Wie man Twitter richtig benutzt und etwas Social Media Science-Fiction

Social-Media-Begeisterte dieses modernen Zeitalters, Twitterer, Leser, Steemianer,

In diesem Artikel gibt es einige Tipps zum Benutzen von Twitter sowie Eindrücke meinerseits. Meine Begeisterung für Twitter und Social Media an sich ist im Zuge des Erstellens dieses Artikels etwas gestiegen.

Das ganze hier ist so eine Art Anleitung und Erfahrungsbericht für Twitter. Aber auch ein Feedback für das Unternehmen Twitter, deren Produkt und wie gut es funktioniert oder was damit möglich ist.

Gegen Ende wird es dann auch wieder etwas deeper - Science-Fiction Zeug(Fiction im Sinne von meiner Fantasie/Fiktion) mit KI und virtuellen neuronalen Netzwerken im Einsatz bei Social Media.

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Bei Twitter gibt es "Suchoperatoren"

Erstmal ein paar eigentlich Basisdaten über die Twitter-Suche, die viele vielleicht noch nicht kannten, was aber Grundwissen sein sollte wie ich finde. Es ist nämlich eigentlich sehr genial. Such-Operatoren sind spezielle Befehle die man in die Suchleiste bei Twitter eintippt. Dadurch werden Tweets nach bestimmten Eigenschaften gefiltert.

Man kann z. B. Links und Antworten ausblenden. Mit den beiden Operatoren -filter:links und -filter:replies

Das Minuszeichen steht dabei für das Herausfiltern. Würde man es weglassen so würde der umgekehrte Effekt eintreten es würden nur Tweets mit Links auftreten oder nur die Antworten. Das selbe geht auch für Bilder, die Hashtags selbst und einige weitere Tweet-Eigenschaften.

Auch die Sprachen kann man mit lang:de, lang:en usw. einstellen.

Nach mehreren Hashtags zu suchen ist natürlich auch möglich. Dabei kann man diese ein- oder mit Minuszeichen auch ausschließen. Außerdem kann man eine Oder-Funktion mit ihnen bilden, indem man sie mit OR trennt anstatt mit einem einfachen Leerzeichen.

Man sieht hier schon, dass das fast schon etwas für Informatiker oder Nerds ist die krampfhaft nach was ganz bestimmtem suchen... Man kann es nutzen um sehr präzise Suchen durchzuführen und so relevante Tweets finden. Dazu kommen wir nämlich noch. Twitter ist anscheinend noch nicht so weit dass eine KI das für uns übernehmen kann. Bietet aber ansonsten tolle Tools dafür. Gehen wir damit in die Praxis über.

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Beispiel: nach #Bitcoin suchen

Was wird gerade so über #Bitcoin gesagt und wie benutze ich die Twitter-Suche um das herauszufinden? Vielleicht bist du Analyst und willst das Sentiment des Marktes ermitteln. In der Bewertung, wie viral #Bitcoin gerade ist, kann das ja vielleicht ganz hilfreich sein.

Wenn man nach #Bitcoin sucht hat man das Problem, dass etliche Accounts einfach ihre Links zu irgendwelchen Artikeln rein hauen. Aber was man will ist ja eigentlich zu erfahren was denn die normalen User zum Thema sagen. Wird über #Bitcoin geredet?

Die findet man ohne die Nerven zu verlieren nur dann wenn man die in Übermasse vorhandenen Links ausblendet. Das geht mit dem Suchoperator:

-filter:links

Andererseits kann man natürlich den Suchoperator auch umkehren(ohne Minuszeichen) um gezielt nach geteilten Artikeln und News zu suchen, und dann dazu Feedback und Kommentare geben oder es weiterverbreiten falls man denn jemals einen guten Artikel findet...

Das selbe gilt auch für den Suchoperator

filter:videos

Wenn man gezielt nach Videos sucht. Das schließt die Youtube-Links mit ein. Hier ist es auch besonders sinnvoll und man findet mitunter interessantes Zeug, denn wer seine Videos teilt, wird den #Bitcoin Hashtag sicher mit rein nehmen. Wenn Durchschnittsuser Twittern, denken sie hingegen oft nicht daran, den Hashtag zu setzen. Hier muss man nach dem Schlagwort an sich suchen(also ohne #) Dadurch erhöht sich die Anzahl der Tweets, aber es sind oft auch nur nebensächliche Erwähnungen.

