Empfehlungen zu Trends
Auf 𝕏 sollen Nutzer*innen das Beste aus aller Welt finden. Wenn du bei deinem Account angemeldet bist, hilft 𝕏 dir, auf der Registerkarte „Entdecken“ die aktuellsten Diskussionsthemen zu finden. Hierbei handelt es sich um Themen, die jetzt beliebt sind, und nicht um Themen, die schon seit einiger Zeit oder täglich beliebt sind. Sie werden als „Trends“ bezeichnet. Hier findest du weitere Informationen.
Möglicherweise werden Trends auch im Feld „Was gibt's Neues“ angezeigt, das du als Modul neben der Startseiten-Timeline „Für dich“ findest. In der Europäischen Union sind diese Trends nicht für dich personalisiert, ähnlich wie die Registerkarte „Trends“ in „Entdecken“.
Wie findet 𝕏 Trends?
𝕏 erkennt Trends durch die Analyse von Posts (z. B. Text oder Angaben zu Autor*innen), die Dauer von Trends, die in Echtzeit verfolgt wird, und die Wahrscheinlichkeit, dass ein Post im Trend liegt. Trends werden gefiltert, um dich zu schützen – z. B. nach unglaubwürdigen Accounts (z. B. ein Autoren-Account mit einer geringen Anzahl an Follower*innen, Bots und neu erstellte Accounts), unangemessenen Wörtern und Spam-Posts.
Wie entscheidet 𝕏, welche Trends dir gezeigt werden?
Täglich werden weltweit Millionen von Trends erkannt. Nur ein kleiner Bruchteil davon ist für dich relevant. Trends werden dir basierend auf Themen, denen du folgst, und deiner aktuellen Interaktion mit 𝕏 angezeigt, sowie auf Interessen, die du mit anderen Nutzergruppen gemeinsam hast, und deinem Standort. Du kannst in „Entdecken“ die für dich ausgewählten Trends auch ganz einfach filtern, indem du Tabs wie „News“, „Sport“ oder „Unterhaltung“ auswählst.
So kannst du die angezeigten Trends steuern
Du kannst beeinflussen, welche Trends dir auf 𝕏 angezeigt werden, indem du einen Trend als „schädlich oder Spam“ meldest und indem du meldest, dass du kein Interesse an einem Trend hast. Du kannst die angezeigten Trends auch beeinflussen, indem du die Themen änderst, denen du folgst.
Außerdem hat 𝕏 Tools entwickelt, mit denen du steuern kannst, welche Inhalte du auf der Plattform siehst, und dich vor Inhalten schützen kannst, die du als schädlich erachtest. Mehr erfahren.
So kannst du nicht personalisierte Trends sehen
Du kannst dir jederzeit Trends anzeigen lassen, die nicht auf dich zugeschnitten sind, indem du im Bereich „Entdecken“ den Tab „Trends“ auswählen. Diese Trends sind beliebte Themen bei Menschen an einem bestimmten geografischen Ort. Du kannst Trends auch für einen anderen Ort anzeigen, indem du deine Einstellungen ändern. Mehr erfahren.
Weitere Informationen
Eine detailliertere Übersicht über die Funktionsweise unseres Trend-Empfehlungssystems findest du unten in der Übersicht unseres Technikteams.
Systemübersicht
Unser System besteht aus 4 Hauptkomponenten, wie im folgenden Diagramm dargestellt:
Trenderkennung: Anhand der Post-Texte werden Trends in bestimmten Bereichen wie Ländern, Themen und Nutzerinteressen erkannt.
Abruf von Trendkandidaten: Für jede*n Nutzer*in werden potenzielle Trendkandidaten anhand des Nutzerstandorts und der Interessen abgerufen.
Trend-Ranking: Mithilfe von Maschinenlernmodellen werden Kandidaten in eine Rangfolge gebracht, damit die Interaktion optimiert wird.
