クレジット：
FriendFeed で人々が受け取るコンテンツの量に応じて、私たちの生活を楽にするためにいくつかのアプリケーションが開発されています。 AlertThingy など、FriendFeed の「基本的な」使用を可能にするツールがいくつかあります。ぐるぐる回るそしてマイソーシャル247。これらのクライアント アプリケーションを使用すると、ユーザーは FriendFeed の Web インターフェイスと同じように、ストーリーを読んだり、「いいね！」したり、コメントしたりすることができます。公開フィードを表示したり、特定のユーザーや Twitter などのサービスをフィルターしたりすることもできます。
これらのアプリケーションは便利ですが、情報が多すぎるという FriendFeed の根本的な問題は解決しません。多くの人が言うように、それは消防ホースから水を飲むようなものです。たくさんありましたフィルタリングがどのように必要かについての議論、または情報を表示する他の方法。しかし、そのニーズを満たすアプリケーションはそれほど多くありません。ただし、3 つのアプリケーションは、FriendFeed の使用をもう少し簡単に、あるいはもっと面白くすることを試みています。
フレンドフィードマシン
フレンドフィードマシンは 3 つの中で最も単純なサービスです。 FriendFeed と同じように、全員のアクティビティを表示できます。アイテムを既読としてマークすることもできますが、これは FriendFeed にはない大きな機能です。しかし、それがあなたに与える最大の追加は、「良い友達」リストです。誰かを良い友達として追加するには、その人のアバターをクリックし、「良い友達」チェックボックスをオンにします。これにより、通常の友達のアクティビティとは別に読みたいユーザーのリストが得られます。これは便利な機能ですが、使用できるリストが 1 つしかなく、カスタマイズ オプションも限られているため、フィルターできる内容が制限されます。
ノイズリバー
クレジット：
あなたの興味はキーワードによって指定され、そこからインポートすることもできます。美味しいスライダーを使用して、トピックの好き嫌いを指定します。同じ方法で近所を指定します。FriendFeed ユーザーのニックネームを指定するだけです。 NoiseRiver はこの情報を使用して、共有アイテムをどの程度気に入っているかを表示します。これにより、興味や NoiseRiver によって生成された推奨事項に基づいてアクティビティをすばやく参照できます。検索機能を使用すると、面白さの測定が非常に役立ちます。 FriendFeed で検索すると多くの情報が得られますが、検索結果内に緑と赤のバーが表示されると非常に役立ちます。
間もなく登場するもう 1 つの機能は、「スマートな社会的つながり」。 2 人の人物セットの交差点 (写真の赤いゾーン) が大きいほど、社会的文脈において彼らが本当の友達である可能性が高くなります。この交差点は、2 人のユーザーの興味と近隣地域に基づいています。より良い友人の推薦があれば、より良い推奨アイテムのリストも得られます。ただし、この非常に優れた機能は FriendFeed のアイテムのスキャンに役立つだけであり、早期採用者は気まぐれであることで有名なので、興味がすぐに変わる可能性があります。アクティビティの急増により、関心のある共有アイテムを見逃す可能性があります。
mioニュース
クレジット：
多くの優れたコンテンツが表示される前にアクティビティ ストリームに滑り落ちてしまう可能性があるため、トピック フォルダーは非常に便利です。ユーザーのアクティビティを選択すると、ページの右側に 2 つのパネルが表示され、上下または左右に表示されます。最初のパネルには、アクティビティ ストリーム内の項目がリストされます。 2 番目のパネルには、FriendFeed ページに表示されるのと同じように、いいね! やコメントを含むアイテムの詳細が表示されます。
mioNews を使用する利点は、アイテムを未読のままにして、特定のユーザーのアクティビティを表示できることです。また、FriendFeedMachine と同じ「良い友達」リストを取得するために、友達をグループ化するフォルダーを作成したり、「必読」の友達のグループを作成したりすることもできます。このフォルダー ナビゲーションは多くの人にとってよく知られていると思われますが、情報過多の問題を実際に解決するものではありません。
結論
これらのアプリケーションがかなり新しいことを考えると、必要だと思われる特定の機能に焦点を当てたのは当然です。ただし、これらのアプリケーションは、理想的な FriendFeed クライアントになる前に成熟する必要があります。 NoiseRiver の面白さの測定により、毎日の FriendFeed の閲覧が大幅に効率化される可能性がありますが、本当に読みたい人の記事を見逃してしまう可能性があります。 MioNews はフォルダー編成のアプローチを採用していますが、NoiseRiver のレコメンデーション面を見逃しがちです。しかし、mioNews の著者であるパトリック・ライトボディ氏は、ちょっとした魔法を明らかにするバックグラウンドで:
mioNews では、個々の記事に「好き」/「嫌い」を尋ねます。次に、自動タグ付けの秘密のソースを使用して、トピックと人物が舞台裏で調整されます。
私は mioNews をあまり長く使用していないので、この自動タグ付けと調整が通常のエクスペリエンスにどのような影響を与えるかを理解できませんが、設定をカスタマイズする方法はないようです。