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なんと、FriendFeedに面白さフィルターが付いて、ますます便利になっちまった

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FriendFeedは、YouTubeやTwitter、ブログ、Flickrなどから行動情報を集約するサービスなのだが、これが果たしてわれわれの個人データの究極の囲い込みなのか、それとも個人の集中化 問題の答えになり得るのか、私は未だに結論を出せずにいる。

私は常々FriendFeedに、集めたデータをユーザーに全部エクスポートさせれば、データポータビリティー戦争でリードを奪えるとハッパをかけてきた。今のところフィードとAPIを使うと、データにアクセスすることはできるのだが、どれも結局リンク先はFriendFeedになっている。いずれは、実データを責任ある方法で公開してくれることを願っている。彼らと話したところでは、そうしたがっているようだったので、私は信じる(ふつう私は、大規模なソーシャルネットワークが同じことを言ったときは信用しない)。

ところが、そうこうするうちにもこのサービス、どんどん便利になってきている。今晩FriendFeedは、新しくパーソナライズド・リコメンデーションという機能を公開した。これからは、友人がアップした項目を、システムが面白いと思ったかどうかに基づいて見ることができる。結果は日、週、月単位で見られる。RSSフィードはまだないが、Bret Taylorはもうすぐだと言っていた。

これはつまりデータを2度切り出すことになる。第1のフィルターはユーザーが購読している人たち。つまり、その人たちが言うことには何かしら興味があることが想定される。第2のフィルターは、その項目コメントをつけたりブックマークしたりした人が何人いるかによって、ハイライトさせるかどうかを決める。

この機能を第1のフィルター抜きで使えるようにして、結果をネットワークを越えて見えるようすることが、次のステップとして自然だろう。ユーザーが項目にタグを付けられるようにすれば、恐しく便利なニュース速報エンジンの出来あがりだ。Taylorによると、将来やろうとしているのはそんな感じのことだという。

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(翻訳:Nob Takahashi)