Twitter continúa desarrollando la nueva función de reacciones a las publicaciones como las de Facebook, que permiten expresarse de formas distintas a través de cinco emojis diferentes para dar más opciones que el 'actual', Me gusta'.

Además de los ya existentes corazones de 'Me gusta', Twitter plantea la introducción de otras cuatro reacciones adicionales para que sus usuarios puedan expresar lo que sienten al ver un tuit: 'animado', 'hmm', 'triste' y 'haha', como ha descubierto en pruebas en el código de Twitter la desarrolladora inversa Jane Manchun Wing.

Estas nuevas reacciones, al igual que sucede en otras redes sociales como Facebook, pueden elegirse a través de una lista de emojis, en este caso horizontal, con una cara sonriente para 'haha' y una pensativa para 'hmm', mientras que 'animado' y 'triste' se expresarán con derivaciones de corazones.

Anteriormente, Twitter había enviado a algunos usuarios de su plataforma una encuesta para sondear su opinión sobre la posible introducción de las Reacciones con emoji en los 'tuits', a la manera de Facebook.

En aquella encuesta, la plataforma también preguntó a sus usuarios sobre cómo se sentirían si vieran las reacciones negativas de otros usuarios, como un pulgar hacia abajo para mostrar 'No me gusta'. Esta reacción no ha aparecido en las pruebas actuales.

Desinformación en tuits

Por otro lado, Twitter está trabajando en tres etiquetas diferentes para advertir sobre distintos niveles de desinformación en los tuits, que acompañará de contexto para saber más sobre dicho contenido.

Dependiendo del contenido que se haya compartido en un tuit, la plataforma mostrará una de las tres etiquetas que actualmente prepara la compañía tecnológica, como ha compartido la experta en ingeniería inversa Jane Manchun Wong.

En su publicación, la desarrolladora muestra tres tipos de etiqueta: Get the latest (obtén lo último), Stay informed (mantente informado) y Misleading (engañoso). Además, la advertencia se acompañará de un enlace donde el usuario podrá acceder a más información de contexto en función también del tipo de contenido que detecte.

La desarrolladora asegura que los trabajos en estas etiquetas son reales, aunque los tuits de ejemplo los ha escrito ella para mostrar en qué situaciones se mostrarían cada una de ellas.