Aanbevelingen van mensen, niet van zwarte dozen
Aanbevelingen van mensen, niet van ondoorzichtige systemen
Aanbevelingen zijn nuttiger als je weet waar ze vandaan komen. Een boek van een vriend, een plek van iemand uit je kring, of een lijst van iemand wiens smaak je kent, kan meer betekenen dan een rankingmachine die raadt wat je laat doorscrollen.
TouchGrass ondersteunt aanbevelingen van mensen, niet van ondoorzichtige systemen. Het doel is ontdekken met context: boeken, series, muziek, plekken, lijsten en andere aanbevelingen verbonden met profielen, vrienden en kringen.
Waarom we hiervoor kiezen
Aanbevelingssystemen doen vaak alsof ze neutraal zijn.
In de praktijk zijn veel systemen geoptimaliseerd voor aandacht. Ze leren wat mensen laat klikken, kijken, reageren, blijven en terugkomen. Dat kan soms nuttig zijn, maar het verandert ontdekken ook in een engagementwedstrijd. Het systeem hoeft niet te weten of iets betekenisvol, betrouwbaar, gul, lokaal, persoonlijk of de moeite waard is. Het kijkt vooral of de metric beweegt.
Menselijke aanbevelingen werken anders.
Een boekenkast van een vriend is niet alleen een ranglijst. Een aanbevolen plek heeft context: waarom iemand die plek goed vond, voor wie die plek geschikt kan zijn, en bij wat voor dag die past. Een muziektip van iemand die je kent is niet alleen een content-item. Het hoort bij een relatie.
TouchGrass wil dat ontdekken meer zo voelt.
Dat betekent niet dat elk algoritme slecht is of dat elke menselijke aanbeveling perfect is. Het betekent wel dat sociale software mensen niet moet vervangen door ondoorzichtige rankingsystemen als belangrijkste manier om cultuur, plekken, ideeën en herinneringen te ontdekken.
Aanbevelingen moeten verbonden zijn met gekozen mensen en sociale context. Ze moeten makkelijk te bewaren, terug te vinden, te delen en opnieuw te bekijken zijn, zonder ontdekken in een aandachtsmachine te veranderen.
Hoe dit werkt op TouchGrass
Vandaag ondersteunt TouchGrass aanbevelingen als onderdeel van de productrichting. kunnen aanbevelingen gaan over boeken, series, muziek, plekken, lijsten of verwante vormen.
De belangrijke ontwerpkeuze is dat aanbevelingen bij mensen horen. Ze kunnen op profielen staan, verbonden zijn met vrienden en kringen, en naast posts, foto’s, albums en langere teksten bestaan. Zo krijgen aanbevelingen context, in plaats van anonieme feedblokjes te worden.
TouchGrass ondersteunt ook zichtbaarheidskeuzes. Dat is belangrijk, want een buurtplek aanraden aan goede vrienden is iets anders dan een openbare lijst publiceren.
TouchGrass bouwt ontdekken niet rond engagementtrucs. Het product draait niet om video’s, eindeloos scrollen, openbare like-wedstrijden of algoritmische feed-ranking als hoofdbeleving.
De open-webrichting is hier ook belangrijk. Overdraagbaarheid en federatie kunnen voorkomen dat aanbevelingen opgesloten raken in één platform.
Goed om te weten
Een aanbeveling van een persoon is niet automatisch juist, veilig of onbevooroordeeld. Vrienden kunnen zich vergissen. Smaken verschillen. Lijsten kunnen verouderen. Een persoonlijke aanbeveling vraagt nog steeds om eigen oordeel.
Privé- of kringaanbevelingen hebben ook privacygrenzen. Als je een aanbeveling met iemand deelt, kan die persoon een screenshot maken, de informatie kopiëren, doorvertellen of misbruiken. TouchGrass kan geen bescherming beloven tegen gedrag van ontvangers, gedrag van externe servers of elke toekomstige integratie.
Open betekent ten slotte niet openbaar. Open-webondersteuning gaat over overdraagbaarheid, interoperabiliteit en uitgangen. Zichtbaarheidskeuzes zijn een apart onderdeel van het product.
FAQ
Waarom niet gewoon algoritmische aanbevelingen gebruiken?
Algoritmische aanbevelingen kunnen nuttig zijn, maar veel systemen zijn geoptimaliseerd om aandacht te maximaliseren. TouchGrass richt zich op aanbevelingen met sociale context, waarbij de bron een persoon, profiel, vriend of kring is die je begrijpt.
Kunnen aanbevelingen privé zijn?
TouchGrass is ontworpen rond zichtbaarheid voor publiek, vrienden en kringen. Privé delen beschermt bovendien niet tegen screenshots, misbruik door ontvangers of alle gedrag van externe servers.
Wijst TouchGrass elke vorm van ranking af?
Het punt is niet om elke ordening af te wijzen. Het punt is om ondoorzichtige engagementranking niet het centrum van ontdekking te maken. Aanbevelingen moeten menselijke context houden.
