הנה פתרון אפשרי לבעיית ריבוי השפות בפייסבוק: צרו רשימה שבה כל החברים שאינם מדברים עברית, ובעת כתיבת סטטוסים הגדירו שרשימה זו לא תראה את ההודעה. בוא נראה כיצד לעשות זאת.

צורו רשימת חברים שאינם דוברים עברית

כך תיצרו רשימת חברים בפייסבוק:

1. לחצו על ‘Friends’ בסרגל הניווט השמאלי.

2. לחצו על ‘ Create a List‘(הכפתור נמצא בצד ימין, ליד הכותרת ‘Friends’ – ראו בתמונה מטה).

צרו רשימת חברים בפייסבוק

3. כעת תראו חלון בשם ‘Create New List‘. תנו לרשימה החדשה שם, כגון "Doesn’t speak Hebrew", והוסיפו אליה את כל החברים שאינם דוברים עברית.

4. לחצו על ‘Create List‘ לסיום.

* שימו לב – מעתה ואילך עליכם להוסיף כל חבר חדש אשר אינו דובר עברית לרשימה זו *

סננו סטטוסים מרשימת חברים

כעת כאשר תרצו לכתוב הודעה בעברית כל שעליכם לעשות הוא להגדיר שמי שאינו דובר עברית לא יראה את ההודעה. עשו זאת כך :

1. כתוב הודעת סטטוס כרגיל.

2. לחץ על המנעול שנמצא ליד הכפתור "Share" ואז לחצו על ‘Custom‘ (ראו בתמונה מטה).

לחץ על המנעול שנמצא ליד הכפתור "Share" ואז לחצו על ‘Custom‘

3. בחלון שנפתח, תחת ‘Hide this from‘, הקלידו את שם הרשימה של החברים שאינם דוברים עברית.

תחת ‘Hide this from‘, הקלידו את שם הרשימה של החברים שאינם דוברים עברית

4. לחצו על ‘save settings‘ וכשהחלון נסגר לחצו על כפתור ‘Share‘.

זהו. את ההודעה שכתבת יראו רק מי שאינם מופיעים ברשימה שהגדרתם.

אפשר שזה יהיה ברירת מחדל?

אם לרוב אתם כותבים בעברית ורק לעיתים באנגלית, תוכלו להגדיר שבאופן אוטומטי חברי הרשימה החדשה לא יראו את ההודעות, ורק כאשר תרצו לכתוב באנגלית תסירו את הסינון. כדי להגדיר ברירת מחדל בה מי שברשימה זו לא רואה את ההודעות שלכם, חזרו סעיפים 2 ו-3 בחלק הקודם. כעת לחצו על ‘Make this my default setting’ ואז על ‘save settings‘.

*שימו לב! הגדרות אלו יחולו על כל ההודעות שכתבתם אי פעם! לא רק אלו שתכתבו מעתה*

אני מציע לבצע את החלק האחרון בפוסט של Amit Agarwal – How to Cross-Check Your Facebook Privacy Settings, בכדי לוודא שההגדרות שלכם עובדות כראוי.

הפוסט פורסם במקור על ידי אייל סלע בבלוג ProductiveWise.

>

התקן נמצא בשלב הטיוטה בתהליך יצירת תקן W3C, והוא אינו סופי. לכן, ייתכנו שינויים רבים ותוספות למסמך ולא מומלץ לעבוד על פיו. בשלב זה ניתן ללמוד את הרעיון הכללי ואפשרויות השימוש. קבוצת העבודה תשמח לקבל משוב בדואר אלקטרוני (באנגלית).

אז איך אנחנו מרגישים? CC-by-NC Timsamoff

למה בכלל לתייג רגשות?

כדי להתייחס למצבים רגשיים במערכות טכנולוגיות נדרשת שפה המאפשרת לייצג ולתאר אותם. חשיבותם של הרגשות בקשר בין אדם למחשב הולכת וגדלה. במיוחד אצל משתמשים שאינם מומחים, התגובות למערכות מורכבות ומתוחכמות דומות לאינטראקציה חברתית. תגובות אלו כוללות רגשות כגון תסכול, חוסר סבלנות, ושמחה. נוסף על כך, הולך וגובר השימוש בטכנולוגיה לצפייה באינטראקציה בין אנשים וניתוחה, כפי שעושה למשל אפליקציה המנטרת את רמת התסכול של לקוח בזמן שיחה עם מרכז השירות.

תועלת נוספת של שפת תיוג רגשות היא שהידע שנצבר על יד חקר תחום זה יהווה חלק מהתקן. המשתמשים בתקן יוכלו ‘לעמוד על כתפי נפילים’ במקום להמציא את הגלגל מחדש. במילים אחרות, השימוש ב- EmotionMLיהפוך מושגים תיאורטיים מתחום מדעי הרגשות לישימים, כחלק משיטות הפיתוח.