Auch die Antworten raus zu filtern ist da dann wohl eher sinnvoll. Mit

-filter:replies

geht das. Außer natürlich man ist darauf aus zu sehen, was denn so für Diskussionen abgehen und ob sich vielleicht gestritten wird. Kann auch lustig sein.

Das nächste Problem das noch vorkommen kann ist dass es etliche Accounts gibt, die nichts weiter machen als die Preise von Bitcoin und irgendwelchen anderen Coins und natürlich Shitcoins zu posten. Daher trifft man eine Auswahl an Hashtags welche man ausblendet. Dabei muss man sowohl auf $ Zeichen als auch auf # achten und das Minuszeichen davorsetzen:

• -$XRP
• -$XMR
• -$EOS
• -#XRP
• -#XMR
• -#EOS

usw...

Nötig ist das aber nicht. Dazu hat man natürlich auch die Möglichkeit, Spam- und Bot-Accoutns zu blockieren oder stumm zu schalten. Diese tauchen dann in den Suchergebnissen auch nicht mehr auf.

Am Ende kommt dann also in etwa das hier bei raus:

-filter:links -filter:replies lang:de #bitcoin -$XMR -$XRP -$EOS -#XMR -#XRP -#EOS

Dass die meisten User gar nicht auf die Idee kommen, so etwas überhaupt zu machen kann man sich wahrscheinlich denken. Egal ob zu #Bitcoin oder zu was anderem.

Anders ist es aber eigentlich gar nicht möglich überhaupt relevante Tweets raus zu bekommen ohne die Nerven zu verlieren. Denn es wird so viel Schrott gepostet. Da so viel Schrott gepostet wird, hat kaum jemand Lust, überhaupt nach Hashtags zu suchen. Würden mehr User um die Suchoperatoren wissen und diese auch gekonnt einsetzen, wäre das vielleicht anders. Ich habe schon mal gesagt, dass Twitter eine riesige Müllkippe ist. Aber auch eine Müllkippe die dir die Tools gibt, diese schnell zu durchwühlen und den Müll raus zu filtern, wie wir jetzt gelernt haben. Das ist doch dann wieder eine tolle Art von Müllkippe! Und du kannst darunter auch den Schrott zu erkennen, der kein Schrott ist.

(GIF - Benlaxer im Müll)

Hier die Such-URL dazu:

https://twitter.com/search?q=-filter%3Alinks%20-filter%3Areplies%20lang%3Ade%20%23bitcoin%20-%24XMR%20-%24XRP%20-%24EOS%20-%23XMR%20-%23XRP%20-%23EOS&src=typed_query&f=live

Oder die einfachere Version:

-filter:links -filter:replies lang:de #bitcoin

https://twitter.com/search?q=-filter%3Alinks%20-filter%3Areplies%20lang%3Ade%20%23bitcoin&src=typed_query&f=live

Oder wenn man gezielt nach Artikeln sucht:

filter:links -filter:videos -filter:replies -filter:images lang:de #bitcoin

https://twitter.com/search?q=filter%3Alinks%20-filter%3Avideos%20-filter%3Areplies%20-filter%3Aimages%20lang%3Ade%20%23bitcoin&src=typed_query&f=live

Natürlich geht das für #bitcoin ebenso wie für alles andere und für alle Sprachen. Sowie natürlich für beliebige Kombinationen aus Hashtags, Usernamen, Schlagwörtern usw.

Jetzt wisst ihr wie man die Twitter Suche überhaupt erst mal richtig benutzt. Ihr braucht mir nicht zu danken. Das habe ich doch gern gemacht! Allerdings gibt es noch einiges mehr an Suchoperatoren die man benutzen kann um kreativ zu sein. Ich habe jetzt eher nur die erklärt die ich selbst benutze.

Im Folgenden kommen wir zu einer weiteren interessanten Anwendungsmöglichkeit für die Suche.

