Tik Tok tidak membaca pikiran Anda, itu membuat pikiran Anda
E-Commerce

Tik Tok tidak membaca pikiran Anda, itu membuat pikiran Anda

Tik Tok tidak membaca pikiran, tapi The New York Times ingin Anda percaya itu benar.

Dalam artikel tanggal 5 Desember di Waktu, kolumnis Ben Smith, yang menulis untuk bagian The Media Equation, menjelaskan dokumen yang bocor itu Waktu diperoleh dari sumber yang tidak disebutkan namanya di dalam perusahaan yang mengungkapkan algoritme yang diduga digunakan untuk mendorong keterlibatan di Tik Tok.

Meskipun ada diskusi tentang algoritme Tik Tok untuk memutuskan konten apa yang dilihat, Smith menulis bahwa dokumen yang bocor “menawarkan tingkat detail baru tentang cara kerja algoritme.”

Artikel tersebut memiliki beberapa kekurangan. Salah satunya adalah kurangnya penjelasan tentang bagaimana dan mengapa algoritme mengarah pada konsumsi konten tertentu. Meskipun algoritme tampaknya menetapkan skor pada video berdasarkan metrik seperti “suka”, komentar, dan waktu pemutaran pengguna, tidak ada diskusi tentang fungsi apa yang ingin dioptimalkan video, seperti keterlibatan total (jam yang dihabiskan), misalnya , atau total penyebaran konten video, kualitas “viral”.

Lebih tepatnya, Waktu artikel menggunakan bahasa menyesatkan yang umum dalam diskusi media tentang kecerdasan buatan dan teknik algoritme lainnya, menganggap hal-hal seperti “pikiran” dan keinginan untuk apa yang sekadar loop umpan balik rekayasa.

Juga: App Annie memprediksi TikTok akan mencapai 1,5 miliar pengguna aktif pada tahun 2022

WaktuJudul utama, “Bagaimana TikTok Membaca Pikiran Anda,” diikuti dengan referensi tentang bagaimana algoritme mendeteksi niat orang:

Dokumen tersebut menawarkan tingkat detail baru tentang aplikasi video yang dominan, memberikan pandangan sekilas tentang inti matematika aplikasi dan wawasan tentang pemahaman perusahaan tentang sifat manusia — kecenderungan kita terhadap kebosanan, kepekaan kita terhadap isyarat budaya — yang membantu menjelaskan mengapa itu begitu sulit untuk diturunkan.

Namun, tidak ada tentang sifat manusia yang terungkap dalam diskusi tentang algoritma yang dimaksud. Algoritme, berdasarkan dokumen yang diperoleh Smith, tampaknya merupakan perhitungan faktor yang sangat sederhana sebagai berikut:

Suka X Vsuka + Komentar X Vkomentar + Eplaytime X Vplaytime + Pplay X Vplay

Ungkapan “suka”, “komentar”, “waktu bermain”, dan apakah diputar sama sekali atau tidak, mungkin merujuk ke berbagai metrik yang ditetapkan untuk video. Smith tidak menjelaskan “P” atau “V atau “E,” meskipun tersirat dalam artikel bahwa P adalah singkatan dari prediksi “didorong oleh pembelajaran mesin,” tanpa menjelaskan lebih lanjut.

Juga: Video asinkron: Bisakah generasi TikTok menyelamatkan kita dari rapat yang berlebihan?

Dengan demikian, algoritme meringkas metrik berdasarkan konten, terlepas dari mentalitas manusia.

Perusahaan AI DeepLearning.AI, yang didirikan oleh peneliti Andrew Ng, pada hari Rabu membahas artikel Smith di buletin perusahaan, TheBatch. Artikel tersebut menyarankan bahwa “V” mungkin berarti “nilai”, yang berarti, bobot yang diterapkan pada masing-masing metrik dalam hal kepentingannya dalam beberapa skor akhir.

nytimes-2021-tik-tok-diagram.png

Diagram alir dari algoritme rekomendasi yang diduga digunakan oleh Tik Tok, sebagaimana dicetak ulang oleh The New York Times dari dokumen internal yang dibocorkan ke Times oleh staf Tik Tok.

The New York Times

Terlepas dari kelalaian, jelas bahwa sistem tidak memprediksi mentalitas, mungkin memetakan potongan konten ke hasil yang diprediksi dalam hal kemungkinan tampilan dan/atau keterlibatan.

Untuk menganggap bahwa ada pikiran dalam diri pengguna yang mengekspresikan preferensi dengan mengklik, seperti halnya Waktu‘s Smith, adalah dugaan yang mungkin tidak didukung fakta.

