1. Home
  2. Chia sẻ
  3. Thuật toán của Tiktok gây nghiện như thế nào?
1 năm trước

Thuật toán của Tiktok gây nghiện như thế nào?

Có bao giờ anh em thắc mắc rằng “Tại sao mình lại được xem video đó chứ không phải là video khác trên Tiktok?” hay “Tại sao người ta sẽ tìm thấy những thứ không định xem nhưng Tiktok đưa và thấy rất cuốn hút?” hoặc thậm chí “Tiktok có gì đâu mà nhiều người dành mấy tiếng liền ngồi lướt?”
Điều đó có thể phần nào lý giải bằng cách hoạt động của một thuật toán trí tuệ nhân tạo CHƯa bao giờ lên tiếng đòi tiêu diệt loài người của Tiktok.
Thuật toán Tiktok hoạt động như thế nào?
Hiện hầu hết các nền tảng mạng xã hội đều sử dụng nhiều hệ thống AI để mang lại trải nghiệm cá nhân hóa và tạo sức hút với người dùng. Một số kỹ thuật được sử dụng phổ biến nhất bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính, Deep Learning hoặc thuật toán học tăng cường. Bằng cách phân tích hành vi của người dùng và dữ liệu tương tác, các thuật toán này có thể xác định loại nội dung nào có nhiều khả năng thu hút người dùng nhất để đề xuất. Lúc đó, ứng dụng có thể ưu tiên phân phối nội dung đó để tối đa hóa mức độ tương tác của người dùng.
Đơn cử như Facebook hoặc Youtube, thuật toán được thiết kế theo dạng phân tích liên kết để hiểu người dùng một cách 1 chiều. Họ gọi đó là phân tích để “hướng mục tiêu”, từ đó gợi ý các sản phẩm khác mà họ tạo ra cho người dùng, thí dụ như các hội nhóm, trang thông tin hoặc tất nhiên là sản phẩm quảng cáo. Cách làm này hướng tới việc thúc đẩy sự tương tác giữa các tài khoản người dùng với nhau nhằm hình thành thêm mối liên kết cộng đồng trên nền tảng đó. Cũng chính vì vậy, anh em sẽ nhìn thấy rõ sự “thuần túy” của quy luật mà MXH đó feed nội dung cho anh em, từ đó phần nào điều khiển được điều đó cho đúng ý anh em nhất (mình đã thử thì Youtube là cái mình điều khiển được nó thông qua việc bỏ đề xuất kênh, hủy chọn, coi cái mình thích,… còn Facebook thì khó hơn xíu).
Thế nhưng, thuật toán của Tiktok được thiết kế dựa trên nguyên tắc “lấy người dùng làm trung tâm”, cho phép nó tự hoàn thiện chính nó dựa trên hành vi sử dụng của người dùng. Mục tiêu của thuật toán là kích thích người dùng “nghiện” việc tiêu thụ nội dung trên nền tảng của họ bằng chính các video do người dùng đăng tải lên. Với cách thiết kế này, hệ thống của Tiktok sẽ luôn “đói” các nội dung thỏa mãn người dùng. Hệ quả là thuật toán sẽ có xu hướng đẩy càng nhiều nội dung càng tốt, bất kể là nội dung rác hay nội dung có ích cho người dùng.
1679564286139.png
Một cách ngắn gọn, thuật toán của Tiktok được sinh ra để
“Cho dù bạn có cố gắng điều chỉnh luồng feed mà bạn nghĩ là hợp nhất với bạn, thì những gì bạn xem trên Tiktok vẫn không chỉ giới hạn những thứ bạn nghĩ là mình muốn xem. Đan xen với những video mà Tiktok biết bạn muốn xem, sẽ luôn có những video mà Tiktok gợi ý để bạn xem.”
Để hiểu rõ dòng chữ bự bên trên, đầu tiên phải biết được thuật toán tinh vi của Tiktok hoạt động ra sao. Điều đó được thể hiện khá rõ ràng qua một báo cáo nghiên cứu kỹ thuật do chính ByteDance phát hành năm ngoái với tựa đề “Monolith: Hệ thống đề xuất thời gian thực với bảng nhúng không xung đột” (Monolith: Real-Time Recommendation System With Collisionless Embedding Table). Anh em quan tâm có thể bấm vô đây coi full report luôn.
