Sosyal medya platformu X, etkileşimde ve sıralamada büyük rol oynayan algoritma kodlarını halka açık paylaştı.
Sosyal medya platformu X (eski adıyla Twitter), uygulamadaki akışı düzenleyen ve kullanıcıların gönderilerinin aldığı etkileşimde büyük rol oynayan algoritma kodlarını 2023’ten bu yana ilk kez halka açtı.
2023’te Tesla CEO’su Elon Musk platformu yeni satın almıştı ve onu daha şeffaf hale getirmek için çalıştığını savunuyordu. O dönemde de algoritmalar açıklanmıştı ama uzmanlar açıklanan bilgilerin yetersiz olduğunu ve kodların neden o şekilde çalıştığına dair fazla bilgi vermediğini söylüyordu.
O tarihten bu yana X algoritmaları muhtemelen birçok kez güncellendi ama bu güncellemeler halka açıklanmadı.
Şimdi ise Musk geçen hafta bu yönde verdiği sözü tutarak sitenin algoritmasını tekrar açık kaynaklı hale getirdi. Musk’ın geçen hafta, “Kullanıcılara hangi organik gönderilerin ve reklam içeriklerinin önerileceğini belirlemek için kullanılan tüm kodlar dahil olmak üzere yeni X algoritmasını 7 gün içinde açık kaynaklı hale getireceğiz” demişti.
X, salı günü GitHub’da yayınladığı bir gönderide, içerik oluşturma kodunun anlaşılır bir açıklamasını ve programın nasıl çalıştığını gösteren bir diyagramı paylaştı.
Musk ayrıca, gelecekte her dört haftada bir algoritma değişikliklerini de açıklayacağını dile getiriyor.
Peki açıklanan kodlara göre X algoritması nasıl işliyor ve gönderilerin daha çok etkileşim alması için ne yapmalı?
4 ANA MODÜL
Github’da açıklanan bilgilere göre algoritma, platformun karmaşık yapısını yönetmek için 4 ana modüle ayrıldı. Bunlar şu şekilde:
Home Mixer: Bu katman orkestra şefi rolünde. Tüm parçaları bir araya getirerek akışı son haline getiriyor.
Thunder: Takip ettiğiniz kişilerden gelen içerikleri (buna “In-Network” adı verilmiş) gerçek zamanlı işleyen sistem. Son derece hızlı çalışıyor.
Phoenix: Bu katman ise takip etmediğiniz kişileri keşfetmenizi sağlayan (“Out-of-Network” adı verilmiş) ve önünüze düşen içerikleri puanlayan kısım. xAI’ın Grok tabanlı Transformer modelini kullanıyor.
Candidate Pipeline: İçerik adaylarını seçen, filtreleyen ve sıralayan standart bir çerçeve (framework) sunuyor.
X AKIŞINIZ NASIL OLUŞTURULUYOR?
Bir kullanıcı X’i açtığında algoritma belirli aşamalardan geçiyor.
İlk adım aday belirleme; bu sistem iki koldan içerik topluyor. “Ağ içi” içerik toplama sürecinde takip ettiğiniz kişilerin en son ve gündeminizle en alakalı tweet’lerini getiriyor. “Ağ dışı” içerik sürecinde ise takip etmediğiniz ancak ilginizi çekebilecek tweet’leri buluyor.
Sistem bunu yaparken “embedding” (vektörel benzerlik) yöntemini kullanıyor; yani geçmişte beğendiğiniz içeriklere benzer içerikleri küresel bir havuzdan seçiyor.
Bu adımın ardınan filtreleme süreci geliyor. Önce “çöp” sayılabilecek içerikler eleniyor. Bunlar arasında engellediğiniz veya sessize aldığınız hesaplar, daha önce gördüğünüz tweet’ler, kendi attığınız tweet’ler ve şiddet, spam veya hassas olarak işaretlenmiş içerikler yer alıyor.
