Лента Facebook будет формироваться специальными людьми

Соцсеть больше не полагается на автоматизированные алгоритмы формирования ленты новостей пользователей. Теперь в этом процессе по всему миру будут задействованы живые сотрудники — специально подобранные оценщики релевантности постов.

Механизм формирования пользовательских лент с участием живых оценщиков ранее был отработан на небольшой группе пользователей в штате Теннеси. Сейчас Facebook набирает большой международный штат сотрудников, которые будут непосредственно влиять на то, что пользователи видят в своих лентах.

Вскоре специально подготовленные оценщики будут влиять на алгоритмы формирования пользовательских лент не только в США, но и по всему миру.

Впервые о возможности усилить автоматизированные алгоритмы решениями живых людей Facebook заговорил в прошлом году. В опубликованной год назад на Medium статье эта технология обозначается как “feed quality panel” (панель управления качеством ленты) и подразумевает под собой формирование регулярных групп из постоянных пользователей, которые будут получать плату от Facebook за ежедневную обратную связь в плане оценки качества контента, который попадает в новостные ленты. В то время панель насчитывала 600 человек из США. По информации Slate.com, за год соцсеть стала настолько зависимой от этой группы пользователей, обеспечивающих обратную связь, что решила расширить “feed quality panel” и вывести ее на международный уровень.

Процесс интеграции полученных от людей рейтингов

Алгоритм настолько важен для Facebook, что все настройки кода перед запуском в онлайн должны быть тщательно проверены — сначала в оффлайн-симуляторе, затем среди небольшой группы сотрудников и, наконец, среди тестовой группы пользователей. На каждом этапе компания собирает данные по изменениям в рейтингах метрики, начиная с участия пользователя до проведенного на сайте времени, доходов от рекламы и времени загрузки страницы. Диагностика настроена таким образом, чтобы отслеживать аномальные изменения любого из этих важных показателей в режиме реального времени и мгновенно сигнализировать о таких изменениях пользователям из команды оценщиков новостной ленты.

Таким образом, Facebook пришла к тому же выводу, который Google использует с 2005 года: автоматизированные алгоритмы могут многое, но вмешательство человека в их работу все равно необходимо для полного понимания того, почему люди взаимодействуют с определенным контентом больше, чем с другим.