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EdgeRank es el nombre que comúnmente se le da al algoritmo que Facebook usa para determinar qué artículos deben mostrarse en la sección de noticias de un usuario . A partir de 2011, Facebook dejó de utilizar el sistema EdgeRank y utiliza un algoritmo de aprendizaje automático que, a partir de 2013, tiene en cuenta más de 100.000 factores. [1]

EdgeRank fue desarrollado e implementado por Serkan Piantino .

Fórmula y factores [ editar ]

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

dónde:

es la afinidad del usuario.
es cómo se pondera el contenido.
es un parámetro de decaimiento basado en el tiempo.
  • Afinidad del usuario: la parte del algoritmo de la afinidad del usuario en el EdgeRank de Facebook analiza la relación y la proximidad del usuario y el contenido (publicación / actualización de estado). [1]
  • Peso del contenido: qué acción tomó el usuario sobre el contenido. [1]
  • Parámetro de decaimiento basado en el tiempo: nuevo o antiguo. Las publicaciones más nuevas tienden a ocupar un lugar más alto que las publicaciones más antiguas. [1]

Algunos de los métodos que utiliza Facebook para ajustar los parámetros son propietarios y no están disponibles para el público. [2]

Impacto [ editar ]

EdgeRank y sus sucesores tienen un impacto amplio 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). [3]

Como resultado, para las páginas de Facebook, la tasa de participación típica es menos del 1% (o menos del 0.1% para las más grandes) [4] y el alcance orgánico es del 10% o menos para la mayoría de las organizaciones sin fines de lucro. [5]

Como consecuencia, para las páginas puede ser casi imposible llegar a una audiencia significativa sin pagar para promocionar su contenido. [6]

Ver también [ editar ]

  • PageRank , el algoritmo de clasificación utilizado por el motor de búsqueda de Google

Referencias [ editar ]

  1. ↑ a b c d McGee, Matt (16 de agosto de 2013). "EdgeRank está muerto: el algoritmo de alimentación de noticias de Facebook ahora tiene cerca de 100.000 factores de peso" . Consultado el 28 de mayo de 2014 .
  2. ^ "EdgeRank: la salsa secreta que hace tictac de noticias de Facebook" . techcrunch.com. 2010-04-22 . Consultado el 8 de diciembre de 2012 .
  3. ↑ Rushe, Dominic (2 de octubre de 2014). "Facebook lo siento, casi, por el experimento psicológico secreto en los usuarios" . The Guardian . ISSN 0261-3077 . 
  4. ^ "¿Qué es una buena tasa de participación en Facebook? Consulte los números aquí" . www.michaelleander.me . Consultado el 17 de diciembre de 2016 .
  5. ^ "Guía del director de redes sociales de 2016 sobre puntos de referencia | M + R" . www.mrss.com . Consultado el 17 de diciembre de 2016 .
  6. ^ "El alcance orgánico de Facebook está MUERTO (esto es lo que puede hacer al respecto)" . hypebot . Consultado el 17 de diciembre de 2016 .

Enlaces externos [ editar ]

  • edgerank.net
  • Facebook: cómo funcionan las noticias


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  • t
  • mi