Signal im Gezwitscher

Ein Start-up versucht, die Informationsverteilung beim Kurznachrichtendienst Twitter besser zu verstehen – und Nutzer nach ihrer Wichtigkeit zu sortieren.

Es geht nicht darum, wie viele Freunde ("Follower") ein Nutzer bei Twitter hat – es ist wichtiger, wie viel Einfluss er hat. Das ist die Botschaft eines neuen Dienstes namens PeerIndex, der den Informationsfluss bei dem populären Kurznachrichtendienst zu messen versucht. So soll sich ermitteln lassen, welche Nutzer in bestimmten Bereichen eine besondere Autorität haben. Twitter-Mitglieder, die verhältnismäßig wenige Follower haben, können demnach trotzdem großen Einfluss haben.

Das soziale Web gibt Nutzern ganz neue Möglichkeiten an die Hand, miteinander in Kontakt zu treten und interessante Informationen zu entdecken. Das Problem: Es ist zeitaufwendig, die wirklich spannenden Quellen aufzutun.

Azeem Azhar, Gründer von PeerIndex, kennt sich aus auf dem Gebiet der Informationsfindung – er war bis vor kurzem noch Leiter der Innovationsabteilung bei der Nachrichtenagentur Reuters. Sein Dienst solle eine Art intelligente "Gelbe Seiten" darstellen, sagt er. Beispielsweise könne PeerIndex einer Firma helfen, Menschen zu finden, die sich für ein Projekt in einem bestimmten Themengebiet eignen. Öffentlichkeitsarbeiter könnten den Dienst wiederum nutzen, um Personen auf Twitter zu finden, die eine Botschaft besonders effizient und weiträumig verbreiten können.

"Wenn heute eine Firma oder eine Einzelperson herausfinden will, wer auf einem bestimmten Gebiet eine echte Autorität darstellt, muss sich auf einen langsamen, maßgeschneiderten und vor allem teuren Prozess einstellen", sagt Azhar. PeerIndex wolle das deutlich einfacher machen.

Twitter publiziert bereits Statistiken, die zeigen, wie vielen Menschen ein Nutzer folgt und wie viele Nutzer ihm wiederum folgen. Diese Zahlen werden schon jetzt von Drittparteien genutzt, um einfache Toplisten zu kreieren, die darstellen, wer die meisten Follower hat – Promis mit Millionen von Fans stehen üblicherweise ganz oben. Andere Rankings zur Wichtigkeit eines Twitter-Users nutzen die Anzahl der sogenannten Retweets – also wie oft eine Botschaft einer Person von anderen Nutzern wiederholt wurde.

"Diese Indizes sind prima dafür geeignet, Personen zu finden, die auf einer Party von den meisten Menschen umringt würden", meint Azhar. Doch Experten, die in ihrem Feld "leise Autoritäten" darstellen, seien so nicht zu entdecken.

PeerIndex schaut sich deshalb die in einzelnen Twitter-Nachrichten (Tweets) enthaltenen Informationen an und wie sich diese über mehrere Personen hinweg verbreiten. Daraus soll sich dann eine Kennerschaft in genau definierten Themengebieten herauslesen lassen. Dies erlaube eine subtilere Messung des Einflusses eines Twitter-Nutzers, sagt Azhar.

Beispielsweise sieht die PeerIndex-Liste von Experten für den Bereich Klimawandel ganz anders aus als jene mit Twitter-Nutzern aus der indischen Wirtschaft. Und diese zwei Listen sähen noch einmal ganz anders aus, wenn man sie einfach nur nach den Top-Twitterern des jeweiligen Themenbereiches sortieren würde. "Wenn man so vorgeht, würde es ausreichen, dass ein Twitter-Nutzer mit vielen Followern nur hier und da ein bisschen was sagt, um als Autorität auf einem Gebiet zu gelten."

PeerIndex basiert auf einer Datenbank aus Tweets, die regelmäßig von Twitter geerntet werden – momentan beschränkt sich dies auf rund zwei Millionen Nutzer. Diese User werden dann in ein Netzwerk eingeordnet – und Graphen aufgestellt, die besagen, wie Informationen zwischen ihnen verteilt werden. So lässt sich der Informationsfluss zu einem bestimmten Thema ermitteln, indem nach Links, Worten oder Satzteilen gesucht wird, die von anderen Nutzern aufgenommen oder wiederverwendet werden.

Mathematische Eigenschaften, die sich daraus ergeben, lassen erkennen, welche Menschen neue Informationen zu einem bestimmten Thema in eine Debatte einschleusen – und welche diese nur wiederholen. So ergeben sich Listen mit Autoritätsniveaus. PeerIndex legt bereits die unterschiedlichsten Themenlisten an – von Stadterneuerung bis zu Risikokapitalinvestments. Bald soll es für die Nutzer außerdem möglich werden, eigene Themen zu definieren.

Twitter-Experte Daniel Tunkelang, der selbst einen eigenen Ranking-Algorithmus entwickelt hat, der sowohl die Follower-Zahl eines Nutzers als auch die Follower-Zahl seiner Follower einkalkuliert, findet die Ergebnisse von PeerIndex bislang sehr interessant. "Die naheliegendste Anwendung für eine solche Liste sind Vorschläge für Follower zu einem gewünschten Thema." Das Auffinden von Autoritäten könne schließlich zu einem Filter beitragen, mit der sich Informationen in einem sozialen Netzwerk besser organisieren lassen.

PeerIndex legt eigene Seiten für jede Person an, deren Autorität das Unternehmen "rankt" – und lädt Nutzer dazu ein, ihr Facebook- oder LinkedIn-Profil damit zu verknüpfen. Azhar hofft, seine Algorithmen bald auch auf andere Netze auszudehnen.

Tunkelang fände das gut. "Ich würde es gerne sehen, wenn man beim Geschäftsnetzwerk LinkedIn beispielsweise erkennen könnte, über welche Expertise einzelne Nutzer im eigenen Netzwerk verfügen." Die Frage der Autorität sei auch für neue Antwort-Dienste wie Quora interessant.

Ein Problem, mit dem jedes der Ranking-Systeme zu kämpfen hat, ist allerdings Spam – ein wachsendes Ärgernis nicht nur auf Twitter. Daniel Gayo-Avello, Professor für Informatik an der Universität von Oviedo in Spanien, brachte kürzlich eine Studie heraus, in der er zeigte, wie verschiedene Twitter-Toplisten durch Spam-Accounts beeinflusst werden. "Eine der Lektionen daraus ist, dass die Anzahl der Follower keine robuste Methode darstellt, die Autorität eines Nutzers zu bestimmen", sagt Tunkelang. Die lasse sich eben zu leicht manipulieren. Ein auf Inhalte abgestimmter Ansatz wie der von PeerIndex umgeht das Problem der Follower-Manipulation zwar, könnte aber ebenfalls Spammer anziehen, sobald der Dienst einmal populär genug ist. "Das Wettrüsten geht los, sobald ein Ranking-Algorithmus so beliebt wird, dass sich Manipulationen lohnen". (bsc)