Суббота, 28 июня в 20:59 UTC+3
Загрузка...

Threads добавляет контент из Fediverse в вашу ленту новостей.


30Опубликовано 22.06.2025 в 11:41Категория: СоцсетиИсточник
Изображение статьи

Команда Threads из Meta на протяжении последнего года работала над поддержкой более широкой федеративной сети (fediverse) и социального веба, и теперь запускает самые масштабные интеграции: новую выделенную ленту для публикаций из fediverse и возможность поиска пользователей fediverse внутри Threads.

Начиная с сегодняшнего дня, если вы включили функцию обмена данными с fediverse в Threads, в верхней части вашей ленты "Подписки" появится новый раздел, который перенаправит вас на список публикаций от пользователей, на которых вы подписаны в Mastodon, Flipboard или других платформах, подключенных к вашему аккаунту Threads. Это совершенно отдельная лента, что, по словам инженера Meta Питера Коттла (Peter Cottle), было сделано намеренно. "Для обеспечения целостности, предотвращения выдачи себя за других пользователей и просто для лучшего понимания пользователями, хорошо, когда это отдельная сущность".

Лента fediverse не ранжируется алгоритмически и не подлежит правилам или модерации Threads; это просто лента публикаций в обратном хронологическом порядке от пользователей, на которых вы подписаны. Со временем, говорит Коттл, Meta может смешать эти публикации, но он не уверен, что это правильная идея. "Существует несколько иной сценарий использования для потребления контента из fediverse", – поясняет он, – "это больше похоже на старые RSS-ридеры. Я могу захотеть подписаться на публикации Ghost или на разных авторов, чтобы у меня было выделенное место для просмотра контента со всего веба, отдельно от ленты "Подписки" или ленты "Для вас"".

Коттл отмечает, что даже внутри Meta ведутся споры о том, хочет ли Threads стать полностью открытой социальной сетью или просто выступать в качестве хранилища для всего этого внешнего контента.

При настройке обмена данными с fediverse, Threads автоматически подключается к аккаунтам, на которые вы подписаны, но теперь вы также можете искать пользователей в Mastodon и других платформах через строку поиска Threads. Если вы подпишетесь на них, вы также увидите их публикации в Threads. Такая простая функция обнаружения долгое время была одной из главных проблем для Mastodon, поскольку пользователи распределены по множеству отдельных серверов, но Коттл утверждает, что Threads может предоставить универсальный поиск по fediverse.

Это, безусловно, самое заметное присутствие контента из fediverse внутри Threads, но мир ActivityPub по-прежнему не является первоклассным гражданином внутри платформы. Вам все равно нужно будет включить функцию обмена данными, вам все равно потребуется отдельный аккаунт для подключения, и вам все равно придется перейти в выделенную ленту, чтобы увидеть, что нового. (Если вы опубликуете что-то и получите ответы из fediverse, они также будут отдельными). Коттл утверждает, что такое разделение – полезный способ понять разные точки зрения. Но очевидно, что еще предстоит проделать большую работу как по привнесению контента на платформу, так и по его отображению пользователям в понятной форме.

В целом, говорит Коттл, еще предстоит проделать большую работу по обучению людей тому, как работает fediverse, и даже тому, что это такое. Именно поэтому Meta немного медленнее внедряет функции fediverse, даже несмотря на то, что команда Threads более активно внедряет такие вещи, как личные сообщения, предупреждения о спойлерах и ссылки в профиле. Но Коттл утверждает, что команда по-прежнему стремится объединить Threads и fediverse – каким бы это ни получилось.

Загрузка предыдущей публикации...

Загрузка следующей публикации...

Предыдущие новости в категории

Загрузка предыдущих новостей...

Следующие новости в категории

Загрузка следующих новостей...

Мы отбираем новости из проверенных источников, обрабатываем их с помощью современных AI-технологий и публикуем на сайте, созданном с использованием искусственного интеллекта. Все материалы принадлежат их авторам, а контент проходит дополнительную проверку на достоверность. Возможны ошибки в тексте, так как нейросеть тоже имеет свойство ошибаться. Все изображения являются фантазией нейросети, совпадение с реальными предметами и личностями маловероятно.

© 2025 NOTid . QAter . AI service.