Главный фактор формирования ленты рекомендаций в TikTok — это время, потраченное на просмотр видеоролика, а лайки и подписки пользователя на нее не влияют. Об этом говорится в расследовании The Wall Street Journal.
WSJ: лента рекомендаций в TikTok зависит от времени, потраченного на просмотр видео. Лайки и подписки на нее не влияют
Отслеживая каждую секунду, когда пользователь задерживается на видео, соцсеть более точно определяет его интересы. Из-за этого он рано или поздно попадает в «кроличью нору» тем, которая может быть опасна.
Eduardo Parra / Europa Press / Getty Images
Журналисты выяснили это путем эксперимента, для которого создали более сотни ботов в тиктоке, которые «просмотрели» сотни тысяч видео. Ботам присвоили разные локации, даты рождения и интересующие их темы. Они не лайкали ролики, их задачей было смотреть видео до конца и пересматривать те, что соответствуют указанным интересам. TikTok выяснил интересы ботов за 40–120 минут. Приложение отслеживает каждую секунду, когда пользователь задерживается на видео.
Новому пользователю соцсеть предлагает популярные ролики, а затем алгоритм пытается понять, на каких из них он чаще всего останавливается. После этого пользователю постепенно выдаются более нишевые видео с хештегами по теме, а в результате он попадает в «кроличью нору» более узких тем. Так, один из ботов оказался в «норе» видео о депрессии, а другой в «норе» о теории заговора QAnon.
В TikTok заявили, что созданная WSJ симуляция далека от реальности, поскольку у людей могут быть разные интересны одновременно. При этом журналисты выяснили, что даже аккаунты с разносторонними интересами рано или поздно попадают в «норы». Выйти из них крайне сложно, при этом они могут быть опасны из-за меньшей модерации.
На видео представлена карта хештегов, в центре которой — мейнстримовые видео, а все дальше находятся более нишевые видео и ролики «кроличьих нор».