İki kişi aynı uygulamayı aynı anda açtığında aynı videoları görmez. Çünkü çoğu sosyal akış, herkese tek bir yayın sırası sunmaz. Kullanıcının davranışlarını ve içerikle ilgili bilgileri kullanarak hangi gönderinin önce görüneceğini tahmin eder. Buna algoritmik akış diyebiliriz.
Akış neyi seçer?
Bir öneri sistemi önce gösterilmeye uygun içerikler arasından adaylar bulur, sonra bunları sıralar. TikTok’un kendi açıklamasına göre önerilerde kullanıcı etkileşimleri, içerik bilgileri ve kullanıcı bilgileri etkili olabilir. İzlemeyi tamamlamak, atlamak, beğenmek, paylaşmak ve takip etmek bu sinyallerin örnekleridir. Sinyallerin ağırlığı sabit değildir; farklı akışlarda ve zaman içinde değişebilir.
Bu nedenle ‘algoritma beni tanıyor’ cümlesi kolay bir mecazdır; sistemin yaptığı şey ilgi olasılığını tahmin etmektir. Tahmin, kişinin kim olduğunu ya da bir içeriğin doğru olduğunu kanıtlamaz.
Neden önemli?
Akış yalnızca var olanı göstermiyor; neyle karşılaşacağımızın sırasını da belirliyor. Tek bir konuyu sık gördüğümüzde o konunun herkesin gündeminde olduğunu sanabiliriz. Oysa gördüğümüz liste kişiselleştirilmiş olabilir. Popülerlik, doğruluk ve önem aynı şey değildir.
Akışın etkisini anlamanın pratik yolu, bir gönderi için ‘Bunu neden görüyorum?’ açıklamasına bakmak ve aynı konuyu doğrudan farklı kaynaklarda aramaktır. TikTok bu açıklamayı bazı önerilen gönderiler için sunuyor. Bu araçlar akışın bütün kararlarını açığa çıkarmaz; ancak gördüğümüz sıranın doğal ya da tarafsız bir liste olmadığını hatırlatır.
Kısa tanım
Algoritmik akış: İçerikleri yayın sırasına göre göstermek yerine, çeşitli sinyallerden hareketle kullanıcı için tahmin edilen ilgiye göre seçip sıralayan arayüz. Her uygulamanın sistemi ve kuralları farklıdır.