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3. #trendingistrending 79
scheinen, häufig genug, um ihn gegenüber anderen hervorzuheben. Dies im-
pliziert, dass eine Gruppe von Menschen (eine instantane Öffentlichkeit, wenn
man so will) sich um ein gemeinsames Interesse herum versammelt hat. Eini-
ge Trending Topics verweisen auf Phänomene jenseits von Twitter, so etwa auf
ein beliebtes Sportteam oder ein politisches Ereignis, andere hingegen indizie-
ren Diskussionen, die ausschließlich auf Twitter stattfinden, »#PerfectMusic-
Video« wäre ein Beispiel hierfür. Die Basis dafür, dass bestimmte Begriffe auf
der Liste erschienen, ist eine algorithmische Kalkulation, deren Einzelheiten
der Nutzerin weitgehend verschlossen bleiben.
›Twitter Trends‹ mag als eine unwesentliche Funktion erscheinen. Die Li-
ste nimmt ein relativ kleines Kästchen am linken unteren Rand der Twitter-
Homepage eines Nutzers ein. Für diejenigen, die Twitter über ein Mobiltelefon
nutzen, wurden die Trends erst kürzlich eingeführt; sie werden nur während
eines kleinen Zeitfensters angezeigt, nämlich wenn die Nutzer eine Suche
beginnen aber noch nicht mit dem Tippen begonnen haben. Für die Nutzer,
die Twitter über Apps von Drittanbietern nutzen, dürften Trends schwieriger
zu finden bzw. überhaupt nicht verfügbar sein. Darüber hinaus ist es leicht,
effekthascherischen Hashtags, popkulturellen Modeerscheinungen und al-
lem Anschein nach sinnlosen Begriffen einfach keine Beachtung zu schen-
ken. Nichtsdestotrotz ist Twitter Trends ein Mittel, mit dem Nutzer zu neuen
Themen finden, es ist eine jener »Technizitäten der Aufmerksamkeit« (Bucher
2012), welche die Interfaces der Sozialen Medien den Nutzern zur Verfügung
stellen. In dem Maße, in dem es Inhalte zum Vorschein kommen lässt, erhöht
es deren Sichtbarkeit und leitet die Nutzerinnen zumindest potentiell zu die-
sen hin.
Trending-Algorithmen kalkulieren die gegenwärtige Aktivität, die sich um
jeden einzelnen Post, jedes Bild und jeden Hashtag herum entfaltet. Sie kom-
binieren dabei Messungen der Popularität, Neuheit und Aktualität eines Ein-
trags.1 Diese Messungen beinhalten eine Reihe von Vorannahmen. In erster Li-
nie haben wir es bei Trending-Algorithmen tendenziell mit einem sehr breiten
Wer, einem sehr engen Wann (und einem kleinen Was zu tun).
Wer: Trending-Algorithmen beginnen mit der Messung von Popularität,
sie stellen beispielsweise fest, wie viele Nutzer ein bestimmtes Bild bevorzugen
oder einen bestimmten Hashtag nutzen. Aber dies setzt voraus, dass zuvor
festgelegt wird, wer überhaupt relevant ist. Sind es alle Nutzer der Plattform
oder nur eine bestimmte Teilmenge? Oftmals werden die Nutzer nach Region
1 | Die verständlichste Erklärung der Kalkulationen, die in einem Trending-Algorithmus
enthalten sind, liefert Instagram; sie stellt ein sehr nützliche Grundlage dar, zumal ich
in diesem Essay nicht näher auf die technischen Details eingehen werde: http://instag
ram-engineering.tumblr.com/post122961624217/trending-at-instagram (zuletzt auf-
gerufen am 26. Mai 2015).
Algorithmuskulturen
Über die rechnerische Konstruktion der Wirklichkeit
- Title
- Algorithmuskulturen
- Subtitle
- Über die rechnerische Konstruktion der Wirklichkeit
- Author
- Robert Seyfert
- Editor
- Jonathan Roberge
- Publisher
- transcript Verlag
- Date
- 2017
- Language
- German
- License
- CC BY-NC-ND 4.0
- ISBN
- 978-3-8394-3800-8
- Size
- 14.8 x 22.5 cm
- Pages
- 242
- Keywords
- Digitale Kulturen, Medienwissenschaft Kultur, Media studies, Technik, Techniksoziologie, Kultursoziologie, Neue technologien, sociology of technology, new technologies, Algorithmus
- Category
- Technik