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Newsly: ¿Y si tratamos los artículos de noticias como a las personas en Tinder?

Newsly: ¿Y si tratamos los artículos de noticias como a las personas en Tinder?
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La cantidad de formas de ver noticias en la red crece proporcionalmente a la rapidez con la que las queremos consultar, y todo es cada vez más instantáneo: hemos pasado de los RSS a las listas de Twitter e incluso a las notificaciones. Ahora tenemos una nueva propuesta presentada en uno de los eventos Disrupt de TechCrunch: Newsly. Su fórmula: gestionar las noticias como si estuviésemos usando Tinder.

Es decir: que nos vayan apareciendo los titulares como si fuesen candidatos a citas, y anotarlos como interesantes o descartarlos según hacia dónde los arrastremos con nuestro dedo. Y a partir de lo que escojamos como interesante para leer, Newsly irá aprendiendo a mostrarnos artículos más acordes con nuestros gustos.

Newsly

La diferencia con otros métodos más tradicionales es que el servicio no sólo aprende los artículos que leemos más, sino que además también puede registrar los que ignoramos. Para los medios responsables, son datos que pueden aportar feedback muy valioso. Si un tipo determinado de artículos es rechazado por muchos usuarios, quizás no valga la pena hacerlos más.

Puede funcionar a nivel de grupos de fuentes independientes entre sí o incluso con los artículos de un sólo medio. Convierte al lector en algo más "tiránico" con sus noticias, pero eso permite que lo que no leamos de nuestras fuentes habituales sirva para refinar más el contenido. Una idea original que de momento está en desarrollo.

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