Bundan sonra gelen en önemli kısım ise puanlama (scoring). Bu aşamada Grok tabanlı Phoenix modeli her bir tweet için bir dizi olasılık hesaplıyor. Hesaplama için algoritma şu soruların cevabını arıyor:
– Bu kullanıcı bu tweet’i beğenecek mi?
– Yanıt verecek mi?
– Retweet yapacak mı*?
– Tweet’e tıklayacak mı?
– Tweet’i okumak için zaman harcayacak mı (buna “dwell time” deniyor)?
Akışın belirlenmesinde X, artık “el yapımı” özellikler yerine tamamen kullanıcının geçmiş etkileşim zincirine bakan derin öğrenme modelleri kullanıyor.
ALGORİTMA NEYİ SEVİYOR?
Bu sürecin ardından da önünüze düşecek gönderilerin ağırlıklandırması ve sıralanması geliyor. Zira her bir etkileşim türünün bir “ağırlığı” var. Örneğin, bir tweet’i beğenmek 1 puan ise, bir videoyu sonuna kadar izlemek 5 puan olabilir. Negatif eylemler (engelleme, sessize alma, “ilgimi çekmiyor” deme) ise puanı ciddi şekilde düşürüyor. Tüm bu puanlar toplanıyor ve en yüksek puanlı tweet’ler en üste yerleşiyor.
Kodlardaki “Weighted Scorer” (ağırlık puanı) mantığına göre en yüksek puan getiren eylemler şunlar:
Yeniden paylaşım: En yüksek puanı “retweet” getiriyor. Bir içeriği kendi kitlenize taşımak, algoritma için en büyük kalite sinyali. Bir Retweet, bir bir beğeniden yaklaşık 20 ila 30 kat daha değerli.
Dwell Time (Kalma süresi): Kritik. Kullanıcının tweet üzerinde geçirdiği sürenin (okuma veya video izleme) platformda tutma gücü yüksek. Bu yüzden okurun 2 dakikadan fazla süre gönderinizde kalması, tweet’e devasa bir puan veriyor.
Yanıt: Yüksek. Özellikle tweet sahibi yanıta geri cevap verirse puan katlanarak artıyor. Ancak tek taraflı ve kısa yanıtların puanı daha düşük.
Beğeni: Orta. En yaygın ama “ucuz” etkileşim. Algoritma bunu temel bir onaylama sinyali olarak görüyor; ancak tek başına bir tweet’i viral yapmaya yetmiyor.
Profile tıklama: Düşük/Orta. Kullanıcının sizin profilinize de tıklaması merakını gösteriyor. Eğer profil ziyareti takiple sonuçlanırsa puan çok artıyor, sadece tıklama diğerlerine göre daha zayıf olsa da yine de önemli bir sinyal.
GİZLİ FAKTÖRLER
Gönderilerin akışta görünme olasılığında çok önemli bir diğer faktör de “negatif ağırlıklar”.
Hatta aslında sıralamanın en başında aslında pozitifler değil, negatifler var. Kodlara göre bir “şikayet” veya “engelleme” almanız, kazandığınız yüzlerce beğeni puanını tek seferde silebiliyor.
Şikayet edilmeniz yaklaşık -369 puan kırarken, takibin bırakılması içeriğin dağıtımını durdurabilecek noktaya getirebiliyor. Aynı zamanda kullanıcıların sizi “ilgimi çekmiyor” diye bildirmesi de ağır bir negatif puan demek.
Sonuçta, eğer görüntülenme sayınızı artırmak istiyorsanız, stratejinizi “yeniden paylaşım” ve “okunma süresi” üzerine kurmanız gerekebilir. Bu yüzden uzun bilgiseller, ilgi çekici videolar veya görseller, basit bir metin tweetinden daha avantajlı. Ayı zamanda gönderilerinize takipçilerinizin fikrini de sormanız iyi olabilir.
