EdgeRank

EdgeRank es el nombre que se le da comúnmente al algoritmo que Facebook utiliza para determinar qué artículos deben mostrarse en la sección de noticias de un usuario . Desde 2011, Facebook dejó de usar el sistema EdgeRank y utiliza un algoritmo de aprendizaje automático que, desde 2013, tiene en cuenta más de 100 000 factores. ^{[ 1 ]}

EdgeRank fue desarrollado e implementado por Serkan Piantino .

En 2010, se presentó una versión simplificada del algoritmo EdgeRank como:

${\displaystyle \sum _{\mathrm {bordes\,} e}u_ {e}w_ {e}d_ {e}}$

dónde:

${\displaystyle u_{e}}$es la afinidad del usuario.

${\displaystyle w_{e}}$Así es como se pondera el contenido.

${\displaystyle d_{e}}$es un parámetro de decaimiento basado en el tiempo.

• Afinidad de usuario: La parte de Afinidad de usuario del algoritmo EdgeRank de Facebook analiza la relación y proximidad entre el usuario y el contenido (publicación/actualización de estado). ^{[ 1 ]}
• Peso del contenido: Qué acción realizó el usuario sobre el contenido. ^{[ 1 ]}
• Parámetro de decaimiento basado en el tiempo: Nuevo o antiguo. Las publicaciones más recientes tienden a ocupar un lugar más alto que las más antiguas. ^{[ 1 ]}

Algunos de los métodos que Facebook utiliza para ajustar los parámetros son propiedad de la empresa y no están disponibles para el público. ^{[ 2 ]}

Un estudio ha demostrado que es posible hipotetizar una desventaja de la reacción "Me gusta" y ventajas de otras interacciones (por ejemplo, la reacción "Jaja" o los "comentarios") en la clasificación algorítmica de contenido en Facebook. El botón "Me gusta" puede disminuir el alcance orgánico como un "efecto freno del alcance viral". Las reacciones "Jaja", "Comentarios" y "Me encanta" podrían lograr el mayor incremento en el alcance orgánico total. ^{[ 3 ]}

EdgeRank y sus sucesores tienen un amplio impacto en lo que los usuarios realmente ven de lo que aparentemente siguen: por ejemplo, la selección puede producir una burbuja de filtro (si los usuarios están expuestos a actualizaciones que confirman sus opiniones, etc.) o alterar el estado de ánimo de las personas (si a los usuarios se les muestra una cantidad desproporcionada de actualizaciones positivas o negativas). ^{[ 4 ]}

Como resultado, para las páginas de Facebook, la tasa de interacción típica es inferior al 1 % (o inferior al 0,1 % para las más grandes), ^{[ 5 ]} y el alcance orgánico es del 10 % o menos para la mayoría de las organizaciones sin ánimo de lucro. ^{[ 6 ]}

En consecuencia, para las páginas, puede ser casi imposible llegar a una audiencia significativa sin pagar para promocionar su contenido. ^{[ 7 ]}

• PageRank , el algoritmo de clasificación utilizado por el motor de búsqueda de Google ^{[ 8 ]}

• edgerank.net
• Facebook: Cómo funciona la sección de noticias