O X, antigo Twitter, abriu o código-fonte de seu algoritmo de recomendação, permitindo que usuários vejam se suas contas ou posts foram impactados por sistemas de classificação. A empresa disponibilizou o código do feed “For You” no GitHub sob a licença Apache v2, expandindo significativamente seus esforços de transparência. A ferramenta inclui detalhes sobre o modelo de configuração, filtros e o sistema central de ranking.
O que foi divulgado
De acordo com Keith Coleman, vice-presidente de Produto do X, o repositório inclui o código central de ranking que seleciona e classifica posts para qualquer usuário. “Você pode ver os sistemas que filtram conteúdo potencialmente problemático e que violam regras”, explicou. Alguns desses sistemas, como o ranqueador e a pontuação, podem ser executados fora da empresa.
O repositório é aproximadamente 10 a 15 vezes maior que versões anteriores, incluindo o modelo Phoenix baseado no Grok da xAI. Essa arquitetura de transformer de duas torres gera embeddings de usuário e post, calculando similaridade através de produto escalar e atribuindo uma pontuação final de engajamento a cada candidato.
Ferramenta de transparência para usuários
Além do código aberto, o X está lançando uma ferramenta que permitirá aos usuários baixar estatísticas agregadas em formato JSON. O arquivo mostrará se rótulos foram aplicados à conta ou posts nos últimos 30 dias. A ferramenta será disponibilizada inicialmente para um grupo de teste de contas com pelo menos um ano de existência.
Usuários não técnicos poderão usar a ferramenta alimentando o arquivo JSON em um modelo de linguagem e solicitando uma interpretação, apontando a IA para o repositório do X no GitHub. Isso democratiza o acesso a informações que antes eram completamente opacas.
Confirmação de shadowbans
O código aberto confirmou que o que os usuários chamam de “shadowban” são na verdade pelo menos quatro tipos distintos de filtros de visibilidade. Esses filtros são estados temporários, não flags permanentes, e são recalculados no momento da classificação. Os sintomas que criadores experimentam mapeiam limadamente para branches específicas do código-fonte.
Segundo analistas, a revelação torna o diagnóstico de supressão de conteúdo mais preciso. Contas que mantiverem as regras por 90 dias consecutivos raramente voltam a entrar em estados de filtro, demonstrando que a consistência é mais importante do que ações pontuais.
Reações da comunidade
A comunidade de desenvolvedores reagiu positivamente à abertura do código, com pesquisadores externos conseguindo treinar e executar o sistema Phoenix usando o código disponibilizado. O X está aceitando pull requests de desenvolvedores, que poderão sugerir atualizações para o algoritmo. Embora nem todas as adições sejam incorporadas, a iniciativa representa um marco na transparência de plataformas de redes sociais.
Para o público brasileiro, a disponibilização do código permite uma compreensão mais clara de como as redes sociais determinam o que os usuários veem em seus feeds, contribuindo para uma discussão mais informada sobre privacidade e algoritmos de recomendação.