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Die Twitter-Suche als modifizierte, gefilterte Version der eigenen Timeline

Wenn man fast 1000 Accounts oder so folgt heißt das nicht, dass man von diesen alles liest was sie schreiben. Man kann mithilfe der Twitter Suche auch nur das lesen, was einen auch interessiert. Hierzu müssen die Twitterer natürlich Hashtags auch einbauen, also dieses Twitter-Kernkonzept auch nutzen. Zumindest wäre es hilfreich. Aber das machen sie ja zu einem großen Teil auch. Außerdem kann man auch nach Schlagworten ohne # suchen falls nicht.

Bei der Twitter Suche kann ich auf "Von Accounts denen du folgst" oder auf "alles" schalten. Dazu kann ich beliebig viele Hashtags(die Dinger mit # am Anfang) und oder Usernamen(die Dinger mit @ am Anfang) sowie alleinstehende Schlagworte durch OR getrennt in die Suchleiste eingeben. Schon habe ich eine auf das Wesentliche reduzierte, sehr übersichtliche Version meiner Timeline. Diese Suche kann ich auch als Lesezeichen abspeichern, da ja alle Suchoperatoren in der URL enthalten sind. In der App kann ich so eine Suche aber auch speichern. Twitter hat also keine Filtermechanismen so wie bei Facebook, sondern du kannst die Filter bei Bedarf komplett selbst festlegen. Auch hier muss man natürlich erstmal auf die Idee dazu kommen.

Immerhin kann ich 100 und mehr Suchoperatoren anwenden. Und somit alle möglichen Schlagworte, Usernamen und Hashtags eingeben die mich auch nur im entferntesten interessieren könnten und bekomme so eine nach meinem ganz eigenen Willen gefilterte Version meiner Timeline, die wirklich vollständig unter meiner eigenen Kontrolle steht. Nichts mit KI, Algorithmus, Mind Control oder dergleichen.

Jedoch ist das ganze ohne Retweets. Wenn die Retweets derer denen ich Folge da auch mit berücksichtigt werden könnten und auch noch gefunden werden wäre es richtig genial.

Meine These ist jedenfalls, dass 90% und mehr der User gar nicht um diese Möglichkeiten wissen oder so weit nicht denken und sie nicht anwenden. Weil sie ja eh übers Smartphone drin sind und es da umständlicher ist. Wobei es auch dort funktioniert und man dort Suchanfragen auch speichern und wieder neu aufrufen kann, nachdem man einmal alle Operatoren eingetippt hat. Der Großteil weiß jedenfalls wahrscheinlich trotzdem gar nicht wie man Twitter eigentlich benutzt. Zumindest nach meiner hier dargelegten Auffassung.

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Jetzt stellt euch vor da sind 1000 unterschiedliche sich gegenseitig folgende User die wiederum alle über mehrere unterschiedliche Themen twittern, die natürlich auch mit unterschiedlichen Tags in Zusammenhang stehen. Die Timeline besteht für die meisten somit zum Großteil aus Zeug, das man gar nicht wahrnimmt. Man will aber nicht anderen entfolgen nur weil diese auch über für einen selbst nicht relevantes Zeug schreiben.

Man kann das "Folgen" also auch als eine Art Einschlusskriterium für die Suche benutzen, anstatt als Abonnement. Das ist hier bei dieser Vorgehensweise der Denkansatz. Ich könnte eh nicht meine gesamte Timeline lesen. Zum einen schafft das Twitter-UI es von technischer Seite sowieso nicht, sie komplett anzuzeigen und zum anderen scrollt man da einfach nur unaufmerksam durch.

Über die Suche hat jedoch jeder die Möglichkeit, genau die für einen selbst wichtigen Hashtags festzulegen und das ganze nach eigenem Willen zu filtern. Theoretisch müsste ich also sichergehen können, dass wenn ich einen durch mehrere Hashtags markierten Tweet absende, dieser auch bei genau den Followern ankommt die nach diesem gezielt suchen, bei den anderen aber nicht.

