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Vom Zeitungsartikel zum Leser-Tweet: TweetCatcha zeigt, wie die Zeit vergeht

So, meine lieben Freunde guter Visualisierungskunst: aufgepasst! Twitter-Aktivitäten werden heute durch einen Haufen diverser Dienste sichtbar gemacht, doch ich habe noch keine so schöne Darstellung gesehen, wie die von TweetCatcha. Das Projekt stammt von dem US-Studenten Nick Hardeman, der sich einmal die Schnittstelle der „New York Times“ vorgeknöpft hat. Darüber wurden eine zeitlang sämtliche Überschriften und URLs zu Artikeln der Zeitung gesammelt und gleich darauf mit Twitter verglichen (wen es interessiert: dazu wird BackTweets verwendet). So wurde herausgefunden, wer auf Twitter seinen Followern eine bestimmte NYTimes-Lektüre empfahl und wann das geschah.

Die herausgefischten Twitter-Updates wurden um eine Art Uhr angeordnet. Die Stelle, an der sich ein Tweet befindet, hängt von dem Zeitpunkt ab, an dem er verfasst wurde: Wenn kurz nach Erscheinen des „Times“-Artikels getwittert wurde, befindet sich der entsprechende Tweet nah an dem Zeitrad. Je mehr Stunden vergehen, desto weiter entfernt er sich davon – wie eine Silvesterrakete. Der Kreis in der Mitte ist von 24 Ringen umgeben, wobei jeder für eine Stunde des Tages steht.

Hardeman begann mit den Aufzeichnungen am 13. November 2009 und hielt bis zum 9. Februar 2010 durch. In dieser Zeit wuchs die Datenbank auf rund 107 MB an, insgesamt wurden 15.327 „Times“-Artikel und 311.885 dazugehörige Tweets gesammelt. Wer es also einmal selbst ausprobieren möchte, muss sich beim Laden der Seite ein wenig in Geduld üben.

Übrigens sieht TweetCatcha nicht nur toll aus, sondern ist auch recht lehrreich: Wenn wir der Visualisierung glauben dürfen, vergeht oft fast eine Stunde, ehe ein in der Zeitung lanciertes Thema auf Twitter richtig zündet.

(André Vatter)


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Über den Autor

André Vatter

André Vatter ist Journalist, Blogger und Social Median aus Hamburg. Er hat von 2009 bis 2010 über 1.000 Artikel für BASIC thinking geschrieben.

1 Kommentar

  • Der Visualisator ist aber nur an NYTimes als Datenquelle gebunden. Einmal angeschaut und bewundert ist der Dienst schnell vergessen, da dank der Größe der Website kaum Abwechslung für abweichende Interaktionen vorhanden.

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