TikTok

Así funciona el algoritmo que impulsa la mayor parte de las visualizaciones de vídeos en TikTok

| 24 JULIO 2021 | ACTUALIZADO: 27 JULIO 2021 8:29

¿Cómo consigue TikTok servir contenidos tan certeros incluso a usuarios de los que en principio no sabe nada? Esa pregunta es frecuente entre quienes utilizan la plataforma y explica gran parte de su éxito. The Wall Street Journal ha querido indagar en esa cuestión y lo ha hecho a través de 100 cuentas automatizadas con diferentes intereses, de modo que cada una de ellas operara de una forma independiente. La conclusión es que el sistema necesita menos de dos horas para encaminar a los usuarios a vídeos muy refinados para ellos en el apartado For You.

Esto se debe a que TikTok está enfocada al descubrimiento permanente de contenido, lo que la hace más adictiva. Según cuenta Guillaume Chaslot, ingeniero que trabajó en el algoritmo de sugerencias de YouTube y ahora hace campaña contra él por sus efectos perniciosos a través de Algotransparency, “probablemente entre el 90 y el 95% de lo que se ve procede del motor de recomendación”. Ese rango supera ampliamente el 70% que estima para su antigua plataforma y mejora igualmente las capacidades de Instagram, cuyo responsable admitió recientemente la superioridad del algoritmo de TikTok en ese aspecto.

Sin embargo, esas capacidades tienen un lado oscuro. The Wall Street Journal concreta que uno de sus bots fue programado para mostrar interés sobre la tristeza y la depresión, y en pocos minutos ya había visto hasta 224 vídeos al respecto. Para entonces el 93% de lo que se le había mostrado tenía relación con esos temas, con un impacto incierto en el caso de que fuera una persona real. Puede suceder lo mismo con corrientes desinformativas, ya que uno de los bots al que se le había otorgado interés por política general acabó sumido en una corriente de contenidos conspiranoicos.

La red social más pujante del momento depende casi en exclusiva de un sistema que permite ofrecer contenidos muy refinados a cada usuario sin saber apenas nada de él.

En general The Wall Street Journal determinó que el tiempo de visualización de los vídeos sobre su extensión total es la métrica más relevante para que un vídeo aflore o no. Eso sucede igualmente en YouTube desde hace años y explica las estrategias de los creadores para conseguir mantener a los espectadores hasta el final de sus piezas.

La aplicación más descargada en todo el mundo en 2020 y también en el primer semestre de este año explicó recientemente en su blog que hay muchos factores que condicionan las sugerencias, y de ellos destacó tres: interacciones del usuario (los vídeos consumidos o compartidos, cuentas seguidas, contenido creado o comentarios), información del vídeo (sonidos, etiquetas o subtítulos) y configuración del dispositivo (idioma, tipo de aparato o país). Ese algoritmo es hoy una de las propiedades digitales más valiosas del mundo y de hecho ByteDance ha creado recientemente una nueva división que se dedica a comercializarlo.