Es wäre ein bewusster, selbstbestimmter Umgang mit Social Media. Dass dieses Konzept nicht funktioniert würde ich bei Twitter oder Social Media generell als systemisches Problem bezeichnen. Es liegen Fehler im Userverhalten und natürlich in der Usability vor. Die Möglichkeit ist aber wenigstens da und so kann man wie so ein Spion den Überblick über alles relevante behalten was dort so gepostet wird. Maximal kann ich auf die Weise selbst nach für mich relevanten Tweets suchen. Mich aber nicht darauf verlassen dass andere das auch tun. Obwohl Hashtags genau für so eine Vorgehensweise wie gemacht sind. Aber es wird wohl kaum so kommen, dass alle Twitter-User diesen Artikel hier lesen und dann das darin beschriebene Anwenden.

Auch das Stummschalten von Hashtags ist eine gute Funktion, die sicher auch viele gar nicht richtig zu nutzen wissen. Auch wenn ich denke, dass diese Funktion schon öfter benutzt wird. Damit kann man nämlich das Gegenteil von dem machen was ich jetzt die ganze Zeit beschrieben habe: Eine Timeline filtern, aber genau umgekehrt: Mit Ausschluss-Kriterien und nicht mit Einschluss-Kriterien.

Bei beiden Ansätzen gilt folgendes: Wenn z. b. der User @marcus0alameda gerade Die Serie "Rick und Morty" schaut und dadurch andauernd über #RickAndMorty aber eben vielleicht auch weiterhin über #Bitcoin twittert, einen das eine davon aber mal so gar nicht interessiert, kann man das stummschalten. Auf der anderen Seite kann @marcus0alameda sich dann sicher sein, dass er niemanden auf die nerven geht mit seinen Tweets. Und es stellt kein Problem dar, Accounts zu folgen die über sonst wie viel verschiedene Sachen schreiben. Ich habe so z. B. so ziemlich alle Hashtags im Zusammenhang mit Politik, mit Fernsehen oder mit Fußball stumm geschaltet ebenso wie die Hashtags einiger Shitcoins.

Damit das gut funktioniert müssten aber auch hier wieder die Hashtags von einer großen Anzahl User viel öfter und besser verwendet werden. Wie gesagt, die User wissen irgendwie nicht so richtig wie man Twitter benutzt. Es wäre viel mehr drin wenn Hashtags besser benutzt werden würden. Damit sind wir beim nächsten Thema.

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Hashtags, Empfehlungssysteme, Metcalfes Law

Sie sind wie ein Meme oder ein Klischee für Internet und Social Media. Hashtags sind einer der Kerne von Twitter. Und es ist einfach schade dass so viele User gar nicht wissen damit überhaupt richtig umzugehen. Sogar Twitter selbst weis es nicht. Oder noch nicht ganz. Eigentlich sollte ein Tweet ohne Hashtag systemseitig gar nicht erst abgesendet werden können. Es sollte eine Fehlermeldung kommen "Tweet fehlgeschlagen, füge mindestens einen Hashtag ein" Das wär ein Traum. Twitter hat verlernt mit Hashtags umzugehen. Wenn man sich die Trends anschaut fällt sogar auf, dass viele davon gar keine Hashtags sind sondern nur Schlagworte ohne #

Der Vorteil von Hashtags ist, dass sie in einen Satz eingebaut werden können. Es können aber auch spezielle Themen-, Meme-, Event-, oder sonstwasbezogene Zeichenketten oder Begriffe sein.

Mithilfe von Hashtags und Likes kann der Algorithmus von Twitter, oder irgendein anderer Algorithmus der Twitter durchsucht und Daten verarbeitet, die für User relevanten Tweets besser ermitteln. Es können individuelle Relevanz-Scores für Tweets für jeden einzelnen User ermittelt werden, wenn man erst mal weiß, welche Hashtags ein User mag.

Um weiter zu zeigen wie weit so was ausarten könnte muss ich zunächst einen kurze Präsentation vorführen lassen, welche gut aufzeigt wie Empfehlungen in Netzwerken(Wie Amazon oder Youtube z. B.) funktionieren. Wer bis hier her gelesen hat, schafft es jetzt auch noch die erste Hälfte dieses Vortrags zu hören:

"Produkt-Matrix mal Pommes-Vektor!"