שימושים אפשריים

בדומה ל-CSS אשר מוסיף עיצוב למסמך HTML ו-JavaScrip המוסיף פעולה, כך יכולה שפה לתיוג רגשות להוסיף מידע ברמת הקוד אודות תוכן רגשי של הדף ורכיביו. דרך הוספת המידע יכולה להיות כמסמך נפרד או בעזרת אלמנט בגוף המסמך. ניתן לחלק לשלוש קטגוריות את השימושים האפשריים ב-EmotionML:

1. פירוש ידני (annotation): הוספת תאור הרגשות לתכנים כגון וידאו, קול וטקסט על ידי בנאדם. חישבו למשל על האפשרות לחפש רק תמונות או מוסיקה שתוארו כמשמחים, לשימוש באירועים. או, מניעת אי ההבנה שגורם משפט כמו "אני ממש שמח!", אשר בפגישה פנים אל פנים יכול להיאמר בשמחה, פחד או ציניות, אך לא כך בטקסט כתוב…
2. זיהוי רגשות אוטומטי: זיהוי רגשות המועברים מחיישנים פיזיולוגים, הקלטות קול, הבעות פנים וכדומה. כפי שכיום יש אפליקציות המאפשרות זיהוי פנים אוטומטי (כמו פיקאסה ו-photo tagger) – כך נוכל לזהות תמונות על ידי הבעות שמחה, עצבה וכדומה. למשל, שחקנים או מרצים יוכלו להתאמן בהבעת רגשות מול המחשב ומפתחי מוצר יוכלו לעבד נתונים על תחושות קבוצות הניסוי או לקוחות שהמחשב יזהה. דוגמא קיצונית יותר יכולה להיות איתור שוד בזמן אמת, על ידי ניטור רמת הפחד של הלקוחות בבנק.
3. הפקת תגובות רגשיות: מתן אפשרות למערכת מחשב להפיק תגובה רגשית מתאימה. למשל, הוספת אינטונציה לקול המופק על ידי המחשב או להבעות פנים של רובוטים, או פשוט בחירת תאורה ומוסיקה מתאימים על ידי המחשב כתגובה ליום קשה או אירוע משמח.

טכנולוגיות קיימות

כבר כיום קיימות טכנולוגיות אשר יכולות באופן פוטנציאלי לעשות שימוש ב-EmotionML. למשל:

• רובוטים ‘חברתיים’ המשמשים כמדריכים במרכזי מבקרים.
• קול סינטטי (המיוצר באופן מלאכותי על ידי מחשב) המביע רגשות שמחה ועצב.
• אפליקציות המזהות רגשות, למשל בכדי לאתר לקוחות כועסים בשיחות טלפון ומערכות קוליות.
• תמיכה באנשים בעלי מוגבלויות, כגון תמיכה רגשית לאנשים בעלי אוטיזם.

קבוצת העבודה המפתחת את התקן אספה 39 שימושים אפשריים שונים ל-EmotionML

מגדירים מסגרת עבודה, לא רשימת רגשות

הניסיון להגדיר רשימה סופית של רגשות בהן יעשה שימוש נידון מראש לכישלון. אפילו בקהילה המדעית אין הסכמה על סט אחד של רגשות. באופן בסיסי עוד יותר, רשימת המצבים הקשורים לרגשות משתנה בהתאם לתחום המדובר.

מצד שני, קיימת הסמכה לגבי המבנה הבסיסי של המושגים בתחום הרגשות. ניתן לחלק את עולם הרגשות לקטגוריות או מספר קטן של מימדים המגדירים רגשות. למשל: תחושות; גורמים המפעילים רגשות (טריגרים); התנהגות גלויה; שינויים פיזיולוגים; ונטייה לפעולה (בכדי ללמוד עוד על תחום זה קראו את Scientific Descriptions of Emotions).

לכן, שפת תיוג הרגשות מגדירה מבנה של אלמנטים אפשריים, אלמנטים שיכולים להיות ילדים (children elements) ותכונות (attributes). המשתמשים בשפה יוכלו להוסיף אוצר מילים (vocabularies) המתאימים להם או להשתמש באלו של אחרים. יתכן ויהיה מאגר של ‘אוצרות מילים’ כאלו אשר ניתן יהיה לבחור את המתאים מתוכם וכן ליצור נוספים.

אז איך זה נראה?

בתמונה מטה תוכלו לראות דוגמא לתחביר (syntax) של אלמנטים ב-EmotionML. בדוגמא מתוארת תמונה בעזרת הרגשות גועל (Disgust), בוז (Contempt), כעס (Anger) והפתעה (Surprise). לכל רגש המתאר את התמונה יש גם מדד עצמה (intensity) הנע בין 0 ל-1.

