Artikel-Update: Wie angekündigt, hat Twitter gestern den Algorithmus veröffentlicht, der über die Empfehlungen in der „Für-dich“-Spalte bestimmt. Verfügbar ist der Code auf
GitHub, Twitter erklärt die Struktur zudem in einem
Blog-Beitrag.
Demnach arbeitet der Algorithmus im Prinzip in drei Schritten: Zunächst führt Twitter verschiedene Empfehlungsquellen in einem als „candidate sourcing“ bezeichneten Prozess zusammen, um für einen Nutzer passende Twitter-Beiträge zu identifizieren. Dabei wird die Auswahl von theoretisch zig Millionen Twitter-Beiträgen auf rund 1.500 eingedampft. Diese stammen dann – in der Regel im 50/50-Verhältnis – sowohl von Konten, denen man folgt, als auch von Konten, denen man nicht folgt. Danach wird ein Ranking basierend auf einem Machine-Learning-Modell erstellt. Im dritten Schritt werden dann noch Heuristiken und Filter angewendet, um Tweets von blockierten Nutzern, Tweets, die ein Nutzer bereits gesehen hat, sowie Not-Safe-For-Work-Inhalte auszusortieren.
Laut Musk handelt es sich beim veröffentlichten Algorithmus um den Großteil des Codes, der zu Empfehlungen beiträgt. In den kommenden Wochen soll der Rest folgen.
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Nutzer können sich nun also selbst einen Überblick verschaffen, wie Twitter vorgeht. So wurden bereits die Code-Zeilen
identifiziert, die Musks Beiträge priorisieren. Kürzlich wurde bekannt, dass Twitter sowohl ihn als auch weitere prominente Personen bevorzugt.