LithiuM
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El equipo detrás de la pestaña Explorar de Instagram revela cómo una salsa especial de algoritmos y curación humana mantienen las cosas hiperpersonalizadas, mientras nos relacionan con extraños videos que nunca hubieramos pensado que nos encantarían.
Cuando una aplicación social alcanza cierto nivel de popularidad, se convierte en algo mucho más grande que su interfaz y funcionalidad; de hecho, a menudo se sale del alcance de lo que sus creadores quisieron (véase Twitter). En el caso de Instagram, la escala es masiva: 800 millones de usuarios y en crecimiento. Con números así, lo que una vez fue una aplicación para compartir fotos se convierte, entre otras cosas, en un mapa visual complejo y matizado de los intereses y experiencias de las personas en todo el mundo, actualizado con una nueva capa de imágenes cada milisegundo.
Para mantenernos adictos, Instagram encuentra maneras de extraer este gráfico global de nuestros intereses , curiosidades, etc... y luego nos inúndan con nuevos contenidos: contenidos a los que accederemos , seguiremos y comentaremos, básicamente. La pestaña Explore de Instagram se ha convertido en el principal motor para estos descubrimientos; allí encontrarás recomendaciones totalmente personalizadas (a veces escalofriantes) para imágenes y cuentas que probablemente disfrutarás, mezcladas con contenido más curado y random que nunca supiste que querías tocar. La metodología utilizada por Instagram para elaborar estas sugerencias es una combinación de inteligencia humana y de máquinas que apuntan al mayor potencial de aprendizaje automático.
"Nuestro desafío en Instagram es comprender los matices de por qué las personas siguen lo que siguen y ayudarlos a lograr una experiencia más gratificante y enriquecedora", dice Dan Toffey, que supervisa el recientemente creado Community Lab de Instagram. "Tratamos de conducir el descubrimiento de lo que está sucediendo en nuestra plataforma, pero también crear un apetito por el descubrimiento. Tratamos de mostrar cosas que amplían la comprensión de lo que es Instagram ".
Entonces, ¿cómo averigua Instagram qué señuelo es el adecuado para dejar en Explore? Los algoritmos y el aprendizaje automático son una parte central de la ecuación. En el corazón del sistema de recomendación de imagen de Explore hay un proceso algorítmico de dos fases que intenta reducir el mar masivo de contenido de Instagram en imágenes que se alinean con sus intereses (un proceso llamado "sourcing") y luego ajustar las cosas priorizando qué imágenes mostrar primero (un proceso llamado "ranking"). El sistema toma notas de su gráfico social, como qué cuentas siguen tus amigos y cómo se relacionan con los tipos de cosas que le gustan y siguen, así como de las señales que se encuentran en los subtítulos de las imágenes y las biografías de varias cuentas.
A pesar de la importancia crucial de las máquinas para el descubrimiento en Instagram -es difícil imaginar un equipo de humanos que eliminen miles de millones de fotos y videos y creen sugerencias personalizadas para 800 millones de personas-, pues el lado humano de la ecuación es igual de importante.
"El equipo de la comunidad pasa esencialmente todo el tiempo mirando cosas en Instagram, de la misma manera es posible que sin querer, vayas por el agujero del conejo, sigasa alguien o hagas clic en algo", dice Toffey. "Eso es esencialmente lo que hacemos todo el día".
Si alguna vez te has pasado el tiempo pulsando en la pestaña Explorar, es posible que hayas visto el trabajo curado por mano de este equipo. Desde cautivantes videos y animaciones triples hasta decoración de pasteles, cachorros e inspiración de estilo, Explore ofrece canales de videos cuidadosamente seleccionados que quizás no hayan sido barridos en la búsqueda del contenido del algoritmo. En mi caso, Explore tiene muchos músicos y artistas haciendo lo suyo. También hay pizza. Y experimentos de ciencia. ¿Quién puede resistirse a tocar el canal de video "Extrañamente satisfactorio"? El nombre lo dice todo. "A menudo llamo a estos sistemas sistemas Borg porque son híbridos humano-máquina", dice Thomas Dimson, un ingeniero de software en Instagram que se enfoca en el aprendizaje automático.
En muchos casos, el lado de la máquina detectará las nuevas tendencias y comunidades de nicho en Instagram, lo que permitirá a los investigadores y conservadores de carne y hueso utilizar sus ojos más matizados y culturalmente conscientes para evaluarlos. Otras veces, el equipo de la comunidad se encontrará con las nuevas tendencias. En el transcurso de profundizar en el tesoro de imágenes de Instagram, por ejemplo, Toffey dice que se encontró con el hashtag "deportista adaptativo", que es utilizado por los atletas con discapacidades para mostrar sus habilidades y conectarse con los demás. Sin embargo, están desenterrados, estas representaciones visuales de los intereses de las personas hacen su camino en una cola para que el ojo humano los evalúe y luego envían a la línea de montaje curatorial, potencialmente a su cuenta, si le interesa.
