Filter für Beiträge: Musk hat Twitter-Algorithmus veröffentlicht
Elon Musk will Twitters Algorithmus veröffentlichen, der die Inhalte filtert, die Nutzer im „Für dich“-Reiter angezeigt bekommen. Am 31. März soll der Code als Open Source bereitgestellt werden. Wie so oft lässt Musk bei der Ankündigung kaum ein gutes Haar an Twitters bestehender Infrastruktur.
So sei die Transparenz in diesem Fall angesichts der Code-Qualität zunächst „unglaublich peinlich“, verkündete er auf Twitter. Der Algorithmus ist seiner Ansicht nach übermäßig komplex und würde selbst intern nicht vollständig verstanden werden. Nutzer würden daher viele „dumme Dinge“ entdecken. Patches sollen aber kommen, sobald Probleme identifiziert worden sind. Von der Offenheit verspricht er sich schnellere Verbesserungen.
Neben dem Ausbessern des bestehenden Algorithmus arbeitet Twitter derzeit laut Musk an einem vereinfachten Ansatz, um Nutzern passende Tweets zu empfehlen. Dieser Code soll ebenfalls als Open Source bereitgestellt werden, noch läuft aber die Entwicklung.
Empfohlene Beiträge als Baustelle
Auf alle Fälle will Twitter laut Musk so Vertrauen gewinnen. Ein notwendiger Schritt, denn seit der Übernahme gilt der Empfehlungsalgorithmus als Baustelle. Es sammelten sich Beschwerden über kuriose Beiträge, die im Feed der Nutzer auftauchten.
Auch Musk bezeichnete die Empfehlungen schon länger als Ärgernis. Intern fühlte er sich laut Medienberichten selbst benachteiligt, im Februar forderte er dann eine Code-Anpassung. Das Resultat: Seine Beiträge fluteten unabhängig von der Relevanz den „Für dich“-Reiter der Nutzer.
Neben dem „Für dich“-Reiter bietet Twitter mit „Folge ich“ noch die klassische Ansicht, die Twitter-Beiträge chronologisch sortiert.
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.
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.