Първият анализ на алгоритъма на Twitter публикуван в GitHub

Разработчикът и специалист по управление на проекти Аакаш Гупта анализира кода на алгоритъма за препоръки на Twitter, който е публично достъпен в GitHub.

Анализът на експерта показа следното:

• Лайковете, ретуитовете и репликите дават нееднозначен импулс (boost) (вероятност за популяризиране) на класацията на дадена публикация според следните условия:
  • Всеки лайк тава 30х импулс в популяризирането
  • Всеки ретуит – 20х
  • Всяка реплика – х1
• Изображенията и видеата дават 2х по-добро популяризиране

• Помага писането на езика, който е указан в профила, а използването на по-друг език не помага, но и не вреди. Тоест, ако разчитате на англоезичната аудитория, по-добре е да пишете на английски език
• Линковете пречат на популяризирането. Външните линкове се отбелязват като спам. Тоест, ако искате да популяризирате нещо, по-добре напишете туит във  вид на чист текст и да поставите линк в репоста.

• Всяко игнориране, блокиране от друг потребител, оттегляне на последовател, докладването на спам и други оплаквания намаляват вероятността даден туит да бъде препоръчан.

• Закупената синя маркировка за удостоверяване значително увеличава boost-а

• Всяка дезинформация осезателно намалява повишаването на ефективността. Класифицирането на дезинформацията за фалшива се извършва отделно в платформата
• Всички профили са групирани в „групи от подобни„. Вероятността даден туит да ви бъде показан е много по-голяма, ако е написан от човек от вашата „група“.

• Публикуването извън обичайните теми на даден потребител е вредно за популяризирането. Ако потребителят пише за IT, но след това започне да публикува туитове за храната си в кухнята, това намалява шансовете за повишаване

• Да се измислят неясни нови думи и да се пише с грешки е много лоша идея. Тези действия значително намаляват вероятността от популяризиране на туита

• Основните набори данни за ранкинга в Twitter:
  • ангажираност (engagement) – харесвания, ретуити, повторения
  • последователи (Followers) – увеличаване/намаляване, отзивите от тях
  • потребителските данни (user data) – колко са последователите според следния граф:

Да напомним, че на 31-ви март Twitter публикува в GitHub част от сорс кода на Twitter, който се грижи за рейтингите.