O Twitter publicou trechos de seu algoritmo de recomendação de tuítes na plataforma de código aberto GitHub na última sexta-feira (31). O código permite entender o funcionamento da tecnologia por trás da aba "Para você", com algum conhecimento de programação.

Segundo texto publicado no blog da equipe de engenharia da plataforma, a iniciativa visa aumentar a transparência de como a rede social avalia e entrega conteúdo. O Twitter tem sido alvo de críticas desde que Elon Musk comprou a rede social em outubro e implementou mudanças na rede social.

Antes desse movimento por mais transparência, o Twitter teve outros trechos de seu código-fonte vazados no GitHub, por uma conta chamada "FreeSpeechEnthusiast", uma referência irônica ao apoio irrestrito à liberdade de expressão que Musk diz manter. A rede social acionou a Justiça norte-americana e conseguiu retirar o material do ar no último dia 27.

Questionada via email pela reportagem se o vazamento havia motivado a decisão de abrir o código-fonte, a plataforma respondeu de forma automática com um emoji em formato de fezes, como tem ocorrido com outros questionamentos da imprensa. O Twitter não mantém mais uma equipe de assessoria no Brasil desde o ano passado.

Musk escreveu no Twitter que todo o código fonte da rede social deve ficar público no futuro.

Como funciona a recomendação de tuítes

O artigo da equipe de engenharia do Twitter descreve um sistema de sugestões compatível ao que a aba "Para Você" entrega, afirma o tecnologista de interesse público Lucas Lago, do Instituto Aaron Swartz. "Todas as redes estão na correria para encontrar os melhores recursos para recomendação de conteúdo."

A aba "Para Você" seleciona os tuítes com os quais o usuário tem mais chances de interagir, de acordo com o material divulgado pela plataforma. Publicações feitas por contas não seguidas pelo usuário também aparecem na linha do tempo, caso passem pelo crivo do algoritmo.

De acordo com o Twitter, as publicações de pessoas seguidas pelo usuário apresentam maiores chances de aparecer na linha do tempo. Os posts feitos por pessoas de fora da sua rede de contatos, entretanto, pontuam melhor, em geral. "Hoje, a aba 'Para Você' consiste, em média, em 50% de tuítes de dentro da rede e 50% de tuítes de fora".

Assim como o TikTok, a aba "Para Você" usa machine learning para selecionar os conteúdos mais populares. Para isso, usa perguntas como:

• Qual a probabilidade de você interagir com esse outro usuário no futuro?
• Quais são as comunidades no Twitter e quais tuítes fazem sucesso entre esses grupos?
• Quais tuítes as pessoas que eu sigo curtiram recentemente?
• Quem gosta de tuítes similares aos que eu curto, e do que mais elas têm gostado?

A tecnologia consegue separar 1.500 publicações potencialmente relevantes a partir das respostas a essas questões. Depois, ranqueia esses tuítes com uma rede neural com 48 milhões de parâmetros —o ChatGPT, para comparação, tem 175 bilhões de parâmetros.

Para chegar a essa pontuação, o Twitter avalia dados do tuítes, do usuário e informações de engajamento também com rede neural, a partir de inteligência artificial.

Os tuítes selecionados e ranqueados, então, são sujeitos a filtros, para vetar conteúdos produzidos por contas bloqueadas, promover variedade de fontes e evitar material de contas que não sejam seguidas por ao menos uma pessoa conhecida na rede social.

Os usuários com bom histórico de relacionamento também recebem as melhores notas do algoritmo do Twitter. Por isso, para ter alcance, recomenda-se evitar ser bloqueado ou ter tuítes denunciados.

De acordo com Lago, a publicação dos trechos de código do Twitter mostra que, hoje, o aplicativo da aba "Para Você" não privilegia as publicações de Elon Musk.

A suspeita surgiu após a newsletter especializada na cobertura de rede sociais The Platformer, comandada pelo colunista do New York Times Casey Newton, mostrar, a partir de documentos internos da rede social, que o recurso mostrava tuítes de Musk a 90% da audiência, após passar por modificação a pedido do bilionário.

O funcionamento do algoritmo do Twitter também mostrou que ele usa rótulos para fazer análise de audiência. Para isso, a tecnologia separou tuítes feitos por Musk, por contas consideradas democratas ou por pessoas verificadas antes do lançamento do pacote de assinaturas Twitter Blue —o que chamou atenção nas redes sociais após divulgação do código.

De acordo com Lucas Lago, não parece ser algo com consequências sérias. "Talvez Musk estivesse tentando analisar a performance dos tuítes dele?"