TikTok का US सौदा: 'For You' पेज कैसे काम करता है, और आगे क्या होने वाला है

चीनी टेक दिग्गज ByteDance ने अपने वीडियो प्लेटफॉर्म TikTok में बहुमत हिस्सेदारी अमेरिकी निवेशकों के एक समूह को बेचने के लिए एक समझौते पर हस्ताक्षर किए हैं। राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रंप ने चीनी नेता शी जिनपिंग के साथ अपनी बातचीत के बाद 19 सितंबर, 2025 को बिक्री के लिए एक प्रारंभिक समझौते की घोषणा की।

TikTok के CEO शाऊ ज़ी च्यू ने समाचार संगठनों द्वारा प्राप्त एक मेमो में कर्मचारियों को बताया कि कंपनी 22 जनवरी, 2026 तक सौदे को पूरा करने पर काम कर रही है। चीनी और अमेरिकी अधिकारियों को भी इस सौदे को मंजूरी देनी होगी।

यह सौदा ऐप का एक नया केवल-अमेरिकी संस्करण बनाता है, जो इसे 23 अप्रैल, 2024 को राष्ट्रपति जो बाइडन द्वारा हस्ताक्षरित और 17 जनवरी, 2025 को सुप्रीम कोर्ट द्वारा बरकरार रखे गए कानून के अनुपालन में लाता है। सौदे की बारीकियां अभी तय होनी बाकी हैं, लेकिन कुछ विवरण सामने आ रहे हैं। इनमें वीडियो-शेयरिंग ऐप के मुख्य एल्गोरिदम का क्या होगा और TikTok के लाखों अमेरिकी उपयोगकर्ताओं के लिए इसका क्या मतलब है, शामिल है।

चीनी सरकार ने संकेत दिया है कि वह ByteDance को एल्गोरिदम बेचने की अनुमति नहीं देगी, क्योंकि चीनी कानून के अनुसार इसे नियंत्रित प्रौद्योगिकी निर्यात के रूप में वर्गीकृत किया गया है। इस बीच, अमेरिकी टेक उद्योग के अधिकारियों और कुछ सांसदों का कहना है कि कानून का अनुपालन करने के लिए एल्गोरिदम अमेरिकी नियंत्रण में होना जरूरी है। प्रस्तावित सौदे में एल्गोरिदम का लाइसेंस देना शामिल है ताकि यह चीनी बौद्धिक संपदा बनी रहे जबकि ऐप का अमेरिकी संस्करण प्रौद्योगिकी का उपयोग जारी रखता है।

TikTok के "For You" पेज एल्गोरिदम को व्यापक रूप से ऐप का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा माना जाता है। जैसा कि एक विश्लेषक ने कहा: "एल्गोरिदम के बिना TikTok खरीदना बिना इंजन के Ferrari खरीदने जैसा होगा।"

एल्गोरिदम का मूल्य उपयोगकर्ताओं की सामग्री प्राथमिकताओं का अनुमान लगाने की इसकी अद्भुत क्षमता में निहित है। कई उपयोगकर्ता दावा करते हैं कि यह उन्हें खुद से बेहतर जानता है - एक भावना जो आध्यात्मिक विश्वास और षड्यंत्र सिद्धांत के एक जिज्ञासु मिश्रण में विकसित हुई है, जैसा कि मेरे सहयोगियों और मैंने दस्तावेजित किया है। अन्य विद्वानों ने भी इसी तरह नोट किया है कि उपयोगकर्ता TikTok के एल्गोरिदम द्वारा अन्य लोकप्रिय प्लेटफार्मों की तुलना में अधिक अंतरंग रूप से देखे और जाने गए महसूस करते हैं।

मैंने लगभग एक दशक तक सोशल मीडिया एल्गोरिदम का अध्ययन किया है, यह पता लगाते हुए कि जैसे-जैसे वे दैनिक जीवन के साथ तेजी से जुड़ते जाते हैं, उनके साथ हमारे संबंध कैसे विकसित हुए हैं। एक सोशल मीडिया विद्वान और TikTok के भक्त दोनों के रूप में, मैं इस बात पर कुछ प्रकाश डालना चाहता हूं कि एल्गोरिदम कैसे काम करता है और इसकी बिक्री के बाद ऐप में संभवतः क्या बदलाव आएगा।

TikTok एल्गोरिदम कैसे काम करता है

कुछ मायनों में, TikTok एल्गोरिदम अन्य सोशल मीडिया एल्गोरिदम से काफी अलग नहीं है। उनके मूल में, एल्गोरिदम केवल एक विशिष्ट लक्ष्य को पूरा करने के लिए उपयोग किए जाने वाले चरणों की एक श्रृंखला हैं। वे उस लक्ष्य की सेवा में आउटपुट को अनुकूलित करने के लिए गणितीय गणना करते हैं।

