Vom Leben und Sterben eines Tweets

US-Forscher haben ein Modell entworfen, mit dem sich schnell vorhersagen lässt, ob eine Twitter-Botschaft weitergetragen wird oder nicht.

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Von
  • Rachel Metz

US-Forscher haben ein Modell entworfen, mit dem sich schnell vorhersagen lässt, ob eine Twitter-Botschaft weitergetragen wird oder nicht.

Der Kurznachrichtendienst Twitter ist ein schnelllebiges Medium. Nutzer können nur schwer abschätzen, ob ihre jüngste Abfolge aus 120 Zeichen von anderen Usern in größerem Maße weitergetragen wird oder schnell wieder im Datenstrom verschwindet – egal wie kunst- und liebevoll sie ihren Tweet auch gestaltet haben. Dabei wäre es nicht nur für Marketingleute sicher sinnvoll, die Anzahl der Twitter-Wiederholungen durch andere Nutzer, Retweets genannt, vorhersagen zu können.

Forscher am MIT haben zusammen mit Kollegen an der University of Washington und der Wharton School of Business an der University of Pennsylvania nun ein Modell erstellt, das dies realisieren soll: ihr Algorithmus kann mit einer erstaunlich hohen Wahrscheinlichkeit prophezeien, wie viele Male eine Nachricht "retweeted" wird. Das soll sogar schon wenige Minuten nach dem Einstellen möglich sein.

Das Modell wurde mit Hilfe einer Sammlung zahlreicher Retweets aus diversen Themengebieten erstellt, bei denen geschaut wurde, wann der Originaltweet erschienen war und wie schnell er sich letztlich verbreitete. Das wiederum gab den Forschern das Wissen, aus bestimmten Stammdaten vorherzusagen, ob sich eine beliebige 120-Zeichen-Abfolge als populär erweist. Dabei reicht es oft aus, sich anzusehen, wie oft erste Retweets kurz nach dem Absetzen des Originals erscheinen.

Das Team aus Tauhid Zaman (MIT), Emily Fox (UW) und Eric Bradlow (Penn) hat daraus ein Paper destilliert, dass das "Twoujia" genannte "Retweet Oracle" näher beschreibt. Es erscheint im Journal "The Annals of Applied Statistics", schließlich handelt es sich dabei um ein statistisches Modell.

Wenn man weiß, wie Retweets funktionieren, eröffne das auch ein besseres Verständnis für die Frage, wie sich Ideen an sich bei dem Kurznachrichtendienst sowie in anderen sozialen Netzwerken verbreiteten, meint das Forscherteam. "Solche Daten könnten in einer ganzen Reihe von Bereichen hilfreich sein, sei es nun beim Marketing oder bei politischen Kampagnen", sagen Zaman, Fox und Bradlow. (bsc)