انسٹاگرام لائکس ہٹانے کی کوشش کریں
یہ خبر پورٹل TechCrunch پر آگئی جہاں انجینئر جین منچون وونگ نے اینڈرائیڈ کے لیے Instagram کے کوڈ میں ڈیزائن کی یہ تبدیلی دریافت کی آلات .
یقینا آپ حیران ہوں گے کہ یہ ٹیسٹ کیوں ہیں، ٹھیک ہے؟ ٹھیک ہے، سب کچھ اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ وہ مقابلہ اور دباؤ کو نرم کرنے کے لیے "لائیک" کاؤنٹر کو ختم کرنا چاہتے ہیں جو Instagram کچھ صارفین میں پیدا ہوتا ہے۔
کیا آپ ان میں سے ہیں؟.
انسٹاگرام تصاویر اور ویڈیوز کو موصول ہونے والے "لائکس" کاؤنٹر کو ختم کرنے کی کوشش کرتا ہے:
آپ مندرجہ ذیل تصویر میں کیسے دیکھ سکتے ہیں، بائیں طرف کی تصویر میں ہم ایک اشاعت دیکھ سکتے ہیں جس میں "لائکس" نہیں دکھائے گئے ہیں۔ اگر یہ ممکن ہے کہ کچھ لوگوں کو دیکھا جائے جنہوں نے "لائک" دیا ہے، لیکن ہم موصول ہونے والے کل کو نہیں دیکھ سکتے۔
آپ کو پسند کیے بغیر اسکرین شاٹ (تصویر از TechCrunch.com)
کسی پوسٹ کو موصول ہونے والے لائکس کی کل تعداد صرف وہی شخص دیکھ سکتا ہے جس نے اس تصویر یا ویڈیو کو شیئر کیا ہو۔ ہم دیکھ سکتے ہیں کہ اشاعت کا مصنف اسے کس طرح تصور کرے گا، اس تصویر کے مرکزی کیپچر میں جسے ہم پہلے شیئر کر چکے ہیں۔
Instagram تبصرہ کرتے ہیں کہ وہ چاہتے ہیں کہ پیروکار اس بات پر توجہ مرکوز کریں کہ آپ کیا شیئر کرتے ہیں نہ کہ اس بات پر کہ آپ کی پوسٹس کو کتنے لائکس ملتے ہیں۔
ہم کہہ سکتے ہیں کہ اس چھوٹی سی تبدیلی سے نام نہاد ہرڈ اثر کو کم کیا جائے گا، جس میں بہت سے لوگ صرف وہی پسند کرتے ہیں جسے آپ کے ہزاروں اور ہزاروں لائکس ہیں۔اس سے Instagram پر مسابقت کا احساس بھی کم ہو جائے گا، کیونکہ صارفین اپنے اعدادوشمار کا دوسرے دوستوں اور/یا تخلیق کاروں سے موازنہ نہیں کر پائیں گے۔ اس سے بہت سارے تخلیق کاروں کی حوصلہ افزائی ہو سکتی ہے کہ وہ لائکس بڑھانے کے لیے مواد کا اشتراک کرنے کی بجائے مزید مستند مواد پوسٹ کریں۔
Instagram کے ترجمان نے TechCrunch کو تصدیق کی کہ یہ ڈیزائن ایک اندرونی پروٹو ٹائپ ہے جو ابھی تک عوام کے لیے دستیاب نہیں ہے۔ اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ اسے مستقبل میں لاگو کیا جائے گا، لیکن اس نے تبصرہ کیا کہ "انسٹاگرام پر دباؤ کو کم کرنے کے طریقے تلاش کرنا ایک ایسی چیز ہے جس کے بارے میں ہم ہمیشہ سوچتے رہتے ہیں"۔
لائکس چھپائیں پیروکاروں اور تبصروں پر زیادہ زور دے سکتے ہیں۔ یہاں تک کہ اگر وہ انہیں چھپاتے ہیں، تب بھی وہ اشاعت کی درجہ بندی کے الگورتھم پر بہت زیادہ اثر کے ساتھ ایک متغیر ہوں گے۔
تبدیلی ہمیں بری نہیں لگے گی اور آپ کو؟
