Algoritma yine konu olduğu için, onu savunmak istiyorum. Tatillerde biraz deneme yaptım; geçen yıl yaptığım bazı memler, çizgi romanlar ve sanat eserlerini yeni gönderi olarak yeniden paylaştım. Toplamda yaklaşık 10 gönderi var, orijinal gönderi ile yeni gönderi arasında 12-18 ay vardı - yani takipçilerimde büyük bir artış ve birçok algoritma değişikliği var. Buna rağmen metriklerinin ne kadar benzer olması inanılmazdı! Biraz gürültü vardı ama beklediğinizden çok daha az. İkinci denemede birkaç gönderi daha iyi sonuç aldı (biri başta ~300 beğeni aldı, ikinci kez ~6k aldı). Hiçbiri daha kötü olmadı. Algoritmayı kaprisli bir sezgisel seti olarak modellerseniz bu mantıklı olmaz. Sezgisel sistemler son bir yılda çok değişti. Algoritmayı tamamen yeniden yazdılar! Peki aynı gönderiler nasıl iyi olabilir? ama deneyimlediğiniz "algoritma"nın sadece ya da esas olarak X'in sunucularında çalışan kodun ürünü olmadığını anlarsanız bu tamamen mantıklı olur. "Algoritma", o kodun gönderileri gösterdiği kullanıcı kitlesi ile etkileşimidir. Bu kullanıcı tabanı, sıralama kodu için girdileri üreten şeydir ve çeşitli döngüler dinamik olarak öneri sistemi durum makinesinden kullanıcı tabanına ve geri gider. (Hatta gönderileri sıralamada muhtemelen şu anda hesaplama sınırı olan bir rol oynayan Grok bile, hem kullanıcı tercihlerinden şekilleniyor hem de canlı arama erişimi var.) Kullanıcı tabanı, algoritmanın en büyük girdisidir - daha uygun olarak, algoritmanın üzerinde çalıştığı ve etkileşime girdiği alt tabakadır. Algoritma, kullanıcı görüşünü devreye alan bir çarktır. Bu da demek oluyor ki, "İnsanlar bu gönderi hakkında ne düşünüyor, bu kişi tarafından şu anda paylaşıldı" her zaman bir gönderinin neden böyle davrandığına dair açıklamanın ilk ve birincil kısmı olmalı, recsys heuristics'in gizemli bir detayı değil! Peki bu gönderiler neden iyi performans gösterdi? Bak onlara. The Shovels çizgi romanı komik ama aynı zamanda etkileşime girmek de kolay. Bunu yapmak benim istemeden oldu, ama bariz alıntı tweeti, kişinin hangi sektörde olduğunu seziyormuş. Alıntıları kaydırmak için eğlenceli tweetler. Chladni figür kod postu diğer kod postlarımdan daha iyi performans gösterdi - bir videosu var - ama video tek başına çok ilgi çekici değil ve kod golf niş bir ilgi alanı, bu yüzden gönderi daha düşük seviyede durdu. (Ama sorun değil, ben seviyorum ve hoşuma gidiyor paylaşıyorum.) İndüksiyon ocağı direği ortada yerleşti. Dört panelli bir çizgi roman, tanıdığım üçgen karakterlerimi kullanıyor ama daha niş ve Shovel Comic'e göre daha az ilgi sunuyor. Şimdi, bunlar platformun ödül vereceği için ideal tercihlerim değil. Tabii ki Chladni figür kodu golfü ya da LLM kişilik araştırma paylaşımlarımın aşırı viral olduğu bir dünyada yaşamayı çok isterim. (buna ThebesPOT diyebiliriz.) Ama bu @nikitabier üzerinde güç sahibi olmadığı bir şey değil! Uzun biçimli yazılarım üzerinde tek görselli çizgi romanlarıma ne kadar farklı şekilde yaklaştığını değiştiremez, ya da normal insanları Code Golf, temel model temsillerinin ana bileşen analizi veya Yutaghir kozmolojisi hakkında kısa hikayelerle ilgilendiremez. Ve bu sorun değil! Paylaştığım daha niş yazılar ve kurgu eserlerinde üç beğeni aldığım için çok minnettarım - önceki bir hayatımda asla başka bir ruh bulamazdım, hele ki üç tane daha var. Başka bir örnek olarak, "Posting Streaks" bölümünü ele alalım; burada ardışık birkaç başarılı gönderi bir sonraki gönderinizi güçlendiriyor gibi görünüyor. Bunlar genellikle platformun açık bir özelliğine atfedilir. (Bazen insanları bağımlı tutmaya yönelik kasıtlı bir girişim olarak teorileştiriliyor.) Ve belki de öyledirler, bilmiyorum - ama aslında çok basit bir "algoritma"dan gönderme serileri elde edebilirsiniz; bu algoritma serileri takip etmiyor, sadece üç basit kural: 1. Yeni gönderileriniz tercihen sizinle yakın zamanda etkileşimde bulunan kişilere gösterilir 2. Gönderiler "momentum" sahibidir, bu yüzden etkileşimler daha fazla kişinin gönderiyi görmesine yol açar 3. Psikolojik olarak, insanlar son zamanlarda gördükleri isimleri ve profil fotoğraflarını tanır ve akışta yavaşlayarak tanıdıkları insanların paylaştığını görmek için yavaşlarlar Bu üç basit gerçek - en önemlisi kod tabanı hakkında bile bir gerçek değil! - Bize poster ivmesi ver. İyi bir performans sergisindeyken, insanlar seni tanır - belki bilinçaltında ama belki de "Vay canına, bu adam çok iyi gidiyor, bu gönderiye bakmalıyım." diye düşünüyorlar. Çünkü insanlar seni tanıyor, eğer gönderin iyiyse, çok daha hızlı ivme kazanabilir - ve son gönderilerden çok sayıda aday izleyici olduğu için, momentum seni tanıyanları daha uzun süre yakalamaya devam edebilir, Erken kontrolünü kırmak zorunda kalmak yerine. Bu üç kural bile çizgiler üretir, kod tabanında açık bir sezgisel veya hatta model olmadan - tamamen ortaya çıkan dinamiklerden kaynaklanır. ...