קוד EmotionML המתאר רגשות בתמונה

קוד המקור של הדוגמה נמצא כאן (לאחר שלוחצים על הקישור, יש לעבור למצב "צפה בקוד המקור").

למידע נוסף אודות שפת תיוג הרשות קראו את מסמך הטיוטה Emotion Markup Language (EmotionML) 1.0.

הפוסט המקורי בפורסם באתר ה-W3C הישראלי. הוא נכתב על ידי אייל סלע, מפעיל משרד ה-W3C הישראלי ומנהל פרוייקטים באיגוד האינטרנט הישראלי.

>

כ-19% מכלל הטוויטים מכילים קישורים. האם אי פעם ניסתם להשתמש במאגר המידע הזה, באופן שיטתי, למציאת מידע מעניין ושימושי? בואו נראה כיצד להגדיר שאילתות שיעשו זאת.

שלב 1 – בחרו נושא, או שילוב של נושאים

במנוע החיפוש של טוויטר כתבו מילה או מילים שמייצגות את הנושא שמעניין אתכם. כדוגמה, נחפש פוסטים אודות פרודוקטיבית (בדוגמאות להלן אני משתמש במילים באנגלית, בין היתר מאחר והפוסט נכתב במקור בשפה זו. אולם, אתם מוזמנים לחפש בעברית).

השאילתה שלנו :

productivity video

ככל שתכתבו יותר מילים בשאילתה, או שתבחרו מילים המופיעות בתדירות נמוכה יותר – תקבלו פחות תוצאות. זה לא בהכרח רע, מאחר ופחות תוצאות יכולות למנוע הצפת מידע ויאפשרו לכם להיות ממוקדים יותר.

שלב 2 – קבלו רק טוויטים המכילים קישור

לאנשים יש הרבה דעות, חוויות וסיפורים (קצרים) שהם משתפים בטוויטר. [ad#adsensebannerpost]אבל לצורך העניין, בואו נסנן אותם ונשאיר אך ורק טוויטים המכילים קישור, כך שנקבל את התוכן המלא ולא רק “קראתי אחלה כתבה הרגע”, בלי פירוט. בכדי לקבל בתוצאות החיפוש רק קישורים, הוסיפו לשאילתה (ללא המרכאות) “filter:links“.

השאילתה שלנו :

productivity video filter:links

שלב 3 – העיפו תוצאות בלתי רצויות ואת חברינו הספאמרים

השאילתה שלנו :

productivity video  filter:links -xxxtuber

שלב 4 – סננו החוצה (או השאירו רק) ריטוויטים

ריטוויטים, כשמם כן הם – טוויט שכבר נכתב ומישהו אחר כותב אותו שוב. לכן, ייתכן ותרצו שהם לא יופיעו בתוצאות החיפוש (בכדי לקבל רק את הטוויט המקורי…). בכדי למנוע הופעת ריטוויטים, הוסיפו לשאילתה RT-.

מצד שני, ריטוויט עשוי להעיד על תוכן איכותי, מאחר ולפחות שני אנשים חושבים ששווה לכתוב עליו (האדם שכתב את הטוויט המקורי, וזה שעשה ריטוויט). לכן, אם הנושא אינו מאוד מפורסם, ייתכן ותרצו דווקא לסנן את תוצאות החיפוש כך שיציגו רק ריטוויטים. במקרה זה , תקבלו כפילויות רק אם יותר מאדם אחד עשה ריטוויט בנושא המדובר. לעתים, זה עשוי להיות כדאי. בכדי לקבל רק ריטוויטים, נוסיף לשאילתה RT (הפעם ללא מינוס).

השאילתה שלנו:

שלב 5 – הרשמו לתוצאות החיפוש ב-RSS

עכשיו כשסיימתם לבנות את השאילתה המושלמת הרשמו אליה ב-RSS. לחצו על אייקון ה-RSS שנמצא בצד העליון-הימני של העמוד.

מנסיון, אני יכול להעיד ששאילתה טובה יכולה להביא לממצאים מאוד מעניינים ומועילים. מצד שני, שאילתה רחבה מידי תגרום להצפה, ואז כנראה שתשנאו אותי. לכן כדי לבדוק שלא מתקבלות יותר מידי תוצאות בחיפוש, ואם כן, לעשות את השאילתה יותר ממוקדת על ידי הוספת מילם או מניעה של מילים מסוימות מלהופיע (באמצעות הוספת מינוס לפניהן).

הפוסט המקורי נכתב על ידי אייל סלע ב-MakeUseOf ותורגם לעברית.

[ad#adsensepostbottom] >