El algoritmo de recomendación de contenidos que impulsa la plataforma de vídeos cortos en línea TikTok ha vuelto a estar en el punto de mira después de que Estados Unidos ordenara a su propietario chino, ByteDance, vender los activos estadounidenses de la aplicación o enfrentarse a una prohibición a escala nacional.

He aquí cómo funciona y por qué ha suscitado más debate que la tecnología utilizada por sus rivales, como Instagram de Meta, YouTube de Google y Snapchat:

ALGORITMOS

Los algoritmos se consideran fundamentales para las operaciones generales de ByteDance, y ésta preferiría cerrar la aplicación antes que venderla, informó Reuters citando fuentes.

China introdujo cambios en sus leyes de exportación en 2020 que le otorgan derechos de aprobación sobre cualquier exportación de algoritmos y códigos fuente, lo que añade una capa de complejidad a cualquier esfuerzo por vender la aplicación.

Académicos y antiguos empleados de la empresa afirmaron que no son sólo los algoritmos, sino también su funcionamiento con el formato de vídeo corto, lo que ha hecho que TikTok tenga tanto éxito a nivel mundial.

TAMBIÉN ES LA APP

Antes de la aparición de TikTok, muchos creían que la tecnología que conectaba las conexiones sociales de un usuario era la salsa secreta para el éxito de una aplicación de medios sociales, dada la popularidad de Facebook e Instagram de Meta.

Pero TikTok demostró que un algoritmo, impulsado por la comprensión de los intereses de un usuario, podía ser más poderoso. En lugar de basar su algoritmo en el "grafo social", como ha hecho Meta, los ejecutivos de TikTok, incluido su consejero delegado, Shou Zi Chew, han dicho que su algoritmo se basa en "señales de interés".

Aunque sus rivales tienen algoritmos similares basados en el interés, TikTok es capaz de turboalimentar la eficacia del algoritmo con el formato de vídeo corto, dijo Catalina Goanta, profesora asociada de la Universidad de Utrecht.

"Su sistema de recomendación es muy común. Pero lo que realmente distingue a TikTok como aplicación es el diseño y el contenido", dijo.

El formato de vídeo corto permite que el algoritmo de TikTok sea mucho más dinámico e incluso capaz de rastrear los cambios en las preferencias e intereses de los usuarios a lo largo del tiempo, llegando a ser tan granular como lo que le puede gustar a un usuario durante un determinado periodo del día.

RÁPIDA RECOPILACIÓN DE DATOS

Además, el formato de vídeo corto permite a TikTok aprender sobre las preferencias de los usuarios a un ritmo mucho más rápido, dijo Jason Fung, ex jefe de la unidad de juegos de TikTok.

"Como está en formato de bocado, es un vídeo corto, eres capaz de recopilar datos sobre las preferencias de un usuario mucho más rápido que YouTube, donde quizá el vídeo medio dura menos de 10 minutos", dijo. "Imagina que estás recopilando datos sobre un usuario de media cada 10 minutos frente a cada par de segundos".

Y el posicionamiento de TikTok como una aplicación construida para dispositivos móviles desde el principio también le dio una ventaja sobre las plataformas rivales que tuvieron que adaptar sus interfaces a partir de pantallas de ordenador.

La temprana entrada de TikTok en el mercado de los vídeos cortos también dio a la empresa una gran ventaja de anticipación. Instagram no lanzó Reels hasta 2020, mientras que YouTube lanzó Shorts en 2021, ambas por detrás de TikTok en años de datos y experiencia en el desarrollo de productos.

PERMITE LA EXPLORACIÓN

TikTok también recomienda regularmente contenidos que se salen de los intereses de los usuarios, algo que la dirección de la empresa ha dicho en repetidas ocasiones que es esencial para la experiencia de usuario de TikTok.

Un estudio, que investigadores de EE.UU. y Alemania publicaron el mes pasado, descubrió que el algoritmo de TikTok "explota los intereses del usuario en un 30% a 50% de los vídeos de recomendación" tras examinar los datos de 347 usuarios de TikTok y cinco bots automatizados.

"Este hallazgo indica que el algoritmo de TikTok opta por recomendar un gran número de vídeos de exploración en un intento de inferir mejor los intereses del usuario o de maximizar su retención recomendando muchos vídeos que están fuera de los intereses (conocidos) del usuario", escribieron los investigadores en el documento titulado "TikTok y el arte de la personalización".

MOVILIZA A LOS USUARIOS EN GRUPOS

Ari Lightman, profesor de la Universidad Carnegie Mellon, afirmó que otra táctica eficaz que ha empleado TikTok es animar a sus usuarios a formar grupos públicamente mediante hashtags.

Al animar a los usuarios a formar grupos públicos, TikTok puede conocer con mayor eficacia el comportamiento, los intereses, la alineación y la ideología de sus usuarios, afirmó.

Si TikTok acaba siendo prohibido en EE.UU., Lightman dijo que, aunque los gigantes tecnológicos estadounidenses tienen sin duda la capacidad de replicar TikTok con sus propios productos, replicar la cultura de usuario que permite TikTok podría ser la tarea más grande.

VENTAJA CHINA

El algoritmo de recomendación de TikTok también fue tomado en gran parte de su aplicación hermana china Douyin, que fue lanzada en 2016. Aunque ByteDance subraya a menudo que TikTok y Douyin son apps separadas, una fuente con conocimiento directo del asunto dijo que los dos algoritmos siguen siendo similares a día de hoy.

A su vez, la IA de Douyin se vio sobrealimentada por la capacidad de la empresa para aprovechar los bajos costes laborales en China, que le permitieron contratar a muchos anotadores de contenidos para etiquetar minuciosamente todos los contenidos y usuarios de la plataforma.

"Alrededor de 2018 y 2019, Douyin trabajó para tener etiquetas de cada usuario. Así que etiquetarían cada videoclip manualmente. Luego etiquetarían a sus usuarios en función del vídeo que hubieran visto", explica Yikai Li, directivo de la agencia de publicidad Nativex y antiguo director de ByteDance. "Luego también aplicaron esta táctica en TikTok".

Aunque la contratación de anotadores para etiquetar los datos es ahora una práctica común e importante para las empresas de IA, ByteDance fue una de las primeras en adoptar esta estrategia.

"Es mucho trabajo clasificar estas etiquetas. Es muy laborioso", dijo, "así que las empresas chinas tienen ventaja en este aspecto. Pueden permitirse mucha más gente. El coste es más barato que para las empresas norteamericanas".