TikTok एल्गोरिदम की दो परतें हैं। सबसे पहले, अमूर्त परत है जो उस परिणाम को परिभाषित करती है जिसे डेवलपर्स पूरा करना चाहते हैं। The New York Times के साथ साझा किए गए एक आंतरिक दस्तावेज़ में निर्दिष्ट किया गया है कि TikTok का एल्गोरिदम चार लक्ष्यों के लिए अनुकूलित होता है: "उपयोगकर्ता मूल्य," "दीर्घकालिक उपयोगकर्ता मूल्य," "निर्माता मूल्य" और "प्लेटफ़ॉर्म मूल्य।"

लेकिन आप इन लक्ष्यों को गणित में कैसे बदलते हैं? "उपयोगकर्ता मूल्य" जैसी अमूर्त अवधारणा का मतलब भी क्या है? उपयोगकर्ताओं से यह पूछना व्यावहारिक नहीं है कि जब भी वे साइट पर जाते हैं तो क्या वे अपने अनुभव को महत्व देते हैं। इसके बजाय, TikTok प्रॉक्सी संकेतों पर निर्भर करता है जो अमूर्त परिणामों को मापने योग्य उपायों में अनुवादित करते हैं - विशेष रूप से, लाइक, कमेंट, शेयर, फॉलो, किसी दिए गए वीडियो पर बिताया गया समय और अन्य उपयोगकर्ता-व्यवहार डेटा। ये संकेत फिर दो प्रमुख ठोस परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए एक समीकरण का हिस्सा बन जाते हैं: "प्रतिधारण," या उपयोगकर्ता की साइट पर वापस आने की संभावना, और ऐप पर "बिताया गया समय।"

TikTok For You पेज एल्गोरिदम प्रतिधारण और बिताए गए समय की भविष्यवाणी के लिए मशीन लर्निंग पर निर्भर करता है। मशीन लर्निंग एक कम्प्यूटेशनल प्रक्रिया है जिसमें एक एल्गोरिदम एक डेटासेट में पैटर्न सीखता है, बहुत कम या बिना किसी मानवीय मार्गदर्शन के, एक परिणाम की भविष्यवाणी करने के लिए सर्वोत्तम समीकरण तैयार करने के लिए। पैटर्न सीखने के माध्यम से, एल्गोरिदम निर्धारित करता है कि सटीक भविष्यवाणी के साथ आने के लिए व्यक्तिगत डेटा संकेत कितना मायने रखते हैं।

Wall Street Journal की एक जांच में पाया गया कि उपयोगकर्ता प्रत्येक वीडियो को देखने में जितना समय बिताते हैं, वह एल्गोरिदम उपयोगकर्ताओं को सुझाए जाने वाले वीडियो कैसे चुनता है, इसमें एक बड़ी भूमिका निभाता है। प्रतिधारण और बिताए गए समय की भविष्यवाणी करने के लिए उत्पन्न समीकरण का उपयोग करते हुए, एल्गोरिदम प्रत्येक वीडियो को एक स्कोर प्रदान करता है और इस स्कोर के आधार पर उपयोगकर्ता को दिखाए जा सकने वाले संभावित वीडियो को रैंक करता है। किसी व्यक्तिगत उपयोगकर्ता के लिए स्कोर जितना अधिक होगा, वीडियो के उनकी फ़ीड में दिखाई देने की संभावना उतनी ही अधिक होगी।

बेशक, सामग्री विशेषताएं और अन्य उपयोगकर्ता अतिरिक्त रूप से सिफारिशों को सूचित करते हैं, और समीकरण में अन्य उप-प्रक्रियाएं शामिल होती हैं। यह कदम वह है जहां एल्गोरिदमिक मॉडरेशन आमतौर पर आता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई वीडियो एंगेजमेंट बेट जैसा दिखता है या अत्यधिक हिंसक है, तो सामग्री के स्कोर को दंडित किया जाएगा।

अमेरिकी उपयोगकर्ताओं के लिए क्या बदलने की संभावना है

बिक्री को अंतिम रूप नहीं दिया गया है, लेकिन एल्गोरिदम का भाग्य स्पष्ट हो रहा है। रिपोर्टों के अनुसार, एल्गोरिदम के केवल-संयुक्त राज्य संस्करण को केवल अमेरिकी उपयोगकर्ताओं के डेटा पर फिर से प्रशिक्षित किया जाएगा। उपयोगकर्ताओं को बदले हुए एल्गोरिदम को काम करने के लिए ऐप का नया संस्करण डाउनलोड करने की आवश्यकता नहीं होगी।

भले ही एल्गोरिदम खुद पहले जैसा ही है, यह काफी निश्चित है कि TikTok बदल जाएगा। मुझे परिवर्तन के दो प्रमुख कारण दिखाई देते हैं।

