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| (Savage 2011) |
Dass wir im Netz vielfältige Spuren hinterlassen, wissen wir. Dass diese Spuren auch zu unserem Nachteil sein können, wird immer wieder behauptet. Dass diese Daten auch nützlich sein können, ist offensichtlich.
So lassen sich basierend auf unseren Suchanfragen Trends analysieren, und zwar quasi in Realzeit, wie das Beispiel der Google Grippe-Trends zeigt.
Google Trends gibt uns weitere Möglichkeiten, diese Daten zu nutzen.
Twitter Nachrichten lassen sich ebenfalls für eine relativ genaue Prognose einer bevorstehenden Grippewelle nutzen. So wurden z.B. 500 Millionen Tweets aus dem Zeitraum Sept. 2009 bis Mai 2010 mit Hilfe von Suchanfragen nach Flu - relevanten Nachrichten von Aron Culotta durchsucht. Und die Auswertung brachte eine 95 prozentige Übereinstimmung mit den Daten des U.S. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Damit lassen sich in diesem Fall Grippewellen ein bis zwei Wochen früher identifizieren, entsprechende Vorkehrungen können getroffen werden.
In der aktuellen Ausgabe der Zeitschrift Communications of the ACM (März 2011) berichtet Neil Savage im Beitrag Twitter as Medium and Message über diese und andere Forschungsergebnisse.
Ein weiteres Projekt, über das der Artikel berichtet, ist Air Quality (Twitter: ESIPAQWG). Diverse Social Media Quellen werden systematisch beobachtet, um Ereignisse zur Luftqualität zu erfassen. Dadurch, dass von Smog und anderen Erscheinungen betroffene Menschen dies annähernd in Realzeit in Social Media verbreiten, lassen sich offensichtlich relevante Informationen zur Luftqualität identifizieren. U.a. hat das Magazin FORBES darüber berichtet.
Und auch für Erdbebenwarnungen wir Twitter ausgewertet, so z.B. durch U.S. Geological Survey (USGS).
"Social media give us an opportunity we didn't have until now to track what everybody is saying about everything," (Filippo Menczer, associate director of the Center for Complex Networks and Systems Research at Indiana University)
Neben den möglichen Einschränkungen in den Möglichkeiten, Social Media Daten für Prognosen zu nutzen, werden im Artikel auch die Missbrauchsmöglichkeiten aufgezeigt, z.B. durch sog. Twitter Bombs.
URL http://dx.doi.org/10.1145/1897852.1897860
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