"Como resultado de la amplitud de intercambio de [Instagram], hay casi infinitos tipos de contenido de nicho", dice Layla Amjadi, directora de productos de Instagram que trabaja en Explore. "El desafío es: ¿cómo podemos obtener el contenido correcto para las personas adecuadas 800 millones de veces en un instante? ¿Cómo podemos ser hiperconscientes de cómo sus gustos e intereses evolucionan con el tiempo?
Si el sistema funciona correctamente, tú y yo deberíamos ver una combinación equilibrada de imágenes irresistiblemente relevantes y cosas nuevas que despiertan nuestro interés, no obstante. ¿Cómo sabe Instagram si funciona? Al igual que cualquier producto digital de este tipo, la definición de éxito se basa en métricas que miden la manera en que respondemos a lo que ofrece la aplicación. Con tantas señales y puntos de datos de los que aprender, el método del equipo para medir el éxito puede, sin duda, volverse bastante complejo y desvanecerse. Pero en el fondo, busca entender una cosa: ¿la gente vuelve y hace tapping más a diario?
Al igual que la conservación de la pestaña Explore, la evaluación de su rendimiento depende de una combinación de datos e inteligencia humana. En este caso, el lado impulsado por las personas de la ecuación incluye cosas como viajes de investigación de experiencia del usuario en todo el mundo para observar cómo las personas usan la aplicación de Instagram.
"Algunas de las ideas más importantes que he tenido han sido en estos viajes de investigación en los que viajamos al exterior y hablamos con la gente", dice Dimson. "Hay momentos en los que quieres sacarte el pelo, como si estuvieras usando el producto equivocado. Pero nadie lo está usando mal. Lo estás construyendo mal. Hay muchos momentos como ese ".
A veces, dice Amjadi, estas consultas de investigación de la experiencia del usuario pueden ocurrir de manera más informal en la naturaleza, como cuando haces fila en la tienda y ves a alguien deslizando y tocando en Instagram. Las preguntas que hacen extraños en público pueden no ser tan científicamente rigurosas como los estudios de UX más controlados que realiza la empresa, pero apuntan a un tema familiar: a pesar de lo inteligentes que las máquinas se han vuelto al detectar patrones y evaluar el éxito, todavía necesitamos mucho nuestra ayuda (ayuda humana) para darle sentido a todo esto.
Cuando una aplicación social alcanza cierto nivel de popularidad, se convierte en algo mucho más grande que su interfaz y funcionalidad; de hecho, a menudo se sale del alcance de lo que sus creadores quisieron (véase Twitter). En el caso de Instagram, la escala es masiva: 800 millones de usuarios y en crecimiento. Con números así, lo que una vez fue una aplicación para compartir fotos se convierte, entre otras cosas, en un mapa visual complejo y matizado de los intereses y experiencias de las personas en todo el mundo, actualizado con una nueva capa de imágenes cada milisegundo.
Para mantenernos adictos, Instagram encuentra maneras de extraer este gráfico global de nuestros intereses , curiosidades, etc... y luego nos inúndan con nuevos contenidos: contenidos a los que accederemos , seguiremos y comentaremos, básicamente. La pestaña Explore de Instagram se ha convertido en el principal motor para estos descubrimientos; allí encontrarás recomendaciones totalmente personalizadas (a veces escalofriantes) para imágenes y cuentas que probablemente disfrutarás, mezcladas con contenido más curado y random que nunca supiste que querías tocar. La metodología utilizada por Instagram para elaborar estas sugerencias es una combinación de inteligencia humana y de máquinas que apuntan al mayor potencial de aprendizaje automático.
"Nuestro desafío en Instagram es comprender los matices de por qué las personas siguen lo que siguen y ayudarlos a lograr una experiencia más gratificante y enriquecedora", dice Dan Toffey, que supervisa el recientemente creado Community Lab de Instagram. "Tratamos de conducir el descubrimiento de lo que está sucediendo en nuestra plataforma, pero también crear un apetito por el descubrimiento. Tratamos de mostrar cosas que amplían la comprensión de lo que es Instagram ".
Entonces, ¿cómo averigua Instagram qué señuelo es el adecuado para dejar en Explore? Los algoritmos y el aprendizaje automático son una parte central de la ecuación. En el corazón del sistema de recomendación de imagen de Explore hay un proceso algorítmico de dos fases que intenta reducir el mar masivo de contenido de Instagram en imágenes que se alinean con sus intereses (un proceso llamado "sourcing") y luego ajustar las cosas priorizando qué imágenes mostrar primero (un proceso llamado "ranking"). El sistema toma notas de su gráfico social, como qué cuentas siguen tus amigos y cómo se relacionan con los tipos de cosas que le gustan y siguen, así como de las señales que se encuentran en los subtítulos de las imágenes y las biografías de varias cuentas.