😂

Die Pommesbude hat nur 3 Produkte. Amazon hat aber Millionen Produkte. Mehr verschiedene User/Kunden und mehr verschiedene Produkte bedeutet, hier skaliert der Nutzen, den so ein Empfehlungssystem hat, mit nach oben. Was bei Amazon die Produkte sind, die gekauft werden, sind oder wären bei Twitter einfach die Tweets die Favorisiert werden.

aus

Kunden die A kauften, kauften auch B

wird:

User, die A favorisiert haben, favorisierten auch B

Hashtags sind dabei einfach das was auf Amazon die Produktkategorien sind. Auch hier würde das selbe Phänomen auftreten und jeder würde noch mehr Tweets angezeigt bekommen, die die selben Hashtags beinhalten wie die die man bereits Favorisiert hat.

Durch Hashtags und Favoriten kann man hier valide Scores errechnen um neue Tweets für User raus zu suchen. Durch Favorisieren von Tweets mit Hashtags kann das System ausrechen, welche Hashtags für den User am wichtigsten sein müssen. Es kann auch Interessen-Schnittmengen-Werte zwischen Usern errechnen und das ebenfalls in Empfehlungen einfließen lassen. Hashtags im Zusammenhang mit Gefällt-mir-Angaben ist pure, netzwerktechnische Macht, die zu einer besseren Erfahrung auf der Startseite für den User führen kann. Ich stelle mir das so vor, dass ich die Startseite immer weiter durchwischen kann und dadurch der Algorithmus immer weiter sucht. Sogar bis er irgendwann unwichtige Dinge findet. Tweets mit geringeren auf mich bezogenen Relevanz-Scores eben. Wenn die mit den hohen Scores schon aufgebraucht / durchgewischt sind.

So könnte das Bild sein, das ein Social-Media-Algorithmus von einem einzelnen User hat:

(Nach eigenem subjektivem Eindruck erstellt - Mit diesem Wordcloud Creator)

Wenn ich wische, sage ich dem System "mir ist langweilig, gebe mir etwas das ich lesen kann!" - Dann sucht das System die nächstbesten Tweets raus, die zu mir passen.

Scoring Faktoren könnten dabei in etwa sein:

• Tweet enthält Hashtag der oft in Tweets vorkommt die mir gefallen
• Twee gefällt anderen Usern die ähnliche/deckungsgleiche Hashtag-Pools haben
• Tweet gefällt anderen Usern die viele ähnliche Gefällt mir Angaben haben

Das Programm könnte auf mein Wischen reagieren und sagen "Es gibt viele User die ähnliche Hashtags mögen wie du und sie haben diesen Tweet hier favorisiert - probier doch mal den" Außerdem könnte es oft vorkommen, dass mir Tweets angezeigt werden, bei denen jemand etwas zu sagen hatte, was mit mehreren Hashtags im Zusammenhang steht, die in meinem Pool enthalten sind.

Sicher, da sind noch mehr Faktoren möglich. Und wenn ich dann so einen Tweet Favorisiere merkt das Programm auch dass es etwas richtig gemacht hat und kann sich so weiter verbessern. Also fast schon selbstlernend. Und wird so besser darin, sein Versprechen zu erfüllen:

"Du siehst die besten Tweets zuerst."

(Eine der beiden Optionen für die Twitter Timeline/Startseite)

Twitter macht dies zurzeit nicht. Ich kann nicht nach oben wischen um neue Tweets suchen zu lassen. Es funktioniert aktuell um einiges anders. Tweets auf der Startseite werden anscheinend eher dadurch angezeigt, indem User, denen man Folgt, sie Favorisieren. Ich könnte mir nur vorstellen, dass Twitter sich irgendwie in die beschriebene Richtung entwickeln wird. Es würde deswegen jetzt nichts bringen, ein neues Netzwerk zu bauen, das es besser macht, denn davon hat dann auch keiner etwas. Aus folgendem Grund:

(Metcalfes Law Veranschaulichung für Kommunikationsnetzwerke, hier Telefone - Verschiedene Quellen, applicoinc.com, Wikipedia)

Je größer das Netzwerk desto effektiver und mächtiger wird so eine Vorgehensweise mit Empfehlungssystemen. Sie steigt im Quadrat wenn die Netzwerkgröße linear ansteigt. Je mehr User, desto mehr Daten für Empfehlungen für andere User. Deswegen wirkt das Metcalfesche Gesetz / der Netzwerkeffekt für Social Networks bestimmt noch einmal besonders stark. Somit wäre es ein extrem hoher Aufwand für ein neues System, die gleiche Größe zu erreichen. Stattdessen wäre es viel besser wenn Twitter sich von sich aus verbessert und weiter entwickelt. Wahrscheinlich hat kein anderes Netzwerk irgendeine Chance gegen Facebook und ich habe sogar schon bei Twitter meine Zweifel. Es hat aber dieses tolle Image mit den Hashtags und dieser Newsfeed-Methodik und gibt dem User mehr Freiheiten und Tools, während Facebook ja mehr so eine Art Hassobjekt ist.

