TikTok zeigt im „Für dich“-Feed nicht einfach die neuesten oder beliebtesten Videos. Ein Empfehlungssystem versucht vorherzusagen, welche Inhalte für eine bestimmte Person interessant sein könnten. Dafür beobachtet die Plattform vor allem, wie Nutzer mit Videos umgehen.

Zu den wichtigen Signalen gehören angesehene, gelikte oder geteilte Videos, Kommentare, Suchanfragen und Konten, denen man folgt. Auch Informationen über ein Video, etwa verwendete Sounds, Beschreibungen oder Hashtags, fließen in die Auswahl ein. Besonders aussagekräftig kann sein, ob ein längeres Video bis zum Ende angesehen wird. Geräte- und Kontoeinstellungen wie Sprache oder Region spielen ebenfalls eine Rolle, werden laut TikTok jedoch geringer gewichtet.

Das erklärt, warum der Feed manchmal erstaunlich schnell auf ein neues Interesse reagiert. Wer mehrere Videos zu einem bestimmten Thema länger ansieht oder mit ihnen interagiert, kann anschließend mehr ähnliche Inhalte erhalten. Mit Funktionen wie „Nicht interessiert“, Themenverwaltung oder dem Zurücksetzen des Feeds lässt sich die Auswahl teilweise beeinflussen.

Vollständig durchschaubar ist das System trotzdem nicht. TikTok veröffentlicht Grundprinzipien, aber keine vollständige Gewichtung seiner Modelle. Zudem verändern sich Empfehlungssysteme laufend. Forschungsarbeiten weisen deshalb darauf hin, dass Untersuchungen des TikTok-Algorithmus häufig nur Momentaufnahmen liefern.

Quellen:
▪︎ TikTok Support: For You
▪︎ TikTok Newsroom: How TikTok recommends videos #ForYou
▪︎ Mosnar et al.: Revisiting Algorithmic Audits of TikTok