia del algoritmo suena muy impresionante, pero lo clave es quién supervisa su ejecución. ¿Quién entiende el código abierto?
El fenómeno de que una sola vez de "me gusta" sea bombardeado, también lo he experimentado muchas veces, realmente es muy molesto.
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ShibaSunglasses
· 01-11 03:21
El algoritmo de código abierto suena muy apasionante, pero lo que realmente quiero saber es por qué, si accidentalmente me gusta una publicación basura, me bombardean de forma permanente.
El sobreaprendizaje del algoritmo realmente es molesto, no refleja las necesidades reales en absoluto.
¿De qué sirve el código abierto? El problema no está en la transparencia, sino en que la lógica en sí misma está mal.
En lugar de abrir el código, sería mejor mejorar primero la lógica de recomendación, porque así parece que están encubriendo el problema.
De hecho, la retroalimentación de los usuarios ya es muy clara: el algoritmo es demasiado codicioso, quiere recomendar todo.
Esto es un ejemplo típico de sobreoptimización, por engagement y solo por engagement.
Últimamente ha surgido un tema bastante interesante. Un gran influencer anunció en una plataforma social que planea liberar el código completo de su nuevo algoritmo en 7 días, incluyendo recomendaciones de contenido y publicidad. Además, este proceso se repetirá cada cuatro semanas y vendrá acompañado de documentación detallada para desarrolladores.
La noticia en sí parece buena, ya que aumenta la transparencia. Pero algunos usuarios han planteado un problema real: ¿por qué la lógica de las páginas de recomendación es tan extraña? Cuando das like o navegas por publicaciones fuera de tu área de interés, de repente te bombardean con contenido similar, uno tras otro. En cambio, las cuentas que sigues o los temas en los que participas activamente son difíciles de volver a ver en tu feed.
Este sesgo en las recomendaciones realmente ha molestado a muchas personas. La algoritmia, por supuesto, debe considerar el deseo de exploración del usuario, pero si es demasiado sensible, la experiencia puede deteriorarse rápidamente. Encontrar un equilibrio entre la diversidad de contenido y la recomendación personalizada quizás sea el verdadero desafío.