X publie des composants de son algorithme et offre aux utilisateurs un aperçu des étiquettes de visibilité
X a rendu public davantage de code de ses systèmes de recommandation et de visibilité, et fournit à certains utilisateurs des informations sur les étiquettes qui peuvent affecter la portée des publications.
La plateforme de médias sociaux X a rendu publique une plus grande partie du code de ses systèmes de recommandation et de visibilité. Parallèlement, l'entreprise donne à un groupe pilote d'utilisateurs accès à des informations sur les étiquettes qui peuvent impacter la portée de leurs publications, offrant ainsi une plus grande transparence sur la distribution du contenu sur la plateforme.
La publication élargie comprend les paramètres de configuration, les pondérations de classement et le code de filtrage de visibilité, ainsi que le code utilisé pour entraîner et exploiter son modèle de recommandation "Phoenix". Cette mise à jour élargit considérablement la portée par rapport à une publication open-source similaire en 2023. La nouvelle fonctionnalité "Under the Hood" (Sous le capot), située dans les paramètres du compte, permet aux utilisateurs éligibles de télécharger des données agrégées sur les étiquettes appliquées à leurs comptes et publications qui peuvent restreindre la visibilité.
X distingue le classement du contenu du filtrage de visibilité. Le modèle "Phoenix" détermine l'ordre des publications dans le flux "For You" (Pour vous), tandis que des systèmes de visibilité distincts décident si une publication doit être affichée, supprimée ou placée derrière une page intermédiaire. Le code publié détaille ces systèmes de filtrage et les étiquettes qu'ils utilisent. Alors que les utilisateurs désignent souvent les baisses de portée inexpliquées comme des "shadowbans" (bannissements fantômes), l'outil "Under the Hood" aborde des étiquettes de visibilité spécifiques plutôt que d'agir comme un détecteur direct de "shadowbans".
Le flux "For You" mélange le contenu des comptes suivis et des nouveaux comptes. "Phoenix" prédit les probabilités d'engagement des utilisateurs en fonction des interactions passées et les combine avec d'autres signaux à l'aide de pondérations définies dans le code publié. Ces pondérations couvrent des actions telles que les "likes" et les partages, ainsi que des signaux négatifs tels que les signalements ou les blocages. Le code publié révèle une composante mathématique du système de classement, et non une formule simple pour modifier la portée, car les pondérations s'appliquent aux probabilités prédites, et non aux chiffres bruts d'engagement.
Bien que la publication du code et des informations sur les étiquettes fournisse aux chercheurs et aux utilisateurs davantage de données pour l'analyse, elle n'offre pas une explication complète des fluctuations de visibilité des publications individuelles. Les chercheurs peuvent désormais inspecter la structure du système, mais ne peuvent pas nécessairement reproduire précisément pourquoi un utilisateur spécifique a vu une publication particulière à un moment donné. L'outil "Under the Hood" fournit des données agrégées sur les étiquettes, mais n'explique pas entièrement les déclencheurs des étiquettes ni leur impact précis sur la portée.