Come funziona l’algoritmo di Instagram

I dettagli dell’algoritmo non sono noti, in quanto protetti da segreto industriale. L’algoritmo di Instagram per quanto ne sappiamo è un sistema complesso di machine learning, il quale determina il tipo di contenuti che un utente vede nel proprio feed, nelle storie, nei suggerimenti di ricerca e in altre sezioni dell’applicazione. Sebbene i dettagli esatti dell’algoritmo siano proprietari e non siano completamente divulgati, ci sono alcuni concetti chiave e principi generali che possiamo spiegare in modo scientifico. Di seguito esploreremo come funziona l’algoritmo di Instagram dal punto di vista dei dati e del machine learning.

Essendo in continua evoluzione, l’algoritmo si adatta e migliora nel tempo, apprendendo dai comportamenti degli utenti e cercando di massimizzare l’interazione e la permanenza sull’app.

1. Obiettivo dell’algoritmo

L’algoritmo di Instagram è progettato per massimizzare l’interazione e il coinvolgimento degli utenti, mostrando contenuti che probabilmente susciteranno interesse. Questo viene realizzato attraverso la personalizzazione del feed, che si basa su un’analisi dei comportamenti passati dell’utente e dei contenuti che potrebbero piacergli in base a fattori come le interazioni, i “mi piace”, i commenti, le condivisioni e altri segnali comportamentali.

2. I principali fattori di ranking

Instagram utilizza diversi fattori per determinare il ranking dei post nel feed degli utenti. Questi fattori possono essere suddivisi in categorie generali:

a) Interazioni passate:

L’algoritmo tiene traccia delle interazioni passate dell’utente con altri account. Più interagisci con un determinato account (ad esempio, mettendo “mi piace”, commentando o visualizzando le storie), più è probabile che i contenuti di quell’account vengano mostrati nel tuo feed.

• Significato scientifico: Questa strategia si basa su concetti di teoria delle reti e apprendimento supervisionato. I dati relativi alle interazioni passate vengono analizzati per costruire una rete di preferenze, utilizzando tecniche come il collaborative filtering.

b) Recency del post:

Instagram privilegia i post più recenti. Sebbene non sia un sistema puramente cronologico, l’algoritmo dà maggiore peso ai contenuti pubblicati di recente, affinché gli utenti vedano contenuti freschi.

• Significato scientifico: La recency è un parametro temporale che si inserisce nel contesto delle serie temporali. Instagram applica algoritmi di tipo time-decay, dove i post più vecchi vedono un decadimento del loro punteggio di rilevanza.

c) Tipo di contenuto:

Instagram tiene conto del tipo di contenuto che l’utente interagisce di più, che sia una foto, un video, una storia o un Reels. Se un utente guarda più video rispetto alle foto, l’algoritmo tende a mostrare più contenuti video nel feed.

• Significato scientifico: Questo comporta un apprendimento del tipo di preferenza multimediale da parte dell’algoritmo. È un esempio di classificazione dove il modello predice quale tipo di contenuto è preferito in base alla cronologia delle interazioni.

d) Tempo di visualizzazione:

Se un utente trascorre più tempo su un determinato tipo di contenuto (ad esempio guardando un video per più tempo), l’algoritmo noterà che quel contenuto è più interessante e suggerirà contenuti simili in futuro.

• Significato scientifico: Questo è un esempio di regressione temporale, dove la durata della visualizzazione è una metrica continua che aiuta il modello a fare previsioni sui contenuti futuri.

e) Complessità del contenuto:

I contenuti più complessi, come quelli che suscitano emozioni forti (ad esempio, emozionanti o controversi), tendono ad avere più interazioni (commenti, condivisioni), il che li rende più probabili nel ranking. Instagram cerca di identificare tali contenuti analizzando le reazioni degli utenti.

• Significato scientifico: Qui si entra nel campo dell’analisi del sentiment e dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Le tecniche di sentiment analysis analizzano il contenuto del post (sia testuale che visivo) per determinare l’emozione che potrebbe suscitare.

f) Engagement degli altri utenti:

L’algoritmo considera anche come il contenuto viene interagito da altri utenti. Se un post ha molti commenti e condivisioni, è visto come rilevante e quindi ha maggiori probabilità di essere mostrato ad altri utenti.

• Significato scientifico: Questo comportamento è modellato come una rete sociale o un grafico di interazione, dove i nodi sono gli utenti e gli archi rappresentano le interazioni. Il centrality (centralità) di un nodo che interagisce frequentemente con altri utenti determina la probabilità di visibilità del contenuto.

3. Machine Learning e Reti Neurali

Dietro l’algoritmo c’è un sistema di machine learning che apprende dai dati storici degli utenti per migliorare nel tempo. Instagram utilizza reti neurali per elaborare enormi quantità di dati e fare previsioni più accurate sui contenuti da mostrare.

• Significato scientifico: Le reti neurali profonde (Deep Learning) vengono utilizzate per modellare comportamenti complessi e non lineari. In particolare, gli algoritmi di deep reinforcement learning possono essere applicati per ottimizzare la scelta del contenuto da mostrare in base all’interazione utente.

4. Exploration e Discover

Instagram non si limita solo ai contenuti che già conosci. L’algoritmo suggerisce anche contenuti nuovi, che potrebbero piacerti, attraverso la sezione “Esplora”. Qui, Instagram utilizza il content-based filtering e il collaborative filtering per suggerire nuovi account, post o hashtag.

• Significato scientifico: Il collaborative filtering è un approccio di raccomandazione che si basa sulla somiglianza tra utenti. Si analizzano gli utenti con comportamenti simili al tuo e si suggeriscono i contenuti che hanno interagito. Il content-based filtering invece si basa sulle caratteristiche dei contenuti (come i tag o le parole chiave) per fare previsioni.

5. Algoritmo per le Storie e IGTV

Anche le storie e IGTV sono influenzate dall’algoritmo di Instagram. Le storie sono spesso basate sulle interazioni più recenti, mentre per IGTV, Instagram preferisce contenuti di lunga durata che abbiano una buona retention (cioè che gli utenti guardano fino alla fine).

• Significato scientifico: La retention analysis si riferisce alla misurazione del tasso di abbandono degli utenti durante la visione di un contenuto. Le tecniche di time-series analysis vengono applicate per identificare pattern nei comportamenti di visualizzazione.

L’algoritmo di Instagram è un sistema avanzato di raccomandazione che utilizza una combinazione di apprendimento supervisionato, teorie delle reti, deep learning e analisi del sentiment per personalizzare i contenuti che vengono mostrati agli utenti. Si basa su una varietà di segnali (interazioni, recency, tipo di contenuto, engagement, etc.) e applica tecniche di machine learning per ottimizzare il feed degli utenti, garantendo che vedano contenuti che li coinvolgano maggiormente.