Hvis tweets betyder mest?

Det er ikke antallet af følgere, du har på Twitter, der tæller – det er, hvordan du påvirker dem. Det er beskeden fra en ny tjeneste kaldet PeerIndex der analyserer informationsstrømmen gennem Twitter. Det tilbyder en måde at finde personer, der er særligt autoritative på bestemte domæner.

De brugere, det dukker op, kan have relativt få følgere, men de kan stadig have en enorm indflydelse – i bestemte emneområder.

Det sociale web har givet nye måder at forbinde med mennesker og finde information. Men at identificere vigtige informationskilder inden for al snakken kan være lige så tidskrævende som nogensinde.

Grundlæggeren af ​​PeerIndex, Azeem Azhar , der indtil for nylig var innovationschef hos nyhedsbureauet Reuters, siger, at hans tjeneste kunne fungere som en intelligent Gule Sider. For eksempel kan det hjælpe en virksomhed med at finde folk til at begynde at arbejde på et projekt inden for et specifikt område, eller det kan hjælpe PR-firmaer med at sprede nyheder så bredt og effektivt som muligt. Den måde, en virksomhed eller person finder ud af, hvem der er en autoritet i dag, er langsom, skræddersyet og dyr, siger Azhar. Vi gør det meget nemmere.

Twitter udgiver statistik, der viser, hvor mange personer en bruger følger, og hvor mange brugere der følger dem. Disse tal bruges af tredjeparter til at skabe enkle ranglister over, hvem der har flest følgere – toppet af berømtheder med millioner af fans. Andre rangeringer bruger også optællinger af antallet af gange, en persons beskeder retweetes for at generere bedre mål for indflydelse.

De indekser er meget gode til at identificere den person, der til en fest ville skabe en buzz omkring sig selv, siger Azhar, men ikke eksperter, der stille og roligt har indflydelse på deres felt. PeerIndex ser på informationen i tweets, og hvordan den information spredes, for at finde autoritet inden for specifikke emneområder. Dette giver et mere subtilt mål for indflydelse, siger han.

For eksempel PeerIndex’s liste over myndigheder på klima forandring er meget anderledes end det for indisk forretning , og disse to lister adskiller sig fra den placering, du ville få ved blot at filtrere listen over topdiskanter efter emne. Hvis man gør det på den måde, behøver en topbruger af Twitter med mange følgere kun at sige noget et par gange for at blive en autoritet om et emne, forklarer Azhar.

PeerIndex er baseret på en database med tweets høstet fra Twitter – i øjeblikket dem skrevet af omkring to millioner mennesker. Den forbinder alle disse brugere i et netværk eller graf, alt efter hvordan information i tweets deles mellem dem, og sporer derefter informationsflow om et bestemt emne ved at se på, hvordan links, ord eller sætninger opfanges og genbruges af andre . Matematiske træk ved det kan afsløre de mennesker, der introducerer ny information om et bestemt emne, der spredes bredt. Disse mennesker betragtes som myndigheder i det område. Den aktuelle række af emner spænder fra byfornyelse til venturekapital; i fremtiden vil brugere være i stand til at definere tilpassede emner.

PeerIndex genererer nogle gode resultater, siger Daniel Tunkelang , som har udviklet sin egen algoritme til rangering af Twitter-brugere, der både tager hensyn til en persons følgerantal og følgerantal for deres følgere. Hans rangering er tilgængelig via webstedet TunkRank . Den umiddelbare anvendelse af sådanne lister er at foreslå tilhængere til et givet emne, siger Tunkelang. Myndighedsforanstaltninger kunne i sidste ende bruges til at filtrere og organisere den information, folk ser på et socialt netværk, siger han.

PeerIndex har en webside for hver person, som den har bedømt autoriteten af ​​og inviterer folk til at forbinde deres til deres LinkedIn- eller Facebook-profiler. Det kan være muligt at anvende lignende myndighedsforanstaltninger på disse sociale netværk, siger Azhar.

Tunkelang er enig i, at myndighedstiltag kan tilføje værdi til andre netværk. Jeg ville elske at se LinkedIn kvantificere ekspertisen hos personerne i dets netværk, siger han og tilføjer, at autoritetsrangering sandsynligvis vil blive en vigtig del af spørgsmål-besvarende fællesskaber som f.eks. Quora .

Et problem, som ethvert rangordningssystem skal klare, er spam – et voksende problem på Twitter og andre netværk. Professor i datalogi Daniel Gayo-Avello ved universitetet i Oviedo i Spanien, for nylig udgivet et studie viser, hvordan forskellige Twitter-rangeringer er skævt af spamkonti. En af lektionerne er, at antallet af følgere ikke er et robust mål for autoritet, da det nemt kan manipuleres, siger Tunkelang. Hans algoritme klarede sig bedst af dem, der blev testet af Gayo-Avello.

En indholdscentreret tilgang som PeerIndex' omgår spørgsmålet om oppustede følgerantal, men enhver rangering, der bliver populær, vil sandsynligvis tiltrække opmærksomhed fra folk, der håber at spille systemet. Jeg tror, ​​vi må forvente et våbenkapløb i det øjeblik, hvor enhver rangeringsalgoritme bliver populær nok til at være værd at manipulere, siger Tunkelang.

skjule