Musk, X platformunu satın almasının ardından “daha şeffaf” bir yapı oluşturma vaadinde bulunmuştu. Ancak, başlangıçta paylaşılan kodlar sınırlı kalmış, algoritmanın işleyişine dair eleştiriler gündeme gelmişti. Zamanla algoritmanın birçok kez güncellenmesi beklenirken, bu değişiklikler kamuya açıklanmamıştı. Musk, geçtiğimiz hafta sözünü tutarak X’in yeni algoritmasını GitHub üzerinden erişime açtı.
ALGORİTMANIN ÇALIŞMA YOLUNU PAYLAŞTI
Platform, yayınladığı teknik dokümanlar aracılığıyla içerik sıralama sisteminin mantığını ve algoritmanın işleyişini gösteren şemalar sundu. Musk ayrıca bundan böyle her dört haftada bir algoritmadaki değişikliklerin açıklanacağını duyurdu.
Paylaşılan kodlara göre X’in algoritması dört ana yapı üzerine inşa edilmiştir:
Home Mixer: Kullanıcının ana akışını oluşturmak için tüm içerikleri bir araya getiren merkez katman.
Thunder: Takip edilen hesaplardan gelen içerikleri anlık olarak işleyen yüksek hızlı sistem.
Phoenix: Takip edilmeyen hesaplardan ilgi çekebilecek içerikleri seçen ve puanlayan keşif katmanı, xAI’ın Grok tabanlı yapay zeka modelini kullanıyor.
Candidate Pipeline: İçerik adaylarını filtreleyen ve sıralayan ana çerçeve.
X AKIŞI BÖYLE BELİRLENİYOR
Kullanıcı uygulamayı açtığında algoritma, iki kaynaktan içerik toplamaya başlar. Takip edilen hesaplardan gelen “ağ içi” paylaşımlar ve takip edilmeyen fakat ilgi alanlarına hitap edebilecek “ağ dışı” paylaşımlar bir havuzda toplanır. Sistem, geçmiş beğeniler ve etkileşimler doğrultusunda benzer içerikleri tespit etmek için vektörel benzerlik yöntemlerinden yararlanır.
Filtreleme aşamasında, daha önce görülen paylaşımlar, engellenen hesaplar, spam ya da hassas olarak işaretlenen içerikler elenmektedir. En kritik bölüm ise puanlama sürecidir. Yapay zeka modeli, her paylaşım için kullanıcının ne yapma ihtimalini hesaplar; beğenme, yorum yapma, yeniden paylaşma, tıklama ya da içerikte geçirilen süre üzerinden değerlendirmelerini yapar. Bu süreç, “elle tanımlanmış” kriterlerden ziyade, kullanıcının geçmiş davranışlarına dayanan derin öğrenme modelleriyle gerçekleşir.
ALGORİTMA BUNLARI ANINDA ÖDÜLLENDİRİYOR
Kodlara göre her etkileşim türü farklı bir ağırlığa sahiptir. Yeniden paylaşım (retweet), en yüksek puanı getirerek bir içeriğin başka kullanıcıların akışına geçmesini sağlar; bu durum algoritma açısından en güçlü kalite sinyali olarak değerlendirilir. Bir yeniden paylaşım, basit bir beğeniden kat kat daha değerli bir etkiye sahiptir.
İçerikte geçirilen süre (dwell time) de son derece önemlidir. Kullanıcının bir tweet’i uzun süre okuması veya videoyu sonuna kadar izlemesi, içeriğin üst sıralara çıkmasını önemli ölçüde etkiler. Yorumlar ve karşılıklı etkileşimler yüksek puan kazanırken, beğeniler daha az ama yaygın bir katkı sağlamaktadır. Profil tıklamaları ise özellikle takibe dönüşme durumu varsa daha da önem kazanır.
NEGATİFLER HER ŞEYİ GÖTÜREBİLİYOR
Algoritmadaki en belirgin etki, negatif geri bildirimlerden kaynaklanmaktadır. Bir içeriğin şikayet edilmesi veya hesabın engellenmesi, yüzlerce beğenin kazandığı puanı anında sıfırlayabilir. “İlgimi çekmiyor” bildirimi veya takibi bırakma durumu da içerik dağıtımını ciddi şekilde kısıtlayabilmektedir.
