Archive for 20/05/2011

Hashtagify: twitter, hashtag e loro correlazioni

Hashtagify ci permette di esplorare gli hashtag di Twitter e di visualizzarli.

Ad ogni hashtag su Twitter viene assegnato un rating di popolarità, da 0 a 100, e l’hashtag più utilizzato avrà valore 100.

Selezionando un hashtag su Hashtagify sarà visualizzato in un circolo rosso la cui dimensione dipende dalla sua popolarità relativa. Tutti gli hashtag correlati a quell’hashtag saranno visualizzati in cerchi blu, e tra loro connessi misurando la percentuale di tweet che utilizzano entrambi gli hashtag. Più forte è la loro correlazione, più è spessa la linea che li connette.

Ho provato a visualizzare #sucate e ad esplorare i vari hashtag ad esso legati.

Si possono esplorare hashtag correlati clicando su “Expand focused hashtag”in alto a destra sulla pagina. In questo modo la correlazione migliore per un dato hashtag viene visualizzata con un link rosa, e verranno comunque mostrati i tweet con entrambi gli hashtag (ed eventuali loro varianti).

Insomma molto molto carino come strumento per seguire le conversazioni su Twitter mediante la visualizzazione delle relazioni tra gli hashtag che vengono utilizzati.

 

Twitter Follow Button

Twitter ci regala il suo Follow Button. Lo trovate qui
https://twitter.com/about/resources/followbutton pronto per essere messo dove volete, sul vostro sito o blog.

Twitter ora ha due tipi di bottoncino: il Tweet Button che serve a condividere qualcosa mediante un tweet e questo nuovo Follow Button che serve a stabilire connessioni con altri utenti Twitter e ottenere follower in un solo click.

Utilissimo da mettere sul blog, l’ho appena inserito nella colonna laterale.


Per il lancio, Twitter lancia il Follow Button in contemporanea su 50 siti famosi ed importanti:

AOL.comAbout.meAll Time LowJustin Bieberbnet.comBritney Spears, CBS Interactive, CBS Newscbs.comcbssports.comchow.comcnet.comCNNMoney, Condé Nast, EL PAÍSFox NewsFox BusinessFox SportsGameone.de,gamespot.comGlamourGQGreyson ChanceIMDbJennifer LopezLady Gaga,LMFAOMarketWatchmaxpreps.commoneywatch.comMTV.co.uk,

MTV.comMTV.de,Multimediosmysimon.comRadio.comRyan SeacrestShockwave.com,smartplanet.comSports Illustratedtechrepublic.com,

Teen VogueTF1The Huffington PostThe TelegraphThe Wall Street JournalThe Washington PostTr3s.comtv.com,TVGuide.comVanity FairWAT.tvWiredWordPress.comYahoo! Local, and zdnet.com.

… e da questo momento anche su catepol.net

Personas: come ti vede Internet?

Ho appena provato Personas di Aaron Zinman, che è parte integrante del Metropath(ologies) exhibit, in mostra al MIT Museum a cura del Sociable Media Group del MIT Media Lab.

Si tratta di un sistema sofisticato per processare il linguaggio naturale su internet e creare, come risultato dei dati raccolti su una persona, una sorta di ritratto delle informazioni relative a quella persona. L’identità online ricreata e visualizzata attraverso ciò che parla in Internet di una persona.

MIT Tech TV

In breve, Personas serve a visualizzare come ci vede internet.
Quali dati internet assembla su di noi? E questi dati cosa raccontano di noi?

Basta lanciare Personas da qui http://personas.media.mit.edu/personasWeb.html inserendo il nostro nome e cognome, come richiesto.

E aspettare che venga processato scandagliando semanticamente internet.

Personas cercherà di mettere insieme le informazioni presenti su internet che possano caratterizzare quella persona, mettendole insieme in categorie semantiche in cui l’algoritmo inserirà man mano tutto quello che trova di correlato.

Ogni passaggio della caratterizzazione dei dati processati, riguardo alla persona, viene visualizzato, fino ad arrivare alla visualizzazione grafica del profilo personale.

Ovviamente me lo son fatto anche per catepol:

Il profilo non sarà perfetto e forse non ci somiglierà. E’ proprio questo lo scopo di Personas, provare a tirare fuori un profilo semantico dalle parole di Internet corrispondenti ad una data persona, con la consapevolezza degli errori possibili di cattiva caratterizzazione con questo sistema.

Infatti Personas, essendo basato su computer che analizzano enormi quantità  di dati, non ha la capacità di distinguere, ad esempio, persone con lo stesso nome e cognome. Processa tutte le informazioni che trova, riguardo il nome e cognome e le cataloga in categorie semantiche da cui poi tira fuori un profilo.

E’ sicuramente un interessante tentativo di mostrare il futuro della nostra identità digitale. Un futuro in cui le tracce digitali lasciate da ognuno di noi su Internet, sui blog, sui social network ecc. saranno sempre più importanti per delineare il nostro profilo.

Profilo che, sempre più spesso e volentieri, viene fuori da quello che noi stessi scriviamo sul web.

Le lingue straniere

Dalla prospettiva inglese, lo spagnolo sembra essere facilissimo da imparare, il cinese un po’ meno.

Via: Voxy Blog