Musk rende pubblico l’algoritmo di Twitter: cerchiamo di capire come funziona

Servizio a cura di Marco Barsotti

La stampa non ne ha praticamente parlato, ma venerdì 31 marzo è stata una data storica. Grazie a Elon Musk, per la prima volta un social network ha reso pubblico il cosiddetto algoritmo (in questo caso addirittura il codice sorgente) che decide cosa vediamo nella nostra timeline.

Con questo articolo cerchiamo di farne un rapidissimo riassunto e di dare qualche consiglio a chi volesse aumentare la propria visibilità sul social usato da “everybody who is somebody“.

500 milioni di tweet/giorno

Partiamo da un fatto: ogni giorno vengono generati circa 500 milioni di Tweet: scopo dell’algoritmo decidere quali mostrare a ciascun utente. Il sistema si chiama “Home Mixer” ed è scritto in gran parte nel linguaggio Scala.

L’algoritmo di Twitter: Tre fasi e due gruppi

L’algoritmo si articola in tre fasi, parzialmente (ma non totalmente) basate sulla IA (Intelligenza Artificiale). Prende in considerazione i contenuti di due gruppi di utenti: In Network, coloro che seguiamo o ci seguono e Out of Network, coloro che non seguiamo.

Fase 1

Di nome “Candidate Sources” pende in considerazione in modo eguale (50/50) tweet effettuati da persone che seguiamo e da sconosciuti, con l’obiettivo di selezionarne 1500 (lo 0,0003% del totale).

In Network

I tweet “in network” sono selezionati in base alla probabilità di un “engagement” (una reazione, quale un like, un commento o un retweet) da parte del singolo utente.  Viene utilizzata una regressione basata sulle interazioni reciproche passate.

Out of Network

I tweet “out of network” sono selezionati in base al “social graph“, in sostanza lo stesso criterio precedente ma applicato “agli amici degli amici” (se ci permettete questa espressione vagamente sinistra).

In altre parole se io sono A, ho un amico B e non seguo C, ma B ha un alto engagement con C allora forse anch’io A posso aver interesse in quanto afferma C.

Confusi?

Confusi? Restate con noi, ancora pochi passaggi e arriviamo ai consigli per gli acquisti (anzi, per i tweet).

Fase 2

In questa fase viene generata una rappresentazione numerica degli interessi dei singoli utenti e del contenuto dei tweet. In questo modo è possibile calcolare l’affinità dei tweet disponibili con i nostri interessi in base alla distanza tra i due numeri.

Un esempio

In altre parole se una persona con cui ho interessi comuni (diciamo: Nicola Franceschini) parla di un argomento che mi interessa (diciamo: Ryuichi Sakamoto) allora il suo tweet apparirà prominente nella mia timeline.

Se invece sempre Franceschini parlasse di Laura Pausini allora il suo messaggio comparirebbe egualmente, ma molto in basso. Se invece a parlare di Laura Pausini fosse un altro membro della comunità di Talkmedia (ipotizzando che fosse attivo su Twitter) allora nulla sarebbe riportato nella timeline di chi scrive.

Altri Social

Questo esempio è rilevante in quanto è ipotizzabile (per motivi che non stiamo ad analizzare) ci siano numerose similitudini anche con l’algoritmo di Facebook e di altri social.

Parametri e Peperoni

L’ordinamento di cui sopra, detto ranking, è effettuato da una minuscola rete neuronale (dunque: da una IA) composta da 48 milioni di parametri (per fare un confronto: GPT 3.5, probabilmente utilizzato da Peperoni AI per il programma di Patrizia su radio 70-80.it) dispone di circa 170 miliardi di parametri (364500% di più!).

Infine viene applicato un filtro euristico (metodo non totalmente scientifico che utilizza senso comune e semplici regole) per filtrare ulteriormente i contenuti, evitare di vederne troppi dalle stesse persone e inserire qualche pubblicità nel mix finale.

Consigli per gli acquisti

Ed eccoci alla ricetta per un tweet di successo, ricavata da alcuni programmatori che hanno analizzato non la nostra spiegazione ma proprio il codice sorgente reso pubblico a fine marzo.

Cosa cercare (boost)

Questi i fattori che favoriscono la diffusione di un nostro contenuto:

  • Like (30x, trenta volte più’ di un tweet che ne e’ privo)
  • Retweet Count (20x per ogni retweet, a giudicare dal codice qui sopra)
  • Contenuto che include immagini o video (4x)
  • Contenuto che ha ricevuto almeno un commento (2x)

Questi invece i fattori che incidono negativamente

  • Tweet che consiste solo in una URL
  • Retweet senza commento/testo aggiunto
  • Tweet che è stato bloccato, anche solo da un utente
  • Tweet che ha causato un “unfollow”
  • Tweet che è stato segnalato come inappropriato

Conclusioni

Con l’inedita decisione di rendere pubblico l’algoritmo (peraltro non molto sofisticato) di Twitter Elon Musk ha dato a tutti la possibilità di vedere (abbastanza) chiaro in uno dei grandi misteri del nostro tempo, quello stesso che permette alla stampa di affermare – senza prove – che (ad esempio) la decisione sulla Brexit è stata “influenzata dai social network“.

Speriamo Meta e gli altri vogliano presto seguirne l’esempio.

(Marco Hugo-Barsotti per FM-World)

* Per comunicati e segnalazioni: [email protected]

Sanremo: anche le radio premiano il duo Meta-Moro

Un Festival di Sanremo sempre più allineato con le playlist radiofoniche. E’ questo ciò che emerge, mettendo a confronto il podio della kermesse canora con i più trasmessi dalle varie emittenti nei 5 giorni dell’evento.

Se il palco dell’Ariston ha dunque premiato il duo Ermal Meta e Fabrizio Moro con “Non mi avete fatto niente”, questi ultimi – secondo il sito di monitoraggio Earone – dominano anche la classifica dei passaggi radiofonici con un numero pari a 1044.

A breve distanza – 1014 passaggi – arriva la band de Lo Stato Sociale, secondi anche al Festival con “Una vita in vacanza” e vera sorpresa di questa edizione 2018.

Nessuna variazione anche il terzo posto: Sanremo ha decretato Annalisa con “Il mondo prima di te” e le radio l’hanno collocata alla medesima posizione con 874 passaggi.

Va un po’ meglio per Lo Stato Sociale se parliamo di vendite, con il primo posto su iTunes, seguito comunque sempre da Ermal Meta e Fabrizio Moro e da Annalisa.

E sempre Lo Stato Sociale si fa strada su Spotify, come brano sanremese più ascoltato, seguito dal vincitore della categoria “Nuove proposte”, ovvero Ultimo con “Il ballo delle incertezze”.