Facebook, reazioni e menzioni in Messenger

Al fine di soddisfare gli utenti e fidelizzarli sempre più sulla sua chat e sulle pagine social del Web, Facebook annuncia l'introduzione di due nuove funzionalità nella propria app di messaggistica

Roma – Nel 2016 Facebook aveva introdotto le Reazioni all’interno dei post, affiancandole al ben più conosciuto tasto “Mi Piace”. Una scelta che ha raccolto consensi da parte degli utenti, tanto da indurre gli sviluppatori del noto social network a implementare questa funzionalità anche nelle chat dello strumento Messenger.


Con il nuovo aggiornamento dell’app di messaggistica di Facebook gli utenti potranno aggiungere una determinata reazione ad un qualsiasi messaggio, potendo così esprimere in modo semplice e veloce le proprie emozioni (compreso il “Non mi piace” con il pollice verso). Basterà tenere premuto il messaggio su cui si vuole apporre la faccina per far apparire il menu contestuale che permette di selezionare la reazione più consona .


Tutte le reazioni verranno visualizzate nell’angolo in basso a destra del messaggio. Qualora il destinatario non abbia Messenger aperto, l’applicazione provvederà a segnalare l’evento attraverso una notifica.


Le novità legate all’ultima release di Messenger, che saranno disponibili in modo graduale a livello globale, non si limitano alle Reazioni. Sono ora presenti anche le Menzioni, ovvero un sistema che, al pari di altri software di messaggistica come Twitter e WhatsApp, consente di interagire direttamente con una specifica persona all’interno di una conversazione di gruppo . Per usare questa funzionalità basterà digitare il carattere @ seguito dalle prime lettere del nome della persona che si vuole menzionare e l’applicazione lo completerà in automatico.

Facebook, impegnata a migliorare costantemente la propria app di messaggistica, crede molto in questo strumento in quanto fortemente integrato con le pagine e i contatti del social network. Messenger può diventare infatti un tassello cruciale per il futuro dell’azienda, una piattaforma da cui monetizzare grazie ai bot e al marketing .

Pasquale De Rose

fonte immagini: 1 , 2 , 3

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  • prova123 scrive:
    IOT ?
    Ormai lo sanno anche i cerebrolesi che lo IOT è da evitare come la peste ...
  • xte scrive:
    l'"IA" odierna...
    È di limitata utilità in limitatissimi settori, nella maggior parte dei casi ove viene usata è sostituibile da ben più leggeri e semplici sistemi "tradizionali", in altri richiede un continuo intervento umano di controllo nonostante training notevoli (riconoscimento documentale, riconoscimento fotografico, videoanalisi, dettatura, OCR, ...).In sostanza mi pare più una moda che altro e la voce "basso costo", presa volutamente fuori dal contesto, fa pensare alla classica idea delle scuole di business USA/Inglesi (fai qualcosa che costa poco, non importa sel malfatto, se funzionerà tenterai di sistemarla per strada)...Per me pollice verso.
    • Mao99 scrive:
      Re: l'"IA" odierna...
      - Scritto da: xte
      È di limitata utilità in limitatissimi settori,
      nella maggior parte dei casi ove viene usata è
      sostituibile da ben più leggeri e semplici
      sistemi "tradizionali", in altri richiede un
      continuo intervento umano di controllo nonostante
      training notevoli (riconoscimento documentale,
      riconoscimento fotografico, videoanalisi,
      dettatura, OCR,
      ...).

      In sostanza mi pare più una moda che altro e la
      voce "basso costo", presa volutamente fuori dal
      contesto, fa pensare alla classica idea delle
      scuole di business USA/Inglesi (fai qualcosa che
      costa poco, non importa sel malfatto, se
      funzionerà tenterai di sistemarla per
      strada)...

