Главный фактор формирования ленты рекомендаций в тиктоке — время, которое пользователь потратил на просмотр определенного ролика. При этом необязательно оставлять лайки и комментарии или подписываться на тиктокера, сообщается в расследовании The Wall Street Journal.
В 2020 году представители соцсети заявляли, что система подбора интересующих видео в приложении основана на лайках, репостах, подписках и взаимодействиях с видео. Однако пользователи отмечали, что тикток будто читает мысли, ведь им попадаются ролики, которые они не искали в поиске, при этом они даже не произносили ключевые слова вслух.
Алгоритм разрабатывала компания ByteDance, владеющая TikTok, однако подробности схемы она не раскрывает. Журналисты WSJ решили создать ботов для тиктока, которые «просмотрели» сотни тысяч роликов.
Каждому боту присвоили интересующую тему. Их задачей было досматривать до конца нужные видео или включать их дважды. В результате эксперимента оказалось, что соцсеть выявляла интересы ботов от 40 минут до 2 часов.
Новым пользователям предлагали самые разные популярные видео. Когда алгоритм понимал, что боты чаще останавливаются на роликах определенных тематик, он начинал рекомендовать им публикации на более узкие темы.
Например, одному боту присвоили интересы «депрессия» и «грусть». Изначально тикток предлагал ему видео о том, как пережить расставание, но «юзера» это не заинтересовало. Тогда в рекомендации попали ролики о проблемах с ментальными здоровьем. В итоге лента «депрессивного» бота на 93% состояла из подобного контента. Оставшиеся 7% были в основном рекламой.
В TikTok отметили, что такая симуляция далека от реальности, ведь у людей могут быть разные интересы. Тогда журналисты WSJ заявили, что даже аккаунты с разносторонними интересами рано или поздно оказывались в «кроличьей норе».
«Приложение отслеживает каждую секунду, на которую вы задерживаетесь на видео. Тикток узнает о ваших тайных интересах и эмоциях и отправляет вас в „кроличью нору“ контента, из которой сложно выйти», — пишут журналисты.
По словам Гийома Шасло, основателя организации AlgoTransparency, которая обеспечивает прозрачность алгоритмов ютьюба, тиктоку важно находить контент, который пользователи будут смотреть чаще, чтобы они дольше задерживались внутри приложения.
«То, что мы видим в тиктоке, напоминает ютьюб… Алгоритм определяет, что депрессивный контент создает вовлеченность, поэтому продвигает его. Таким образом, алгоритм подталкивает людей ко все более и более опасному контенту, чтобы заставить смотреть больше видео», — заявил Шасло.