L’algoritmo di Facebook, illustrato

Uno degli effetti del DSA è sicuramente quello di aver portato le piattaforme – finalmente – a mettere nero su bianco i meccanismi di funzionamento dei loro algoritmi. Sia chiaro, la reportistica che è attualmente accessibile al pubblico non è dettagliata a tal punto da permettere a chiunque di poter replicare i calcoli che – matematicamente – regolano la distribuzione dei contenuti. Tuttavia, per la prima volta si ha una evidenza pubblica di ciò che prima era semplicemente ipotizzato dagli utenti dei social network e dai creatori di contenuti. Ciò che prima era vera e propria magia nera, insomma, adesso ha assunto qualche piccola sfumatura di grigio che – quantomeno – dimostra come tutte le tecniche fin qui messe in piedi per ottimizzare la distribuzione dei contenuti non siano inutili elucubrazioni da social media manager. Vediamo, dunque, cosa Meta ha messo in evidenza a proposito dell’algoritmo di Facebook.

LEGGI ANCHE > Come Meta ha raccolto gli obblighi imposti dal DSA

Algoritmo di Facebook, i punti salienti evidenziati da Meta

Innanzitutto, per quanto riguarda il feed, Facebook fa una divisione netta tra i contenuti collegati (quelli prodotti da persone e pagine che l’utente ha deciso di seguire) e contenuti suggeriti (che sono quelli proposti direttamente dal sistema di intelligenza artificiale). Vediamo come Facebook ci propone i contenuti collegati: per prima cosa, realizza una sorta di archivio, eliminando quelli che sono stati raggiunti da un contrassegno di segnalazione; poi, prende in considerazione dei “segnali di input”, ovvero se il contenuto del post è multimediale (video/foto) o testuale, se alcune persone che conosciamo vi hanno già interagito, se in passato noi stessi abbiamo già interagito con il soggetto che ha realizzato quel post. Sulla base di questi elementi, l’intelligenza artificiale attribuisce al post un punteggio: più punti ha quel post, più possibilità ci sono che venga messo in alto nel feed che l’utente visualizza (al netto di un’alternanza tra la tipologia di contenuti: non tutti video consecutivi, non tutte foto consecutive, non tutti post testuali consecutivi).

Per quanto riguarda i contenuti suggeriti, invece, Facebook fa un mix tra il tempo dedicato a un determinato tipo di post, tra la possibilità di effettuare uno scorrimento del feed di fronte a determinati tipi di post (ovvero: quanto tempo indugi davanti a un video? quanto tempo dedichi alla lettura di un post lungo? etc.), tra le precedenti interazioni con pagine simili o con determinati tipi di post (questo include anche le azioni che vengono svolte: ad esempio, scorrere tra le foto di un post carosello o aprire i commenti a un post per leggere anche quelli che stanno al di là di quello messo in evidenza). In presenza di foto, Facebook è in grado di stabilire anche quante possibilità ci sono di interagire di nuovo con una foto visualizzata in precedenza sulla base persino del «numero di volte in cui la foto è stata condivisa in un messaggio rispetto al numero di volte in cui è stata cliccata».

Facebook è in grado di suggerire anche possibili gruppi sulla base di interazioni con argomenti simili a quelli affrontati in un nuovo gruppo da proporre all’utente, sulla base di gruppi che hanno condiviso post che sono stati già commentati dall’utente e azioni simili.

Il social network, ovviamente, terrà conto più volte delle interazioni, dei commenti, della lettura dei commenti. Facebook è in grado di prevedere quando l’utente metterà “mi piace” a un commento (sulla base del numero generale dei like a quel commento, sulla base del numero di follower di un autore del post, sulla base del tempo trascorso tra la pubblicazione del post e il primo commento); quanto è probabile che un utente segnali un post o quanto è probabile che un utente nasconda un commento.

Reels e stories, le probabilità di incrociare argomenti simili

Tempi di visualizzazione, interazione, capacità di guardare un reel dall’inizio alla fine determinano – ovviamente – la possibilità per un utente di visualizzare un contenuto di questo tipo. La stessa cosa vale anche per le stories. Su questo, è importante l’enfasi che Meta mette sull’argomento dei reels e sulla possibilità di visualizzare dei contenuti, in successione, che riguardino esattamente lo stesso argomento di maggiore interesse (se guardo reels di cucina, è molto più probabile che i reels successivi affrontino lo stesso argomento).

Quante possibilità ci sono di ottenere una nuova richiesta d’amicizia?

L’algoritmo, com’è ovvio, suggerisce anche le persone che potresti conoscere e con cui potresti entrare in contatto su Facebook: anche qui è questione di punteggio attribuito a persone che sono amici degli amici o persone nei gruppi di cui si fa parte. Facebook è in grado di calcolare quali siano le probabilità che un utente stringa nuove amicizie virtuali, sulla base di alcuni criteri (ad esempio, se si usa Facebook ogni giorno e se si hanno più di 60 amici), ma è anche in grado di prevedere quante richieste di amicizia possano essere accettate dall’altra parte (se quest’ultima ha un numero molto alto di richieste in sospeso, ad esempio, è improbabile che accetti l’amicizia proposta).