인스타그램은 댓글에 대한 새로운 “싫어요” 버튼을 테스트하고 있습니다. 이 버튼을 통해 사용자는 특정 게시물이나 릴에 대한 댓글에 대해 개인적으로 싫어요를 표시할 수 있습니다. 테크크런치에 따르면, 이 기능은 플랫폼에서 이루어지는 대화의 질을 향상시키기 위한 것으로, 인스타그램의 책임자인 아담 모세리는 이 기능을 통해 댓글의 순위를 매기고 보다 긍정적인 환경을 조성할 수 있을 것이라고 말했습니다.
비공개 댓글 피드백 메커니즘
인스타그램의 새로운 댓글 싫어요 버튼은 비공개 피드백 메커니즘으로 작동하여, 사용자가 공개적으로 노출되지 않고도 싫어요를 표현할 수 있도록 합니다. 이 기능은 사용자가 특정 댓글에 대한 불편함을 알릴 수 있는 보다 상세한 참여 시스템을 만드는 것을 목표로 하며, 여론 충돌로 인한 부정적인 결과를 피하도록 설계되었습니다. 기존의 싫어요 버튼과 달리, 인스타그램 버전은 싫어요 수를 표시하지 않으며, 이 작업은 댓글 작성자와 다른 사용자 모두에게 익명으로 유지됩니다. 이 접근 방식은 긍정적인 분위기를 유지하면서 인스타그램의 댓글 순위 알고리즘에 유용한 데이터를 제공하여 덜 긍정적인 댓글이 토론 스레드에서 더 아래로 밀려날 가능성을 높이기 위해 고안되었습니다.
댓글 순위에 미치는 영향
인스타그램의 싫어요 버튼은 플랫폼 내의 댓글 순위에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 인스타그램의 책임자인 아담 모세리(Adam Mosseri)에 따르면, 회사는 결국 이 피드백 신호를 댓글 순위 시스템에 통합할 수 있다고 합니다. 이러한 통합은 싫어요를 받은 댓글을 댓글 섹션의 더 아래로 이동시켜, 사용자에게 보다 긍정적이고 매력적인 환경을 조성할 수 있습니다.
댓글 순위에 미치는 영향은 콘텐츠 품질과 사용자 경험을 개선하려는 인스타그램의 광범위한 노력과 일치합니다. 사용자가 비공개로 싫어하는 표시를 할 수 있도록 함으로써, 인스타그램은 알고리즘을 개선하기 위한 귀중한 데이터를 수집할 수 있으며, 이 알고리즘은 보다 건설적이고 관련성 있는 댓글을 우선시할 수 있습니다. 이 접근 방식은 유튜브의 싫어요 버튼과 유사하며, 싫어요 버튼은 댓글이나 싫어요를 받은 작성자에게 직접적인 영향을 미치지 않고 전체 댓글 섹션의 순위에 영향을 미칩니다.
레딧의 다운보팅과의 비교
인스타그램의 새로운 싫어요 기능은 레딧의 다운보팅 시스템과 유사하지만, 중요한 차이점이 있습니다. Reddit의 다운보팅은 공개적으로 표시되며 댓글 가시성에 영향을 미칩니다. 반면, Instagram의 싫어요는 비공개이며, 개수가 표시되지 않습니다. 이 접근 방식은 군중 심리를 조장하거나 참여도에 부정적인 영향을 미치지 않으면서 사용자 피드백을 제공하는 것을 목표로 합니다. Reddit의 다운보팅은 사용자의 카르마 점수에 직접적인 영향을 미치지만, Instagram의 시스템은 댓글 작성자에게 가시적인 지표나 개인적인 결과 없이 댓글 순위에 영향을 미칠 수 있는 잠재력에 초점을 맞추고 있습니다.
사용자 피드백 구현
인스타그램의 댓글에 대한 싫어요 버튼은 사용자들과 업계 전문가들로부터 엇갈린 반응을 불러일으켰습니다. 어떤 사람들은 이 기능이 보다 건강한 온라인 환경을 조성하는 데 긍정적인 단계라고 생각하는 반면, 다른 사람들은 이 기능이 오용될 가능성이 있다고 우려합니다. 찬성론자들은 이 기능이 사용자가 공개 토론에 참여하지 않고 비공개로 싫어요를 표현할 수 있게 함으로써 유해한 상호 작용을 줄이는 데 도움이 될 수 있다고 주장합니다. 그러나 반대론자들은 특히 댓글의 자동 하향 순위 지정을 유발하는 경우, 싫어요 버튼이 반대 의견을 묵살하는 데 사용될 수 있다고 우려합니다.
- 이 기능의 사용자 행동에 미치는 영향은 아직 알려지지 않았으며, 현재 소규모 사용자 그룹을 대상으로 테스트가 진행되고 있습니다.
- 인스타그램은 공개적으로 싫어하는 인물과 관련된 부정적인 영향을 완화하기 위해 비공개로 싫어하는 기능을 도입하려고 시도하고 있습니다.
- 이 플랫폼은 이 기능의 광범위한 구현을 고려하면서 사용자 피드백과 잠재적인 오용을 신중하게 균형 있게 조정해야 합니다.
투자가능한 주식 티커
- Meta Platforms (META) - 인스타그램의 새로운 기능 테스트 및 사용자 경험 향상
- Alphabet (GOOGL) - 유튜브 및 기타 플랫폼에서 유사한 알고리즘 적용 가능성
- Snap Inc. (SNAP) - 사용자 참여 증가 및 댓글 관리 기능 개선
- Reddit (IPO 예정) - 레딧의 다운보팅 시스템과 유사한 기능 비교 가능성
- Microsoft (MSFT) - AI 기반 댓글 분석 및 콘텐츠 필터링 기술 활용