      Per me pollice verso.Per ora è come dici, ma più passa il tempo e più sarà sempre peggiore la situazione..
    • bjubycrt scrive:
      Re: l'"IA" odierna...
      A parte il fatto che IA è più un label di marketing usata per diverse tecnologie di machine learning è chiaro che non si sai di cosa si parla.Il riconoscimento vocale basato su RNN è quello che da risultati migliori, non ci sono sistemi "tradizionali" capaci di avvicinarsi come prestazioni.Il riconoscimento delle immagini che usi quanto fai search images con google non ha equivalenti "tradizionali" perchè richiederebbe troppa potenza di calcolo, neanche con i supercomupter il lista alla top500 si riuscirebbe a fare con sistemi tradizionali.La classificazione dei dati con Big Data non ha equivalenti "tradizionali".
      • collione scrive:
        Re: l'"IA" odierna...
        - Scritto da: bjubycrt
        Il riconoscimento vocale basato su RNN è quello
        che da risultati migliori, non ci sono sistemi
        "tradizionali" capaci di avvicinarsi come
        prestazioni.sicuro sicuro sicuro?https://medium.com/rants-on-machine-learning/the-unreasonable-effectiveness-of-random-forests-f33c3ce28883#.d35ssubsvva bene che le reti neurali sono un bel passo in avanti, ma non esageriamosempre constatando che tutti gli attuali metodi di machine learning non valgono un'unghia dei cervelli biologici
        Il riconoscimento delle immagini che usi quanto
        fai search images con google non ha equivalenti
        "tradizionali" perchè richiederebbe troppa
        potenza di calcolo, neanche con i supercomupter
        il lista alla top500 si riuscirebbe a fare con
        sistemi
        tradizionali.mi sfugge a questo punto a quali sistemi tradizionali ti stai riferendosupport vector machines? non credovariational autoencoders? nemmeno
        La classificazione dei dati con Big Data non ha
        equivalenti
        "tradizionali".ma guarda che big data significa solo che dai in pasto all'algoritmo una marea di dati, cosa che si puo' fare anche con altri algoritmi non connessionisticianzi le random forests richiedono una quantita' di dati ( per raggiungere la stessa precisione ) di vari ordini di grandezza inferiore rispetto alle reti neurali deep
        • cdtgfgt scrive:
          Re: l'"IA" odierna...


          sicuro sicuro sicuro?

          https://medium.com/rants-on-machine-learning/the-u

          va bene che le reti neurali sono un bel passo in
          avanti, ma non esageriamo
          Primo le random forest sono improponibili per i programmi di dettatura che potrebbero girare su un PC. Secondo il vantaggio delle RNN è che sono in grado di valutare il contesto, possono identificare delle parole difficile dal valutando il resto della frase. Ormai stanno simpiazzando dovunque le altre soluzioni.
          sempre constatando che tutti gli attuali metodi
          di machine learning non valgono un'unghia dei
          cervelli biologici
          Infatti ho scritto che AI è una label di marketing, il termine più corretto è machine learning. Però possono comunque fare parecchio.
          mi sfugge a questo punto a quali sistemi
          tradizionali ti stai
          riferendo

          support vector machines? non credo
          variational autoencoders? nemmeno
          SVM fanno comunque parte del machine learning.

          La classificazione dei dati con Big Data non
          ha

          equivalenti

          "tradizionali".

          ma guarda che big data significa solo che dai in
          pasto all'algoritmo una marea di dati, cosa che
          si puo' fare anche con altri algoritmi non
          connessionistici
          In effetti quella parte del commento non era così corretta perchè prima ci si affidava solo alle didascalie e al contenuto della pagina di contorno.Se con algoritmi non connessionistici parli SVM e random forests che hai citato prima anche quelli fanno parte di big data.Big Data è la clusterizzazione e l'infrastruttura e i metodi (map-reduce, etc.) per l'analisi di dati su grande scala. Per applicare algoritmi di machine learning Big Data serve come infrastruttura. Poi i markettari chiamano l'infrastruttura AI, non è corretto, ma quando si inizia a discutere che si può fare con determinati strumenti e cosa vogliono fare i produttori alla fina bisogna considerare anche quello.
          anzi le random forests richiedono una quantita'
          di dati ( per raggiungere la stessa precisione )
          di vari ordini di grandezza inferiore rispetto
          alle reti neurali deepMica tanto. Il problema è che stanno imparando solo ora come fare il training dei deep networks.https://arxiv.org/abs/1206.5533
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