Dalam istilah statistik, bagi mesin untuk membaca pikiran pengguna akan menyiratkan gagasan tentang “sebelumnya”: sesuatu yang ada sebelum pengukuran. Namun, apa yang terungkap sebagai pikiran, dalam bentuk preferensi yang diungkapkan, sebenarnya adalah gagasan statistik yang berlawanan, “posterior”, sesuatu yang hanya ada setelah pengukuran.

Tampaknya lebih mungkin bahwa pikiran adalah sesuatu yang disimpulkan setelah fakta, jika memiliki makna sama sekali. Pertimbangkan sistem yang membentuk Tik Tok. Pengguna dapat mengunggah dan melihat berbagai video pendek. Saat pengguna mengirimkan video dan mengonsumsi video, mereka disajikan dengan lebih banyak video seperti itu. Di lautan video, seseorang mengklik atau tidak mengklik, menarik atau tidak.

Juga: TikTok Boom, resensi buku: Kebangkitan dan kebangkitan pesaing YouTube yang lebih muda dan hipper

Apapun mentalitas pengguna, atau emosi mereka, dalam artian tidak relevan karena sistem tidak meminta ide sukarela. Sebaliknya, pengguna diminta untuk menanggapi serangkaian pilihan yang terbatas, dan sistem menjadi lebih baik dan lebih baik, mungkin, dalam merangsang aktivitas itu secara berulang, yang mengarah ke jumlah pengguna aktif harian yang lebih tinggi dan lebih tinggi, yang, menurut Waktu, sekarang di urutan satu miliar, dan diperkirakan akan meningkat menjadi 1,5 miliar pada tahun 2022.

Semua yang menyarankan yang terbaik Tik Tok adalah mesin perilaku yang sangat efektif, mesin untuk membentuk perilaku di Tik Tok, bukan perangkat pembaca pikiran.

Mengambil analisis selangkah lebih maju, studi Tik Tok dalam literatur akademis menunjukkan pandangan yang sangat beragam tentang algoritma yang bekerja.

Dalam beberapa kasus, algoritme perusahaan beroperasi tidak hanya untuk menyebarkan hal-hal yang mungkin populer tetapi juga untuk memberikan paparan pada hal-hal yang mungkin tidak sepopuler itu.

Misalnya, dua peneliti Carnegie-Mellon, Daniel Le Compte dan Daniel Klug, tahun ini mewawancarai aktivis sosial yang menggunakan Tik Tok untuk menyajikan video untuk menarik perhatian pada tujuan sosial. Mereka mengaitkan bahwa para aktivis menyatakan preferensi untuk Tik Tok daripada media sosial lain karena video mereka lebih banyak dilihat daripada yang terjadi di platform lain:

Beberapa peserta mencatat bahwa penggunaan TikTok membantu menyampaikan pesan mereka di luar “lingkaran” mereka sendiri: “Jadi saya bisa fokus untuk apa pengikut saya daripada, um, Facebook, di mana itu seperti hanya teman dari teman atau keluarga Anda. bertemu dalam kehidupan nyata” Faktor pembatas utama dari platform lain, yang dicatat oleh para peserta, adalah keharusan bagi anggota audiens untuk terhubung atau mengikuti pembuat konten sebelum mereka dapat melihat konten, kecuali jika konten tersebut “dipromosikan”. ” melalui iklan, atau menjadi viral.

Sementara Tik Tok dapat mengedarkan hal-hal di luar preferensi yang diungkapkan seseorang, tampaknya juga benar bahwa aktivitas Tik Tok berkerumun di sekitar hal-hal yang disetujui sekelompok orang dalam jumlah besar terlepas dari apa yang mungkin dirasakan atau dipikirkan seseorang tentang mereka.

Sebuah studi tahun 2019 oleh para peneliti di Universitas Teknologi Elektronik Guilin China dan Universitas Oslo, Norwegia, melihat jumlah penayangan dan suka pada video Tik Tok.

Penulis menyimpulkan bahwa sebagian besar yang diputar adalah yang “disukai” oleh pengguna:

Secara khusus, jumlah penayangan dan jumlah suka memiliki koefisien korelasi yang sangat tinggi yaitu 0,91, artinya video yang populer dalam hal jumlah penayangan sangat mungkin populer dalam hal jumlah suka dan sebaliknya. .

Sekali lagi, apakah pengguna terus-menerus diperlihatkan lebih banyak dan lebih banyak hal yang telah mereka lihat dan klik, adalah masalah putaran umpan balik rekayasa, bukan contoh membaca pikiran.

Dan studi ketiga, tahun ini, oleh para peneliti di Universitas Boston, Universitas Binghamton, dan Universitas College, London, membuat orang bertanya-tanya apakah “mesin” rekomendasi Tik Tok benar-benar berfungsi sama sekali.

