अमेरिकी प्रविधि कम्पनीले समेत प्रतिस्पर्धा गर्न नसक्ने टिकटकको एल्गोरिदममा के छ त्यस्तो खास?
पुस ८, २०८२ १६:३
काठमाडौँ । विश्व प्रविधि जगतमा टिकटकको उदय केवल एक एपको सफलता मात्र नभई इन्टरनेटको आधारभूत संरचनामै आएको एउटा ठुलो बदलाव हो । मेटा (फेसबुक/इन्स्टाग्राम), गुगल (युट्युब) र स्न्यापजस्ता अमेरिकी प्रविधि दिग्गजहरूले दशकौँदेखि प्रयोगकर्ताको सम्बन्ध र विज्ञापनमा केन्द्रित रहेर आफ्नो प्रणाली विकास गरिरहेका थिए । त्यही बेला टिकटकको माउ कम्पनी बाइटडान्सले इन्ट्रेस्ट ग्राफ र तत्कालको समयमा आधारित मसिन लर्निङको यस्तो संरचना तयार गर्यो, जसलाई पश्चिमा कम्पनीहरूले अहिलेसम्म पनि पछ्याउन सकेका छैनन् ।
टिकटकको यो सफलताको पछाडि उसको विशेष एल्गोरिदमको हात छ । फेसबुक र इन्स्टाग्राम जस्ता पुराना प्लेटफर्महरू 'सोसल ग्राफ' मा आधारित छन् । जहाँ प्रयोगकर्ताले के हेर्ने भन्ने कुरा उनीहरूले कसलाई फलो गरेका छन् भन्ने कुराले निर्धारण गर्छ ।
तर टिकटकले यसलाई पूर्ण रूपमा बदलेर इन्ट्रेस्ट ग्राफ प्रयोग गर्यो । यहाँ विषयवस्तुको वितरण क्रियटरको पहिचान वा फलोअरको सङ्ख्याले नभई प्रयोगकर्ताको रुचि र व्यवहारले निर्धारण गर्छ । यसले गर्दा शून्य फलोअर्स भएको व्यक्तिको भिडिओ पनि केही बेरमै लाखौँ माझ पुग्न सक्छ । जसलाई 'माइक्रो-भाइरालिटी' पनि भनिन्छ ।
टिकटकको प्राविधिक श्रेष्ठता यसको मोनोलिथ भनिने डिप लर्निङ फ्रेमवर्कमा अडिएको छ । अमेरिकी प्रविधि कम्पनीहरूले प्राय: ब्याच प्रोसेसिङ प्रयोग गर्छन् । जहाँ दिनभरको डेटा सङ्कलन गरी केही घण्टा वा दिनपछि मात्र एल्गोरिदममा अपडेट गरिन्छ ।
तर टिकटकको मोनोलिथले अनलाइन ट्रेनिङ मार्फत हरेक मिनेटमा प्रयोगकर्ताको पछिल्लो रुचिलाई अपडेट गर्छ । यदि तपाईँले कुनै नयाँ विषयका तीनवटा भिडिओ हेर्नुभयो भने टिकटकले ६० सेकेन्डभित्रै तपाईँको फिडलाई त्यसै अनुसार परिवर्तन गरिदिन्छ ।
टिकटकले केवल लाइक वा शेयर मात्र ट्र्याक गर्दैन । यसले प्रयोगकर्ताका माइक्रो-सिग्नलहरूलाई पनि सुक्ष्म रूपमा निगरानी गर्छ । यसको हेजिटेसन एल्गोरिदमले तपाईँ कुनै भिडिओमा कति सेकेन्ड अडिनु भयो भन्ने कुराको हिसाब राख्छ । २-३ सेकेन्डको बसाइले मात्र पनि एल्गोरिदमलाई तपाईँको रुचिको सङ्केत दिन्छ ।
साथै, यसले स्क्रोल गर्ने गति, स्क्रिनमा दिइने दबाब र फोन समात्ने तरिका समेत विश्लेषण गरी प्रयोगकर्ता हिँडिरहेको, बसिरहेको वा ओछ्यानमा सुतिरहेको छ भन्ने कुरा बुझ्न सक्छ ।
टिकटकको इन्टरफेस पनि एल्गोरिदमका लागि उत्कृष्ट हुने गरी डिजाइन गरिएको छ । फेसबुक वा एक्स (ट्वीटर) को फिडमा एकसाथ धेरै सामग्री देखिन्छन् । जसले गर्दा प्रयोगकर्ताले कुन सामग्री हेरिरहेको छ भन्नेमा एल्गोरिदम झुक्किने सम्भावना हुन्छ ।
तर टिकटकमा एक पटकमा एउटा मात्र भिडिओ फुल स्क्रिनमा देखिन्छ । यसले गर्दा प्रयोगकर्ताको हरेक प्रतिक्रिया (पज गर्ने, दोहोर्याएर हेर्ने वा स्क्रोल गर्ने) सिधै एउटै भिडिओ आईडीसँग जोडिन्छ । जसले एल्गोरिदमलाई अन्य प्लेटफर्मको तुलनामा १० गुणा बढी सिग्नल डेन्सिटी प्रदान गर्छ ।
टिकटकले इन्टरमिटेन्ट रिइनफोर्समेन्ट Intermittent Reinforcement) नामक मनोवैज्ञानिक पद्धति पनि प्रयोग गर्छ । जुन जुवामा प्रयोग गरिन्छ । यसले गर्दा एपले सधैँ उत्कृष्ट भिडिओ मात्र देखाउँदैन ।
बरु केही सामान्य भिडिओको बीचमा अचानक एउटा अत्यन्तै राम्रो भिडिओ देखाइदिन्छ । कुन बेला ज्याकपट भिडिओ आउँछ भन्ने कौतुहलताले प्रयोगकर्तालाई निरन्तर स्क्रोल गरिरहन बाध्य बनाउँछ ।
मेटा र गुगलसँग ठुलो नेटवर्क भए तापनि उनीहरू सोसल ग्राफको आफ्नो पुरानो संरचनामा बाँधिएका छन् । टिकटक जस्तो पूर्ण रूपमा रुचिमा आधारित प्रणालीमा जाँदा उनीहरूको वर्षौँदेखिको नेटवर्क इफेक्ट कमजोर हुने डर रहन्छ ।
साथै, टिकटकको जस्तो रियल-टाइम (तत्कालको समय) मा आधारित डेटा प्रोसेसिङ प्रणाली विकास गर्नु अत्यन्तै खर्चिलो र प्राविधिक रूपमा जोखिमपूर्ण छ ।
पछिल्लो अध्यावधिक: पुस ८, २०८२ १६:३