Lees meer over aanbevelingen
Aanbevelingen zijn nuttiger als je weet waar ze vandaan komen. Een boek van een vriend, een plek van iemand uit je kring, of een lijst van iemand wiens smaak je kent, kan meer betekenen dan een rankingmachine die raadt wat je laat doorscrollen.
TouchGrass ondersteunt aanbevelingen van mensen, niet van ondoorzichtige systemen. Het doel is ontdekken met context: boeken, series, muziek, plekken, lijsten en andere aanbevelingen verbonden met profielen, vrienden en kringen.
Waarom we hiervoor kiezen
Aanbevelingssystemen doen vaak alsof ze neutraal zijn.
In de praktijk zijn veel systemen geoptimaliseerd voor aandacht. Ze leren wat mensen laat klikken, kijken, reageren, blijven en terugkomen. Dat kan soms nuttig zijn, maar het verandert ontdekken ook in een engagementwedstrijd. Het systeem hoeft niet te weten of iets betekenisvol, betrouwbaar, gul, lokaal, persoonlijk of de moeite waard is. Het kijkt vooral of de metric beweegt.
Menselijke aanbevelingen werken anders.
Een boekenkast van een vriend is niet alleen een ranglijst. Een aanbevolen plek heeft context: waarom iemand die plek goed vond, voor wie die plek geschikt kan zijn, en bij wat voor dag die past. Een muziektip van iemand die je kent is niet alleen een content-item. Het hoort bij een relatie.
TouchGrass wil dat ontdekken meer zo voelt.
Dat betekent niet dat elk algoritme slecht is of dat elke menselijke aanbeveling perfect is. Het betekent wel dat sociale software mensen niet moet vervangen door ondoorzichtige rankingsystemen als belangrijkste manier om cultuur, plekken, ideeën en herinneringen te ontdekken.
Aanbevelingen moeten verbonden zijn met gekozen mensen en sociale context. Ze moeten makkelijk te bewaren, terug te vinden, te delen en opnieuw te bekijken zijn, zonder ontdekken in een aandachtsmachine te veranderen.
Hoe dit werkt op TouchGrass
Vandaag ondersteunt TouchGrass aanbevelingen als onderdeel van de productrichting. kunnen aanbevelingen gaan over boeken, series, muziek, plekken, lijsten of verwante vormen.
De belangrijke ontwerpkeuze is dat aanbevelingen bij mensen horen. Ze kunnen op profielen staan, verbonden zijn met vrienden en kringen, en naast posts, foto’s, albums en langere teksten bestaan. Zo krijgen aanbevelingen context, in plaats van anonieme feedblokjes te worden.
TouchGrass ondersteunt ook zichtbaarheidskeuzes. Dat is belangrijk, want een buurtplek aanraden aan goede vrienden is iets anders dan een openbare lijst publiceren.
TouchGrass bouwt ontdekken niet rond engagementtrucs. Het product draait niet om video’s, eindeloos scrollen, openbare like-wedstrijden of algoritmische feed-ranking als hoofdbeleving.
De open-webrichting is hier ook belangrijk. Overdraagbaarheid en federatie kunnen voorkomen dat aanbevelingen opgesloten raken in één platform.
Goed om te weten
Een aanbeveling van een persoon is niet automatisch juist, veilig of onbevooroordeeld. Vrienden kunnen zich vergissen. Smaken verschillen. Lijsten kunnen verouderen. Een persoonlijke aanbeveling vraagt nog steeds om eigen oordeel.
Privé- of kringaanbevelingen hebben ook privacygrenzen. Als je een aanbeveling met iemand deelt, kan die persoon een screenshot maken, de informatie kopiëren, doorvertellen of misbruiken. TouchGrass kan geen bescherming beloven tegen gedrag van ontvangers, gedrag van externe servers of elke toekomstige integratie.
Open betekent ten slotte niet openbaar. Open-webondersteuning gaat over overdraagbaarheid, interoperabiliteit en uitgangen. Zichtbaarheidskeuzes zijn een apart onderdeel van het product.
FAQ
Waarom niet gewoon algoritmische aanbevelingen gebruiken?
Algoritmische aanbevelingen kunnen nuttig zijn, maar veel systemen zijn geoptimaliseerd om aandacht te maximaliseren. TouchGrass richt zich op aanbevelingen met sociale context, waarbij de bron een persoon, profiel, vriend of kring is die je begrijpt.
Kunnen aanbevelingen privé zijn?
TouchGrass is ontworpen rond zichtbaarheid voor publiek, vrienden en kringen. Privé delen beschermt bovendien niet tegen screenshots, misbruik door ontvangers of alle gedrag van externe servers.
Wijst TouchGrass elke vorm van ranking af?
Het punt is niet om elke ordening af te wijzen. Het punt is om ondoorzichtige engagementranking niet het centrum van ontdekking te maken. Aanbevelingen moeten menselijke context houden.
Lees meer over aanbevelingen