Tiempo de lectura: 3 minutos
Shares

La red social del microblogging ha publicado un comunicado en su blog oficial donde niega que en algún momento su plataforma haya realizado de manera deliberada el llamado shadowbanning, es decir, la práctica que implica hacer imposible de encontrar tuits de algunas cuentas de usuario, sin que los dueños de las cuentas lo sepan.

Por qué Twitter fue acusada de hacer shadowbanning

Todo se remonta al jueves pasado en que el medio Vice News reportó que Twitter limitaba la visibilidad de cuentas de representantes del Partido Republicano dentro de las búsquedas: de hecho, Donald Trump se unió a la queja sobre el shadowbanning en la red social.

Pero de acuerdo a Twitter, el motivo de esta bajada en la visibilidad en los resultados de las búsquedas no fue debido a una práctica de shadowbanning, sino a un bug:

“Identificamos un problema en el que algunas cuentas no se sugerían automáticamente en la búsqueda, incluso cuando se buscaban por su nombre específico. Para ser claros, esto solo afectó a nuestras autosugerencias de búsqueda. Las cuentas, sus tweets y las conversaciones alrededor de estas cuentas aparecían en los resultados de búsqueda” y aseguró que el problema ya ha sido resuelto.

Según las declaraciones de la plataforma, cientos de miles de cuentas se vieron afectadas por este problema, abarcando un amplio rango de ideologías políticas y geográficas, mientras que de hecho la mayor parte de las cuentas afectadas no tienen nada que ver con política en absoluto.

En cualquier caso, y para dejar más claro este asunto, la red social del microblogging ha compartido el estándar bajo el cual se lleva a cabo el ranking de tuits y resultados de búsqueda en la plataforma.

Cómo clasifica sus resultados Twitter

De acuerdo a la red social, sus modelos de clasificación toman en cuenta muchas diversos parámetros con el fin de organizar de mejor manera los tuits que sean realmente relevantes para los usuarios que los buscan: esta relevancia debe ser tanto oportuna como inmediata.

Estos son los factores que Twitter toma en cuenta a la hora de clasificar sus resultados:

  • Aquellos tuits de las personas que más le interesan al usuario se clasifican como destacados para cada uno de ellos.
  • Los tuits que son populares, probablemente sean interesantes y deberán aparecer más arriba en el ranking.
  • En cuanto a los tuits que provienen de usuarios que actúan de mala fe ( quienes pretenden manipular o dividir la conversación) se clasificarán en una posición inferior.

Cómo funciona el algoritmo de Twitter: así ordena tu timeline gracias al Deep Learning [Infografía]

Twitter asegura que este último punto es la base de su trabajo actual, con el fin de impulsar conversaciones públicas más sanas, y que para encontrar a estos “actores de mala fe” se basa en las siguientes señales:

  • Características específicas de la cuenta: con las que Twitter puede conocer su autenticidad, por ejemplo cuentas de email confirmadas, foto de perfil, etc.
  • Acciones y comportamiento de las cuentas en Twitter: a quién sigue la cuenta, cuál es el contenido que se retuitea, etc.
  • Cómo es la interacción con otras cuentas: quién sigue a la cuenta, quién retuitea el contenido que se reenvía, quién silencia o bloquea la cuenta, etc.

Así, Twitter asegura que su enfoque es crear sistemas más inteligentes y cada día mejores, cuyo principal objetivo sea contar con conversaciones públicas saludables, además de ganarse la confianza de sus usuarios.

Imagen: Depositphotos

Mantente informado de las noticias más relevantes en nuestro canal de Telegram