Überlegungen zur Visualisierungen der Verbreitung von Hashtags

Der neue Computer steht. Gebaut für Visualisierungsprojekte. Energie bleibt dafür neben Uni und Familie nur noch wenig. Gedanken dazu schwirren mir dennoch ständig durch den Kopf. Erstmal festhalten. Twitter finde ich so spannend, weil die Daten per default öffentlich sind. Inzwischen gibt es auch ein paar Metadaten, die mich aber vorerst nicht besonders interessieren.

Immer wieder bin ich bei der Geburt oder dem Versuch viraler Hashtags dabei. Hashtags, wo es meist möglich ist einen eindeutigen Startpunkt zu finden. Oft sind Geburtshelfer_innen zu beobachten, die teilweise noch intensiver als die erste Person sich für dessen Erfolg einsetzen. Und irgendwann kommen andere dazu. Erst im nahen Netzwerk und später auch immer weiter weg bis sich der Hashtag verselbständig hat. Es gibt dieses Video von der Person, die ein Movement startet. Wurde über einen TED Talk populär, aber ich finde es gerade nicht nötig es rauszusuchen. Jedenfalls erinnert es mich daran. Und genau das würde ich gerne visualisieren.

Das große Problem bei Twitter ist der Zugang. “Hast du nicht oben das Gegenteil geschrieben?”. Nein. Die Daten sind zwar öffentlich, aber der Zugang zu ihnen wird von Twitter stark reguliert. API Limits und eine Suche, die meist nur ein paar Tage zurückgeht. Die aktuell einzige Möglichkeit scheint mir die Tweets live aufzuzeichnen. Damit ist das nächste Problem die Auswahl. Es ist nicht sinnvoll möglich für jeden Hashtag ein Archiv zu starten. Daher werde ich dies wohl manuell machen. Ein bisschen geht die Suche schließlich.

Wenn das Datenproblem irgendwie gelöst ist, kommen wir zur Visualisierung. Ich denke das muss immer mit einer Zeitkomponente passieren. Das kann schon ganz simpel mit Balkendiagrammen beginnen. Reihenfolge nach erster Beteiligung und Länge nach Anzahl der Tweets. Natürlich nur für den Beginn der Verbreitung sinnvoll. Dann gebe es die Möglichkeit Tweets zu verorten, wie es etwa Max Kossatz bei #unibrennt gemacht hat. Da es in diesem Fall aber keine Ereignisorte gibt, halte ich es für weniger spannend. Spannender stelle ich mir vor, wenn man nach einer gewissen Zeit den Netzwerkgraphen aller Teilnehmer nimmt, ihn nach einem Algorithmus, etwa Force Atlas 2, darstellt und die Twitterer dann aufleuchten lässt, wenn sie sich beteiligen. Zugleich könnte man zeigen wer welche Tweet jeweils lesen könnte. Auch Retweets könnte man da gut einbauen. Noch spannender wäre es, wenn man die kompletten Graphen der beteiligten Personen dafür nehmen würde. Da könnte es aber schnell unübersichtlich werden. Weiter könnte man dann auch inhaltliche Dinge machen. Etwa populäre Wörter oder bestimmte Muster. Am besten aus dem ganzen etwas interaktives bauen, aber Bewegtbild fände ich auch schon gut.

Update:
Bei #OccupyGezi wurden schöne Visualisierungen zur Verbreitung von Bildern gemacht: http://viralgezi.outliers.es/index.html
Google Drive TAGS Archive habe ich einmal probiert, aber damals war es zu schnell übergelaufen.


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Kommentare

2 Antworten zu „Überlegungen zur Visualisierungen der Verbreitung von Hashtags“

  1. […] Über­le­gun­gen zur Visua­li­sie­run­gen der Ver­brei­tung von Hash­tags | Luca Ham­mer – Ich bin gespannt, was sich aus solch einer Aus­wer­tung alles in Infor­ma­tio­nen gewin­nen lässt. […]

  2. Avatar von prom dresses prom

    What are you saying, man? I realize everyones got their own viewpoint, but really? Listen, your web log is neat. I like the work you put into it, particularly with the vids and the pics. But, come on. Theres gotta be a better way to say this, a way that doesnt make it seem like everyone here is stupid!

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