सबसे पहले, प्रस्तावित ऐप की केवल-अमेरिकी उपयोगकर्ता आबादी लगातार एल्गोरिदमिक सिफारिशों को सूचित करने वाले अंतर्निहित डेटासेट की संरचना को बदल देगी। जैसे-जैसे सामग्री के प्रकार अमेरिकी सांस्कृतिक प्राथमिकताओं, मूल्यों और व्यवहारों को प्रतिबिंबित करने लगते हैं, एल्गोरिदम थोड़ा अलग हो सकता है क्योंकि यह नए पैटर्न "सीखता" है।

हालांकि उपयोगकर्ताओं के ऐप के साथ बने रहने की अधिक संभावना है क्योंकि उन्हें एक नया संस्करण डाउनलोड करने की आवश्यकता नहीं है, सभी उपयोगकर्ता ऐसा करने का चयन नहीं करेंगे, खासकर यदि इसे ट्रंप के सहयोगियों के नियंत्रण में देखा जाता है। वर्तमान सौदे के तहत, Oracle Corp. और अमेरिकी सरकार एल्गोरिदम के पुनः प्रशिक्षण की निगरानी करेगी। यह व्यवस्था सुझाव देती है कि अमेरिकी सरकार का ऐप के काम करने के तरीके पर महत्वपूर्ण प्रभाव हो सकता है।

यह सौदा अमेरिकी निवेशकों को 80% हिस्सेदारी देगा, जिसमें नए निवेशकों Oracle, Silver Lake और Andreessen Horowitz को 50% शामिल है। इन निवेशकों के ट्रंप से संबंध हैं, और सौदे का एक स्पष्ट प्रावधान अमेरिकी सरकार को एक बोर्ड सदस्य का चयन करने की अनुमति देता है।

ये प्रभाव वामपंथी उपयोगकर्ताओं और निर्माताओं से बहिष्कार की संभावना को बढ़ाते हैं, जो पहले DEI उपायों को वापस लेने के लिए Target के बहिष्कार और Jimmy Kimmel के तब से उलट निलंबन के बाद Disney के समान है। इसका परिणाम एक उपयोगकर्ता आबादी - और डेटा - हो सकता है जो रुचियों और विचारधाराओं के एक संकीर्ण क्षेत्र को प्रतिबिंबित करता है।

दूसरा, यह संभव है कि नए ऐप के बहुमत शेयरधारक एल्गोरिदम को समायोजित करने का निर्णय लें, विशेष रूप से जब सामग्री मॉडरेशन की बात आती है। नए मालिक स्वीकार्य और अस्वीकार्य भाषण के अपने दृष्टिकोण के अनुसार TikTok के सामुदायिक दिशानिर्देशों को संशोधित करना चाह सकते हैं।

उदाहरण के लिए, TikTok के वर्तमान सामुदायिक दिशानिर्देश गलत सूचना को प्रतिबंधित करते हैं और सामग्री की सटीकता का आकलन करने के लिए स्वतंत्र तथ्य-जांचकर्ताओं के साथ काम करते हैं। जबकि Meta Instagram और Facebook के लिए एक समान दृष्टिकोण का पालन करता था, जनवरी 2025 में Meta ने घोषणा की कि वह स्वतंत्र तथ्य-जांचकर्ताओं के साथ अपने संबंध समाप्त करेगा और सामग्री प्रतिबंधों को ढीला करेगा। YouTube ने इस वर्ष इसी तरह अपनी सामग्री मॉडरेशन को आराम दिया है।

रिपोर्टों के साथ कि अमेरिकी सरकार एल्गोरिदम के पुनः प्रशिक्षण की देखरेख करेगी, यह संभावना है कि न केवल नए निवेशक बल्कि सरकार खुद भी प्रभावित कर सकती है कि सामग्री को कैसे प्राथमिकता दी जाती है और मॉडरेट किया जाता है।

निष्कर्ष यह है कि एल्गोरिदम संदर्भ के प्रति अत्यधिक संवेदनशील होते हैं। वे उन लोगों के हितों, मूल्यों और विश्वदृष्टि को प्रतिबिंबित करते हैं जो उन्हें बनाते हैं, उन लोगों की प्राथमिकताओं और व्यवहारों को जिनका डेटा उनके मॉडल को सूचित करता है और कानूनी और आर्थिक संदर्भों को जिनमें वे काम करते हैं।

इसका मतलब है कि हालांकि यह अनुमान लगाना मुश्किल है कि केवल-अमेरिकी TikTok कैसा होगा, यह मानना सुरक्षित है कि यह वर्तमान ऐप की एक आदर्श दर्पण छवि नहीं होगी। – Rappler.com

यह मूल रूप से The Conversation पर प्रकाशित हुआ।

Kelley Cotter, सूचना विज्ञान और प्रौद्योगिकी की सहायक प्रोफेसर, Penn State