Theo đó, hệ thống đề xuất của Tiktok được thiết kế để đáp ứng sở thích của từng người dùng bằng cách cung cấp nội dung đã được cá nhân hóa. Việc này đạt được thông qua sự kết hợp giữa Deep Learning và xử lý dữ liệu theo thời gian thực. Bản chất của hệ thống này là mô hình AI mang tên Monolith, sử dụng kỹ thuật gọi là “nhúng không xung đột”. Chính con AI này sẽ liên tục học hành động của người dùng theo thời gian thực để tự hoàn thiện một phiên bản khác của nó để đi phục vụ từng người dùng. Cho dễ hiểu, Tiktok có bao nhiêu người dùng thì có bao nhiêu biến thể của Monolith.
1679565324230.jpeg
Bây giờ chúng ta lần lượt đi phân tích 3 thành phần chính của Monolith. Đầu tiên là “nhúng không xung đột” – biện pháp giúp Tiktok có thể tái hiện và lưu trữ lượng lớn dữ liệu người dùng và nội dung một cách hiệu quả. Phương pháp này sẽ hạn chế tối đa xung đột có thể phát sinh giữa các điểm dữ liệu khác nhau khi chúng cùng được ánh xạ tới một khôn gian, từ đó tăng tính chính xác của các đề xuất mà hệ thống trả về cho người dùng.
Một thí dụ dễ hiểu hơn, cách làm này giống như một người quản lý thư viện. Thay vì xếp tất cả sách thành một chồng lớn, người quản lý sẽ chia chúng thành các danh mục như sách khoa học viễn tưởng, truyện kinh dị, thơ văn,… Khi có ai đó tìm kiếm một loại sách cụ thể, thủ thư có thể nhanh chóng tìm và giới thiệu những cuốn sách có liên quan. Tương tự, TikTok sắp xếp dữ liệu và nội dung của người dùng thành các danh mục để ứng dụng có thể đề xuất nội dung mà mỗi người dùng có khả năng quan tâm nhất.
Thành phần thứ 2 là Đáp ứng thời gian thực – cái giúp thuật toán của Tiktok khác hẳn phần còn lại của thế giới AI dùng cho mạng xã hội. Như đã đề cập ở trên, nó sẽ liên tục thay đổi để phù hợp với hành vi của từng người dùng. Thí dụ như Nếu bạn bắt đầu thích nhiều video nấu ăn hơn, TikTok sẽ chú ý và đưa cho bạn nhiều video nấu ăn hơn ngay lập tức để khiến bạn hứng thú. Điều này đồng nghĩa với việc người dùng có nhiều khả năng tiếp tục sử dụng ứng dụng và xem video trong thời gian dài hơn.
Thành phần thứ 3 là cái góp phần tăng tính gây nghiện của Tiktok. Trong đó, Monolith được liên tục dạy lại ngay trong quá trình nó đang chạy, góp phần đẩy nhanh tốc độ thay đổi các nội dung ngay khi người dùng có vẻ không thích. Nghĩa là đồng thời với sự thay đổi về cảm xúc của người dùng, Tiktok cũng sẽ thay đổi theo để phục vụ video cho người dùng. Cho dễ hiểu, có thể người yêu lật mặt anh em không đỡ kịp, nhưng Tiktok thì đỡ được (đúng theo nghĩa đen luôn).
Tới đây, chúng ta đã có thể hiểu được bản chất hoạt động của thuật toán mà Tiktok dùng để tạo nên trải nghiệm không thể dứt ra được cho người dùng. 3 trụ cột chính trong hoạt động của Monolith chính là chìa khóa để níu giữ người dùng, dù già trẻ lớn bé, đều có thể dành ra nhiều tiếng ngồi lướt. Thứ đáng sợ của nó chính là khoét sâu vào bản năng và cảm xúc của chính người dùng để khai thác và giữ chân họ lại.
