Por Canuto  

X ha liberado públicamente su algoritmo de clasificación y una herramienta para que los usuarios comprueben si han sido ‘shadowbaneados’, marcando un giro sin precedentes hacia la transparencia en la plataforma.
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  • X publica el código fuente de su línea de tiempo ‘Para ti’ y del motor central de clasificación bajo licencia Apache v2.
  • Una nueva herramienta ‘Bajo el capó’ permitirá a los usuarios descargar un archivo JSON con etiquetas aplicadas a su cuenta.
  • La empresa busca responder a acusaciones de sesgo político y falta de transparencia tras la compra de Musk.

X ha decidido abrir el código de su algoritmo de recomendación, una medida que podría cambiar la forma en que los usuarios entienden la visibilidad de sus publicaciones.

La red social anunció este jueves que pondrá a disposición el código fuente de la línea de tiempo “Para ti”, el feed predeterminado, en GitHub bajo la licencia Apache v2.

Además, está ampliando esfuerzos previos de código abierto con más detalles sobre la configuración del modelo, los filtros y el sistema central de clasificación.

El vicepresidente de Producto de X, Keith Coleman, confirmó a TechCrunch que el código ahora es entre 10 y 15 veces más grande que antes.

“Obtendrás el código central de clasificación que extrae publicaciones, las clasifica para cualquier usuario y arma el feed”, explicó Coleman en una entrevista previa al anuncio.

Nueva herramienta de transparencia para usuarios

X está implementando una función que permitirá a los usuarios ver por sí mismos si han sido afectados por los sistemas de clasificación.

La herramienta se encuentra en una página llamada “Bajo el capó” dentro de la configuración de la aplicación.

Los usuarios que hayan publicado al menos diez veces en el último mes podrán descargar sus estadísticas agregadas como un archivo JSON.

Ese archivo mostrará si se han aplicado etiquetas a su cuenta o a sus publicaciones durante el último mes calendario.

La empresa sugiere que los usuarios no técnicos coloquen esa información en un modelo de lenguaje grande (LLM) y le pidan una interpretación.

Inicialmente, la herramienta estará disponible para un grupo de prueba de cuentas con al menos un año de antigüedad, antes de un despliegue más amplio.

Contexto político y acusaciones de shadowbanning

La plataforma ha sido criticada durante años por la falta de transparencia sobre cómo influye su algoritmo en la política y la difusión de desinformación.

Antes de la compra por parte de Elon Musk, los republicanos en el Congreso estadounidense acusaban a Twitter de inclinarse hacia la izquierda y de “shadowbanear” sus publicaciones.

El término “shadowban” se refiere a hacer invisibles o difíciles de encontrar las publicaciones de un usuario sin su conocimiento.

Twitter negó constantemente esa práctica en el pasado, pero las dudas persistieron entre legisladores y usuarios conservadores.

Ahora, X es propiedad de un trillonario que ayudó a la elección del presidente Trump, lo que añade una capa política a estas decisiones de transparencia.

Coleman señaló que el sueño es que cualquier persona del público pueda evaluar cómo se distribuyen las publicaciones y criticar el sistema si lo considera injusto.

Límites y posibilidades de colaboración

No todos los sistemas de clasificación se han hecho públicos en este lanzamiento.

Por ejemplo, los sistemas que usan Grok para predecir si una publicación podría violar una regla no están incluidos, para evitar que actores maliciosos evadan las normas.

Sin embargo, los desarrolladores podrán enviar actualizaciones al repositorio mediante solicitudes de extracción.

Los ingenieros de X considerarán incorporar esas contribuciones al algoritmo, aunque no todas serán aceptadas.

“Sería increíble que la gente enviara código que mejore el algoritmo”, dijo Coleman, entusiasmado con la idea de una colaboración abierta.

Antes del lanzamiento, la empresa mostró su código a investigadores externos, quienes lograron ejecutar la puntuación de publicaciones fuera de X.

Ese hito fue importante para los esfuerzos de transparencia, según Coleman, porque demuestra que el código es funcional y auditado externamente.

Implicaciones para la confianza del usuario

Este movimiento de X llega en un momento en que la confianza en las plataformas sociales está en mínimos históricos.

Al liberar el algoritmo y ofrecer herramientas de autodiagnóstico, la empresa busca contrarrestar la percepción de opacidad.

La capacidad de auditar el código y ver las etiquetas aplicadas a cada cuenta podría empoderar a los usuarios y a los investigadores independientes.

Coleman afirmó que el código puede ser auditado y criticado, y que X escuchará para mejorar el sistema y hacerlo más justo.

La decisión también contrasta con la menor transparencia general de X bajo Musk, ya que la empresa privada ya no está obligada a informar a la SEC sobre métricas de usuarios o ingresos.

Aun así, este paso podría sentar un precedente para otras redes sociales que enfrentan presiones similares sobre la moderación de contenido.


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