Studi tersebut memeriksa 400 video Tik Tok dengan tujuan “memahami indikator untuk membuat video pendek menjadi viral.”

Para penulis memberi label video untuk sepuluh faktor berbeda yang mungkin mempengaruhi virulensi, atau, seperti yang mereka sebut, “viralitas,” kecenderungan video untuk “disukai” oleh pengguna. Faktor-faktor tersebut berkisar dari apakah pembuat video itu “populer”, artinya, memiliki banyak pengikut; gaya video, seperti penggunaan fitur “duet” di Tik Tok untuk me-remix lagu dansa orang lain; dan konten emosional, antara lain.

Penulis juga berusaha mengukur peran algoritme rekomendasi di samping faktor-faktor lain tersebut. Mereka melakukannya dengan mencatat berapa banyak video yang menggunakan tagar yang relevan untuk promosi, dan berapa lama sebuah video berada di sistem, mengingat video viral cenderung menjadi viral segera setelah diunggah.

Penulis kemudian menggunakan semua faktor ini dalam berbagai model pembelajaran mesin dan statistik yang sangat sederhana yang dapat mengklasifikasikan berbagai hal, termasuk Hutan Acak, Mesin Vektor Dukungan, Regresi Logistik, Gaussian Bayesian, dan Pohon Keputusan.

Hasil? Pengklasifikasi mereka, pada tingkat yang berbeda-beda, mampu “mengidentifikasi fitur terpenting yang membedakan antara video viral dan non-viral.” Faktor teratas, menurut mereka, adalah popularitas sang pencipta. Faktor terbesar kedua adalah apakah video tersebut memiliki close up atau tidak, sebuah temuan yang “cocok dengan studi sebelumnya tentang meme gambar yang menunjukkan bahwa meme yang sangat viral lebih cenderung menggunakan skala close-up atau medium-shot.”

Oleh karena itu, popularitas memperkuat popularitas, dan orang-orang menanggapi close up. Tak satu pun dari itu adalah membaca pikiran. Sementara itu, sistem rekomendasi, menurut mereka, memiliki nilai terendah sebagai prediktor viralitas.

“Fitur di RH2 (Sistem Rekomendasi) memiliki AUC terendah [area under the curve] di antara ketiga RH [research hypotheses], serendah 0,71,” tulis mereka. “Faktanya, akurasi yang diperoleh pada fitur ini juga cukup rendah (0,56), menunjukkan bahwa mereka bukan prediktor yang baik untuk viralitas video.”

Penulis juga mencatat, secara anekdot, popularitas video kucing.

Oleh karena itu, penelitian menunjukkan Tik Tok mungkin berusaha memaksakan beberapa video kepada penggunanya terlepas dari keinginan atau mentalitas pengguna, tetapi banyak aktivitas Tik Tok adalah kontes popularitas dan mentalitas kawanan yang agak jelas. Tak satu pun dari itu sama dengan membaca pikiran.

Sebaliknya, penelitian menunjukkan Tik Tok dapat membentuk sikap mental dengan memperkuat tren dominan dalam perilaku kelompok, seperti menanggapi “kreator” populer yang sudah mendominasi konsumsi media.

Tik Tok, dengan kata lain, memainkan peran yang lebih besar dalam menciptakan mentalitas daripada membaca pikiran.

Daripada berspekulasi tentang membaca pikiran, ada baiknya mengingat aspek fundamental tertentu dari media sosial, termasuk Tik Tok, aspek yang tidak ada hubungannya dengan pikiran atau mentalitas.

Pertama, aktivitas di media sosial kemungkinan bisa diambil alih oleh mesin. Menonton video dan “menyukainya” adalah aktivitas yang berada dalam lingkup otomatisasi perangkat lunak. Oleh karena itu, gagasan sesuatu yang perlu memiliki pikiran untuk berpartisipasi tidak relevan.

Kedua, media sosial adalah mesin yang dirancang untuk sampai pada sinyal yang jelas dalam kebisingan. Preferensi atau minat atau mentalitas individu tidak relevan dalam tujuan mesin, yaitu, untuk menyortir perilaku ke dalam kategori yang jelas.

Dan terakhir, tidak ada individu yang memiliki identitas atau mentalitas di media sosial. Apa yang disebut sebagai persona, mind, one’s person, hanyalah ilusi, konsekuensi dari sebuah nama yang dilekatkan pada aktivitas yang tersimpan dalam database.

Untuk semua maksud dan tujuan, orang tidak ada di media sosial meskipun mereka menghabiskan waktu — banyak waktu — menggunakannya. Oleh karena itu, tidak ada orang, tidak ada pikiran.

Posted By : togel hari ini hongkong yang keluar