Nhưng đó chỉ mới là một phần hơi nặng kỹ thuật của vấn đề. Tiktok còn sử dụng thêm nhiều kỹ thuật khác.
Ma túy có thể hỗ trợ cai bằng thuốc, còn Tiktok thì không
Một trong những ưu thế đặc biệt của Tiktok chính là các video có thời lượng cực ngắn. Điều đó có nghĩa là dữ liệu về phản ứng của người dùng (ở lại video trong mấy giây, có coi đến hết không, có bấm thả tim hay không,…) được trả về cho thuật toán cực nhanh. Điều này giúp nó rất nhanh trong việc nắm bắt cảm xúc người dùng để feed video từ nội dung mà họ muốn.
Khi mà cảm xúc con người được nuông chiều mà thậm chí họ không hay biết để phòng vệ, anh em nghĩ một người bình thường có thể dễ dàng từ bỏ sự “ngọt ngào” đó không? Mình nghĩ là không!
Chưa dừng lại ở đó, khi nhận thấy một video đã thỏa mãn được người dùng, Tiktok sẽ tiếp tục cho họ xem tiếp để sự thỏa mãn đó (mà bản chất là hormone trong não bộ) và một cách tự nhiên thôi, bạn sẽ nghiện cảm giác thỏa mãn đó hay chính xác hơn, là nghiện Tiktok.
Cũng chính vì bản chất hoạt động đó, nên Tiktok sẽ cần một lượng cực lớn video do người dùng đăng tải. Mà miễn cái gì cần nhiều về số lượng trong thời gian ngắn, thì thường chất lượng sẽ giảm. Miễn video đó được Monolith đánh giá là hiệu quả thông qua việc có thể đưa tới cho nhiều người xem, nó sẽ thành trend (bất kể là nội dung của video đó như thế nào). Trớ trêu thay, bản chất con người lại thích drama, thích hóng xem xã hội đang xem gì để không có cảm giác “bị tuột hậu” hay bị tối cổ.
Mặt khác, các Tiktoker cũng luôn chịu áp lực phải có video để đáp ứng nhu cầu người xem, hướng tới hy vọng kênh của họ được nhiều người biết tới hơn. Nên chắc chắn, các trend nói trên sẽ được tận dụng tối đa – cái mà chúng ta hay gọi là “bắt trend”.
Điều này lý giải rằng tại sao có những trào lưu từng bị lên án kịch liệt (như thử thách thắt cổ đến ngất từng cướp đi sinh mạng của những đứa trẻ) lại vẫn có người xem, và vẫn có người sản xuất những video đó. Mình nghĩ rằng, chính mô hình hoạt động này đã đặt một áp lực, khiến các Tiktoker đôi khi buộc phải sản sinh ra video mà đôi khi họ không hề muốn.
Chưa dừng lại ở đó, luồng video mà người dùng được Tiktok cho xem có thể được chia thành 2 phần: 1 luồng video luôn được cá nhân hóa một cách tối ưu bằng thuật toán Monolith và đan xen với đó là những video mà Tiktok nói rằng “đó là các video có quan điểm và sở thích khác nhau” để đa dạng hóa trải nghiệm của người dùng, cho phép họ khám phá được những ý tưởng và quan điểm mới. Chính Tiktok đã noi rõ điều này trên trang của họ. Điều này không khỏi khiến người ta đặt câu hỏi rằng “cơ chế lựa chọn những video này” sẽ như thế nào, dựa trên cái gì để đưa cho một người dùng cụ thể? Hay thậm chí, có hay không những video mà người dùng không muốn xem nhưng Tiktok vẫn feed cho họ?

74 lượt xem | 0 bình luận

Chức năng bình luận hiện chỉ có thể hoạt động sau khi bạn đăng nhập!

Gửi yêu cầu
Phần mềm & Win Chia sẻ In Kỹ Thuật Số Tin tức
Xem nhanh
Đồng ý Cookie
Trang web này sử dụng Cookie để nâng cao trải nghiệm duyệt web của bạn và cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa. Bằng cách chấp nhận để sử dụng trang web của chúng tôi