Twitter hat dies angekündigt Geben Sie den Quellcode hinter seinem Empfehlungsalgorithmus frei, der Inhalte für die „Für Sie“-Timelines der Benutzer kuratiert. Der Code wird Open-Source sein, aber nichts im Zusammenhang mit Werbeempfehlungen enthalten, noch wird er die Fähigkeit von Twitter beeinträchtigen, Versuche von schlechten Akteuren zu kontrollieren, seine Plattform zu manipulieren. Dieser Schritt zielt darauf ab, die Transparenz zu erhöhen und die Privatsphäre und Sicherheit der Benutzer zu schützen.
Twitter hat zwei separate GitHub-Repositories veröffentlicht, die den Quellcode für einige seiner Empfehlungsalgorithmen und die Modelle für maschinelles Lernen die sie untermauern. Die Tweets, die auf der Timeline eines Benutzers erscheinen, werden von einem Dienst namens Home Mixer ausgewählt, der eine Pipeline verwendet, um die besten Tweets aus verschiedenen Empfehlungsquellen zu erhalten, sie mithilfe eines maschinellen Lernmodells einordnet und Filter anwendet, um NSFW-Inhalte und blockierte Tweets auszuschließen Benutzern und bereits gesehenen.
Das ultimative Ziel dieses Algorithmus ist es, Benutzern 50 % der neuesten und relevantesten Tweets von ihren Followern und die restlichen 50 % von Personen außerhalb ihres Netzwerks anzuzeigen, basierend auf dem, was die Benutzer findet interessant. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Zeitleiste Tweets aus verschiedenen Quellen anzeigt.
Anfang dieses Monats wurden der Quellcode und die internen Tools von Twitter öffentlich auf GitHub veröffentlicht, was das Unternehmen dazu veranlasste, den geleakten Code und die Tools zu entfernen. Das Unternehmen forderte auch Informationen zum Zugriffsverlauf für den durchgesickerten Code an. Es nutzte eine Vorladung, um GitHub zu zwingen, die Identität der Person zu teilen, die ursprünglich den durchgesickerten Twitter-Quellcode veröffentlicht und verbreitet hatte.
Zusammenfassend ist die Entscheidung von Twitter, den Quellcode seines Empfehlungsalgorithmus als Open Source zu veröffentlichen, ein positiver Schritt hin zu Transparenz und Benutzersicherheit. Dadurch; Das Unternehmen kann sicherstellen, dass Angreifer den Algorithmus nicht ausnutzen können, um die Plattform zu manipulieren.