A pesar de la importancia crucial de las máquinas para el descubrimiento en Instagram -es difícil imaginar un equipo de humanos que eliminen miles de millones de fotos y videos y creen sugerencias personalizadas para 800 millones de personas-, pues el lado humano de la ecuación es igual de importante.
"El equipo de la comunidad pasa esencialmente todo el tiempo mirando cosas en Instagram, de la misma manera es posible que sin querer, vayas por el agujero del conejo, sigasa alguien o hagas clic en algo", dice Toffey. "Eso es esencialmente lo que hacemos todo el día".
Si alguna vez te has pasado el tiempo pulsando en la pestaña Explorar, es posible que hayas visto el trabajo curado por mano de este equipo. Desde cautivantes videos y animaciones triples hasta decoración de pasteles, cachorros e inspiración de estilo, Explore ofrece canales de videos cuidadosamente seleccionados que quizás no hayan sido barridos en la búsqueda del contenido del algoritmo. En mi caso, Explore tiene muchos músicos y artistas haciendo lo suyo. También hay pizza. Y experimentos de ciencia. ¿Quién puede resistirse a tocar el canal de video "Extrañamente satisfactorio"? El nombre lo dice todo. "A menudo llamo a estos sistemas sistemas Borg porque son híbridos humano-máquina", dice Thomas Dimson, un ingeniero de software en Instagram que se enfoca en el aprendizaje automático.
En muchos casos, el lado de la máquina detectará las nuevas tendencias y comunidades de nicho en Instagram, lo que permitirá a los investigadores y conservadores de carne y hueso utilizar sus ojos más matizados y culturalmente conscientes para evaluarlos. Otras veces, el equipo de la comunidad se encontrará con las nuevas tendencias. En el transcurso de profundizar en el tesoro de imágenes de Instagram, por ejemplo, Toffey dice que se encontró con el hashtag "deportista adaptativo", que es utilizado por los atletas con discapacidades para mostrar sus habilidades y conectarse con los demás. Sin embargo, están desenterrados, estas representaciones visuales de los intereses de las personas hacen su camino en una cola para que el ojo humano los evalúe y luego envían a la línea de montaje curatorial, potencialmente a su cuenta, si le interesa.
"Como resultado de la amplitud de intercambio de [Instagram], hay casi infinitos tipos de contenido de nicho", dice Layla Amjadi, directora de productos de Instagram que trabaja en Explore. "El desafío es: ¿cómo podemos obtener el contenido correcto para las personas adecuadas 800 millones de veces en un instante? ¿Cómo podemos ser hiperconscientes de cómo sus gustos e intereses evolucionan con el tiempo?
Si el sistema funciona correctamente, tú y yo deberíamos ver una combinación equilibrada de imágenes irresistiblemente relevantes y cosas nuevas que despiertan nuestro interés, no obstante. ¿Cómo sabe Instagram si funciona? Al igual que cualquier producto digital de este tipo, la definición de éxito se basa en métricas que miden la manera en que respondemos a lo que ofrece la aplicación. Con tantas señales y puntos de datos de los que aprender, el método del equipo para medir el éxito puede, sin duda, volverse bastante complejo y desvanecerse. Pero en el fondo, busca entender una cosa: ¿la gente vuelve y hace tapping más a diario?
Al igual que la conservación de la pestaña Explore, la evaluación de su rendimiento depende de una combinación de datos e inteligencia humana. En este caso, el lado impulsado por las personas de la ecuación incluye cosas como viajes de investigación de experiencia del usuario en todo el mundo para observar cómo las personas usan la aplicación de Instagram.
"Algunas de las ideas más importantes que he tenido han sido en estos viajes de investigación en los que viajamos al exterior y hablamos con la gente", dice Dimson. "Hay momentos en los que quieres sacarte el pelo, como si estuvieras usando el producto equivocado. Pero nadie lo está usando mal. Lo estás construyendo mal. Hay muchos momentos como ese ".
A veces, dice Amjadi, estas consultas de investigación de la experiencia del usuario pueden ocurrir de manera más informal en la naturaleza, como cuando haces fila en la tienda y ves a alguien deslizando y tocando en Instagram. Las preguntas que hacen extraños en público pueden no ser tan científicamente rigurosas como los estudios de UX más controlados que realiza la empresa, pero apuntan a un tema familiar: a pesar de lo inteligentes que las máquinas se han vuelto al detectar patrones y evaluar el éxito, todavía necesitamos mucho nuestra ayuda (ayuda humana) para darle sentido a todo esto.
Fuente: fastcodesign
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