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Così TikTok ti legge nel pensiero

In un documento interno viene spiegato come funziona l’algoritmo che mostra i nuovi tiktok agli utenti e tenta di tenerli incollati allo schermo.
A cura di Lorenzo Longhitano
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La piattaforma di condivisione TikTok è riuscita a raggiungere un miliardo di utenti attivi ogni mese in tempo record e oggi, ad appena due anni dal debutto ufficiale, compete con colossi del settore come Instagram e Snapchat superandoli entrambi sotto molti punti di vista. Il segreto dell'app è l'abilità con la quale riesce a consigliare nuovi video ai suoi utenti tenendoli incollati allo schermo del loro smartphone, dietro alla quale si nasconde un algoritmo di raccomandazione tenuto segreto dagli sviluppatori. I dettagli tecnici di questo algoritmo restano un vero e proprio segreto industriale, ma un minimo di luce sul suo funzionamento è riuscito a gettarla il The New York Times, che ha visionato dei documenti del social riservati ai dipendenti descrivendone il contenuto in un reportage recente.

Le priorità di TikTok

Tutti gli utenti di TikTok sanno ormai cosa vuol dire lasciarsi trascinare dentro ai meandri dell'app da un sistema che con il tempo propone video sempre più aderenti ai propri gusti, ma sempre consigliando qualcosa di nuovo. Le ragioni sono esplicitate nel documento descritto dalla testata statunitense: una guida redatta all'interno dell'azienda, riservata agli impiegati e mirata a descrivere il funzionamento dell'ormai celebre algoritmo di TikTok a persone prive di competenze tecnico-informatiche avanzate. Ciascun video analizzato dall'algoritmo riceve un punteggio specifico e legato al singolo utente al quale il sistema deve decidere se proporre il contenuto oppure no: si tratta in sostanza di una previsione che il sistema azzarda per capire in anticipo se il video in questionr potrebbe rivelarsi utile sotto due punti di vista: mantenere l'utente all'interno dell'app per più tempo e farlo tornare presto anche dopo che avrà chiuso TikTok.

Come funziona l'algoritmo

Per formulare queste previsioni vengono utilizzati algoritmi di machine learning e altre informazioni legate alle clip già mostrate agli iscritti: i like già lasciati, i commenti pubblicati, la quantità di minuti visionata di ogni singolo video aiutano TikTok a capire se eventuali contenuti simili possono essere apprezzati dall'utente oppure no. Alle sue formule il social applica poi numerosi correttivi: per non annoiare gli utenti ad esempio le clip dello stesso autore non vengono mai proposte troppo spesso, e lo stesso avviene per hashtag e argomenti simili tra loro.

In tutto questo l'app non è però dissimile da quanto fanno anche Instagram e altre piattaforme che suggeriscono nuovi contenuti in modo personalizzato, anzi: secondo gli esperti interpellati dal The New York Times la fantomatica supremazia dell'algoritmo di TikTok rispetto a quello in uso presso altre piattaforme non sarebbe altro che una leggenda metropolitana. L'idea che si sono fatti i consulenti della testata analizzando i documenti è che il sistema di TikTok non abbia nulla di speciale, e il motivo per cui si rivela tanto efficiente sia semplicemente la quantità di dati sulla quale può lavorare.

Le critiche degli esperti

Perché di fatto l'algoritmo di TikTok è estremamente efficiente, proprio in virtù della quantità di nuovi dati che riesce ad accumulare in poco tempo. Da ogni nuovo video presentato a un utente, TikTok raccoglie nuove informazioni sui suoi gusti, e nel farlo diventa sempre più in grado di esercitare la sua attrattiva. Il sistema però – ricordano gli esperti interpellati dal The New York Times – ha priorità precise che non corrispondono necessariamente al benessere degli utenti. Agli iscritti non vengono proposti necessariamente video utili né semplicemente divertenti; viene loro dato qualunque cosa sia sulla piattaforma che sia utile a far loro usare l'app più spesso e più a lungo.

Nel corso dei mesi questo orientamento si è scontrato sempre più spesso con un sistema di moderazione dei contenuti non altrettanto efficiente – che tenta di sgominare le clip pericolose ma che per farlo si affida a moderatori umani o comunque privi della medesima potenza di fuoco alle spalle del sistema di raccomandazione dei video.

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