TikTok Algoritmasının Sırları Gerçek Kullanıcı Verileriyle Çözüldü
Washington Post, 1100’den fazla kullanıcının izleme geçmişini analiz ederek TikTok algoritmasının nasıl çalıştığına dair önemli bulgulara ulaştı. Yapılan bu eşsiz araştırma, platformun kişiselleştirme gücünü ve kullanıcı alışkanlıklarını derinlemesine inceliyor.
Haberi PodCast olarak dinlemek isterseniz;
TikTok’un kullanıcılarına sunduğu içeriklerin ürkütücü derecede isabetli olması, uygulamanın algoritmasını merak konusu haline getiriyor. Ancak her kullanıcının akışının farklı olması, araştırmacıların bu algoritmayı anlamasını zorlaştırıyordu. Washington Post, spekülasyonlara son vermek amacıyla, kendi TikTok hesabının takipçilerinden izleme geçmişlerini bağışlamalarını istedi. Eylül 2024’te başlatılan bu çağrıya, 879’u ABD’den olmak üzere 1100’den fazla kişi olumlu yanıt verdi. Bu eşsiz iş birliğiyle, araştırmacılar 15 milyona yakın videoyu analiz etme fırsatı buldu.
Araştırmanın Ana Bulguları ve Metodolojisi
Araştırma, iki temel soruya yanıt aradı:
- TikTok’un kişiselleştirme algoritması gerçekte nasıl çalışıyor?
- Kullanıcıların platformdaki alışkanlıkları zaman içinde nasıl değişiyor?
Veri Toplama ve Analiz:
- Gönüllü Katılım: Washington Post, takipçilerinden altı aylık izleme geçmişlerini indirmelerini ve göndermelerini istedi. Bu veriler, hangi videoların izlendiği, ne zaman izlendiği ve hangi içeriklerin beğenildiği gibi bilgileri içeriyordu.
- Kısıtlılıklar ve Çözümler: TikTok’un verilerinde video izleme süresi gibi detaylar bulunmadığı için, araştırmacılar her videonun başlangıç ve bir sonraki videonun başlangıç saatleri arasındaki farkı hesaplayarak izleme sürelerini tahmin etti.
- Kukla Hesaplar Tarih Oldu: Bu araştırma, ByteDance’in öneri sistemleri hakkında bilgi paylaşmamasından dolayı daha önce kullanılan “kukla hesap” metodolojisinin sınırlılıklarını aşarak, gerçek kullanıcı deneyimlerine dayalı bugüne kadarki en geniş kapsamlı veriyi sundu.
Kullanıcı Alışkanlıkları ve Davranışları:
- Gruplandırma: Katılımcılar, Nisan 2024’teki günlük izleme sürelerine göre “hafif” ve “güçlü” kullanıcılar olmak üzere beş gruba ayrıldı.
- Artan Tüketim: Araştırma, kullanıcıların günlük izleme sürelerinin altı ay içinde yaklaşık olarak iki katına çıktığını gösterdi.
- Algoritma ve İzleyici Kitlesi: Çalışma, farklı kullanıcı gruplarına hangi konuların önerildiğini inceleyerek, algoritmanın zamanla kullanıcı davranışlarına göre nasıl şekillendiğini ortaya koydu.
Araştırmacılar, bu verilerin tüm ABD TikTok kullanıcılarını temsil etmediğini belirtiyor. Gönüllülerin yaklaşık %87’sinin liberal veya çok liberal olduğunu belirtmesi, veri setinin demografik olarak dengesiz olduğunu gösteriyor. Ancak tüm bu kısıtlamalara rağmen, araştırma, TikTok’un kişiselleştirme mekanizması ve kullanıcıların platformdaki bağımlılık potansiyeline dair önemli içgörüler sunuyor.
Bu haber ilgini çekebilir.
