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Data + Code

Einen neuen Begriff gelernt. Heute: Data Craft

Data Craft, auf Deutsch vielleicht zu übersetzen mit Datenhandwerk (Wer weiß was besseres?), bezeichnet die Taktik, die Wirkungsmechanismen digitaler Plattformen zu den eigenen Gunsten auszunutzen.

Der Kern der Data Craft ist es, die Metadaten der Plattformen zu manipulieren. Der einfachste Zusammenhang: Mehr Likes –> mehr Sichtbarkeit –> mehr Einfluss.

Dem Begriff bin ich im Aufsatz „Data craft: a theory/methods package for critical internet studies“ begegnet, der diese Manipulationen am Beispiel der „Black Lives Matter“-Bewegung erläutert.

Ein Beispiel: Facebook-Seiten, die sich als der „Black Lives Matter“-Bewegung zugehörig ausgeben. Sie posten, erstellen Veranstaltungen, agieren nicht als Bots, sondern als händisch gefüllte Facebook-Page. Doch sie linken auf Konservative Medien, verkaufen Merchandise oder posten Spam.

Cloaked accounts (deutsch: getarnte Accounts) nennen das die Autorinnen. Und das Ausnutzen der Metdadaten-Manipulation machte sie, erstens, überhaupt möglich. Und führte, zweitens, dazu, dass diese Daten schlussendlich auch aufgeflogen sind:

By closely reading for spammy or noisy data and comparing these signals with legitimate organizing and user interactions on the platform, these manipulation tactics were caught by activists, researchers, and journalists before Facebook discovered these pages as coordinated inauthentic behavior. Without reading these manipulated metadata within the organic context of the platform and alongside other social movement organizing, it is unlikely that the data craft tactics from these exploited pages would have been identified automatically as coordinated inauthentic behavior by platform corporations.

Eine Übersicht von Methoden, Manipulationen auf die Spur zu kommen:

P.S.: Eine der Autorinnen, Joan Donavan, hat eine der besten Webseiten. Have a look <3

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Data + Code Lesenswertes Politik + Wirtschaft

Die 90er-Jahre-Technologie-Party

Welcome to the Revenge of ’90s Internet

The Verge vergleicht die großen der Technologie-Industrie – Google, Facebook und den Chip-Hersteller Qualcomm – mit den dominanten Firmen der 90er Jahre:

You can keep going: Facebook is now pitching itself to media companies as their savior, just as AOL once did. Most websites get a tremendous amount of traffic from Facebook; it’s only a matter of time before Facebook starts aggressively charging for that traffic.

Google = Microsoft
Facebook = AOL
Apple = Sony
Buzzfeed = Yahoo

Die Begründungen dazu nach dem Link

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Medien + Internet

Geldregen im App-Store

Private virtuelle Währungen boomen – und scheitern: Facebook und Microsoft haben sie wieder abgeschafft, Amazon eingeführt. Warum sollte es beim E-Commerce-Riesen klappen?

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Medien + Internet

„Das läuft viel schneller“: Interview mit dem Macher der Facebook-Seite „Infoseite – Hochwasser 2013 Bayern“

Eine oft genutzte Informationsquelle zum Hochwasser istin Bayern die Facebook-Seite „Infoseite – Hochwasser 2013 Bayern“. Seit dem 2. Juni haben über 132 000 Menschen auf „Gefällt mir“ geklickt und werden so mit Fotos, Links und Nachrichten aus den Hochwassergebieten versorgt. Macher der Seite ist Daniel Wildfeuer, der in Prä-Facebook-Zeiten das in Niederbayern sehr erfolgreiche soziale Netzwerk „bsm-party“ mitbegründet hat und während der WM 2010 eine Fanpage mit Inhalten bespielt hat. 

Hochwasser in Bayern Facebook

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Data + Code

Gephi: Netzwerk bei Facebook visualisieren

Spielen am ersten Tag des neuen Jahres: Mein soziales Netzwerk bei Facebook. Voilà:

facebook networkwhite

Die Grafik habe ich mit Gephi erstellt, einem Open-Source-Programm, um Netzwerke zu visualisieren.

Erkennbar ist: Es gibt drei Zentren bzw. Subnetzwerke innerhalb meiner Freunde: Schule, Familie und Studium, in denen sich die Leute auch untereinander kennen. Daneben ein paar Grüppchen oder einzelne Menschen. So weit so wenig überraschend.

Die ersten Schritte mit Gephi sind nicht schwer, auch dank einem guten Einführungstutorial, auch wenn klar ist, dass das Programm viel mehr kann als sich zum Beispiel ein paar Cluster ausgeben zu lassen. Man kann Filter drüber legen, sich statistische Werte ausgeben lassen …

An die eigenen Facebook-Daten kommt man über eine App namens Netvizz. Man kann sich dort eine Datei mit den eigenen Freunden, deren angegebenes Geschlecht und Region (Deutschland, USA etc) runterladen. Optional kann man sich auch Gruppen oder Seiten, die einem gefallen und deren Posts holen, was aber schon eine Weile dauert – und ich deshalb abgebrochen habe. Auch weil ich diese Daten ja eigentlich auch gar nicht brauche.

Nachdem ich mir meine Daten heruntergeladen habe, habe ich mich an ein Tutorial gehalten: Getting Started With The Gephi Network Visualisation App – My Facebook Network, Part I. Insgesamt gibt es vier Teile (Teil 2, Teil 3, Teil 4), wobei der dritte Teil eigentlich obsolet ist, denn Teil 4 zeigt eine bessere Methode für das Clustering als die im dritten Teil vorgestellte Art.

Aufmerksam wurde ich auf Gephi durch “Die 250 meistgenannten Personen 2012” im Open Data Blog von Zeit Online.