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KI und neuronale Netze

Gehen wir noch weiter ins Thema Netzwerke rein, indem wir jetzt noch die Neuronalen Netzwerke hinzuziehen. Das gilt auch nicht mehr nur Für Twitter sondern auch für futuristisches Social Media generell und auch nicht mehr nur für Hashtags sondern alle Daten.

Machen wir es also noch komplizierter... Ab wann ist ein Algorithmus / ein Programm eine KI? Wenn es super komplex und selbstlernend ist? Vorteile für Social Media hätte es. Mit so einfacheren einleuchtenden Algorithmen wie zuvor veranschaulicht könnte man mir zwar schon enorm viel Arbeit abnehmen und mir das Zeigen was ich sehn will, aber es wird sich irgendwie immer innerhalb so einer Blase abspielen innerhalb derer ich mich aufhalte. Es bräuchte eine KI, die noch auf komplett andere Ideen kommt.

Das würde also bedeuten: Eine KI sucht mir aus allem was gepostet wird das raus, was mich interessiert oder interessieren könnte, bevor ich es überhaupt selbst weiß bzw. wissen kann. Anhand meiner Daten und Daten anderer. Es müssen hierzu virtuelle neuronale Abbilder der User geschaffen werden, indem sie aus dem Nutzerverhalten heraus modelliert werden. Um diese Daten dann zum Ermitteln geeigneter Inhalte zu verwenden.

Wenn ich ein Individuum lange genug beobachte und Daten über es sammle, dann kann ich irgendwann ein virtuelles neuronales Abbild von diesem Individuum erschaffen. Natürlich ein extrem stark vereinfachtes, eingeschränktes und nur ein für die Umgebung(wie z. B. Twitter) relevantes. Ist das virtuelle Neuronale Netzwerk irgendwann groß genug und skaliert seinem Nutzen also langsam hoch(wieder Metcalfes Law), so kann also dieses virtuelle Abbild sogar in einem gewissen Maß Entscheidungen für das "Originale Individuum" im Voraus treffen, ohne dass das Original sich darum kümmern muss. In diesem Fall also: Sich stellvertretend auf die Suche nach Inhalten machen.

(Keine realistische Darstellung - pixabay.com)

Ja, auch auf Neuronale Netzwerke lässt sich Metcalfe anwenden. Egal ob virtuelle oder organische. Jede Information ist in einem neuronalen Netzwerk sozusagen ein Knotenpunkt(eigentlich braucht es schon etliche Knotenpunkte um eine Information Abzubilden, aber wir können es jetzt mal so vereinfacht ausdrücken), der sich mit anderen verbinden lässt. Je mehr Daten, desto mehr Nutzen also im Quadrat.

Nutzen bedeutet in diesem Fall das Aufkommen von Ideen. Wir Menschen kombinieren quasi Daten und erhalten somit neue Ideen. Je besser unser Gehirn vernetzt ist und je mehr Daten es verarbeiten kann desto mehr Ideen können da entstehen, solange es aufgrund der entsprechenden Hormone/Transmitter und durch Versorgung mit Energie aktiv ist. Da basiert unsere ganze Kultur drauf.

Bei so einem virtuellen neuronalen Netzwerk in einem Social Media wären die "Ideen" einfach die Informationen, was man was wo gelikt hat(daher was die einzelnen User mögen), welche Hashtags und sonstige Daten, die sich miteinander kombinieren lassen, um neue relevante Inhalte zu entdecken.