Feedback-Sammlung: Nutzer-Feedback, z. B. Trend-Klicks und Blockierungen, werden für das Modelltraining und die Analyse gesammelt.
Trenderkennung
Die Trenderkennung identifiziert, was in einem Kontext im Trend liegt, beispielsweise in einem Land und bei einem Interesse.
Posts
Jeder Trend beginnt mit Posts. Die Trenderkennung verwendet nur den Post-Text und den Autorenkontext, z. B. das Alter des Autoren-Accounts, Interessen und Standorte (Land, Region und Stadt). Der Post-Text wird in Phrasen unterteilt, bei denen es sich häufig z. B. um Namen von Personen, Standorten oder Organisationen handelt. Diese Phrasen in Kombination mit dem Autorenkontext sind potenzielle Trendkandidaten.
Filterung
Posts von unglaubwürdigen Nutzer*innen und unsicheren Phrasen werden aus Qualitäts- und Sicherheitsgründen herausgefiltert. Ausgenommen sind beispielsweise neue Accounts mit einer geringen Anzahl an Follower*innen. Außerdem werden Stoppwörter und Schimpfwörter herausgefiltert.
Zählung
Die Zählungen der unterschiedlichen Dauer für die Trendkandidaten werden in Echtzeit verfolgt.
Scoring
Die Zählungen fließen in statistische Algorithmen zur Bewertung der Trendkandidaten ein. Die Trend-Scores spiegeln wider, wie stark ein Kandidat im Trend liegt.
Kandidatenabruf
Täglich werden weltweit Millionen von Trends erkannt. Nur ein kleiner Bruchteil davon ist für eine*n spezifische*n Nutzer*in relevant. Dieser Schritt ruft die relevanten Trends für eine* bestimmte*n Nutzer*in ab.
Nutzertrends
Für eine*n bestimmte*n Nutzer*in werden anhand von Standort und Interessen relevante Trends aus dem Pool von Millionen von Trends abgerufen.
Feature Hydration
Die Merkmale von Trends und Nutzer*Innen werden einer Hydration unterzogen.
Trendmerkmale:
Integritäts-Score
Themenkategorie
Einbettungen des Trendthemas
Trend-Score ab dem 1. Schritt
Nutzermerkmale:
Einbettungen von Nutzerinteressen
Blockierte Trends
Filterung
Trends mit schlechter Integrität und von Nutzer*innen blockierte Trends werden herausgefiltert.
Light Ranking
Beim Light Ranking werden Trend-Scores, Nutzereinbettungen und Trendeinbettungen genutzt. Die Nutzer- und Trendeinbettungen werden zur Berechnung der Ähnlichkeitswerte herangezogen. Der endgültige Ranking-Score ist eine gewichtete Summe aus Trend-Scores und Ähnlichkeits-Scores. Der Ähnlichkeits-Score erhält im Vergleich zum Trend-Score eine um 50 % höhere Gewichtung.
Trend-Ranking
Trends werden durch Maschinenlernmodelle in eine Rangfolge gebracht, damit die Nutzerinteraktion optimiert wird.
Modelle
Es werden zwei Maschinenlernmodelle verwendet. Ein Online-Modell wird kontinuierlich mithilfe von Nutzerinteraktionen zu Trends trainiert. Das andere Modell wird offline mit weiteren Merkmalen trainiert und regelmäßig aktualisiert.
Funktionen
Es werden Merkmale sowohl von Nutzer*innen als auch von Trends verwendet.
Feedback-Sammlung
Die besten Trends werden Nutzer*innen angezeigt. Die Nutzer*innen können entweder auf die Trends klicken oder sie als irrelevant oder Spam melden. Die Klick-Interaktionen werden zum Training der Maschinenlernmodelle verwendet. Die gemeldeten Trends dienen als Negativliste für die meldenden Nutzer*innen, damit solche Trends herausgefiltert werden können.