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Mentre Instagram Threads fa notizia per l’aggiunta di un feed cronologico “Following” alla sua app simile a Twitter, un altro popolare client Mastodon sta facendo l’opposto: sta aggiungendo un nuovo feed algoritmico “Per te”. Mammoth, una delle app co-fondate da un ex sviluppatore di app Twitter e ora supportata da Mozilla, dice che inizierà a testare un feed personalizzato nel suo client di terze parti per il social network decentralizzato noto come Mastodon, un concorrente di sorta per la base di utenti di Twitter.
L’aggiunta di un feed personalizzato
L’aggiunta è notevole a causa delle lamentele riguardanti Mastodon, che alcuni hanno trovato troppo difficile da usare. Come social network open source e decentralizzato, Mastodon non è una piattaforma centralizzata come Twitter, ma piuttosto un software che chiunque può installare sui propri server. Questi server si connettono – o federano – l’uno con l’altro in un sistema noto come “fediverse”. Ma per i nuovi arrivati, può essere difficile iniziare su Mastodon poiché inizialmente devono scegliere un server e poi capire come trovare persone da seguire, anche se sono su server diversi.
Il ruolo di Mammoth nel rendere Mastodon più accessibile
La premessa originale di Mammoth era di rendere il fediverse più facile da usare offrendo un’interfaccia utente semplificata che guida l’utente attraverso il processo di configurazione, incluso la creazione del profilo. Affronta anche il problema di chi seguire su Mastodon presentando un’interfaccia per trovare utenti suggeriti in varie categorie, qualcosa che anche Twitter ha fatto nei suoi primi giorni. Ora, sta prendendo una pagina da Twitter e altri concorrenti, come Threads, introducendo un feed algoritmico e personalizzato “Per te” che mostrerà le persone e i post con cui pensa che un utente vorrà interagire.
Dettagli sul nuovo feed “Per te”
L’azienda descrive il nuovo feed “Per te” come “liste curate di interessanti e diversi account Mastodon” che permetteranno agli utenti di Mammoth di imbattersi in contenuti e account che potrebbero non aver altrimenti trovato. Questo, a sua volta, aiuterà gli utenti a migliorare i loro feed domestici mentre trovano e seguono nuovi account che gli piacciono.