Entscheidend ist hier auch noch, dass die neuronalen Abbilder aller User miteinander zusammen wirken. Sie können sozusagen kommunizieren und tauschen sich ohne jegliche Barrieren aus, empfehlen sich gegenseitig Inhalte und produzieren zusammen neue Ideen, sodass die jeweilige Plattform diese dann dem originalen echten User in der realen Welt auf dem Bildschirm in seiner Timeline anzeigen kann.

(Dies soll darstellen wie mehrere(hier 5 an der Zahl) virtuelle User-Abbilder vernetzt werden und ihr Potenzial, Ideen zu erzeugen, steigern - Mit Paint aufgearbeitet)

Unsere Gehirne sind ja Netzwerke, die sehr groß sind. Dadurch sind sie sehr sehr mächtig und bescheren uns ein Bewusstsein, Kreativität, und vieles mehr. Jetzt stelle man sich vor, man verbindet diese Netzwerke zusätzlich noch miteinander. Verbindet man zwei Netzwerke so bekommt man ein größeres Netzwerk dabei heraus. Nach Metcalfe hat man dann eines das um ein vierfaches mächtiger ist. Zumindest vom Potenzial her. Verbindet man 10 Milliarden Netzwerke(irgendwann sind wir so viele Menschen) so hat man ein Netzwerk das um ein 100 Billiarden faches mächtiger ist...

Soziale Netzwerke haben wenn überhaupt jedoch nur geringfügige, extrem stark vereinfachte, bruchstückhafte Abbilder unserer Gedankenwelt, wenn sie die Daten die von uns produziert werden zur Modellierung verwenden. Aber sie können die Daten/Abbilder/Netzwerke aller User miteinander kombinieren und das zusammen weist dann doch wieder eine relevante Macht auf, die im Rahmen des Social Media Empfehlungssystems genutzt werden kann.

Eine Social-Media-KI ist eine die durch Userdaten gespeist wurde. So ein Ding was sich aus winzigen Bruchstücken unser aller Gedanken irgendwie zusammensetzt und dann auf einmal selbst anfängt für uns zu denken?

Uff

Bitte stellt Fragen wenn irgendwer nicht genau versteht wovon ich hier rede... Das geht ja auch tief in Bereiche rein wo ich eigentlich nur noch in der Zukunft und im Science Fiction herumfantasiere. Wie am Anfang auch angekündigt.

Denkt man da eine Weile drüber nach - natürlich ist das gleichermaßen beängstigend wie begeisternd. Die Frage ist: Kann ich mich entscheiden diesen Service zu nutzen oder nicht? Und besitze ich die Geisteshaltung, jeglicher Werbung, die mir dadurch auch angezeigt wird, zu widerstehen, sodass ich finanziell keinen Nachteil dadurch habe?

Der Nutzen bei so einer KI ist die Ersparnis an Zeit und das Auffinden von Inhalten die man sonst gar nicht finden würde. Natürlich kann der originale Mensch immer besser wissen, ob er etwas mag. Aber er hat nur eine begrenzte Ausdauer beim Durchsuchen von Timelines und Suchergebnissen und eine begrenzte Zeit. Remember: Unser Hirn verbraucht Energie und ist eigentlich sehr lame... Die aus den Userdaten gespeiste KI macht alles wesentlich schneller und kann dem User so tagelange Arbeit und Surfen auf sozialen Plattformen in Sekunden und Minuten abnehmen. Sie ist nie gestresst oder gelangweilt, muss sich nicht aufregen wenn sie über nervige Inhalte stolpert und verfügt natürlich auch über viel mehr Informationen.

Wenn man sich auf so ein System einlässt, bekommt man sozusagen Ideen(vorgeschlagener Inhalt gleichzusetzen mit Idee), die durch ein großes virtuelles neuronales Netzwerk erzeugt werden, welches sich aus aus den miteinander kombinierten virtuellen neuronalen Abbildern der Userbase ergab. Wir verwenden dabei Technologien und Energie/Rechenpower um unsere Gedanken virtuell zu kombinieren und denk- sowie Suchprozesse auszulagern, damit wir diese selbst nicht erledigen müssen oder eben Ergebnisse bekommen die wir als einzelnes und organisches Individuum gar nicht hätten ermitteln können. Es macht dann gar keinen Sinn mehr, selbst nach etwas zu suchen(das worum es am Anfang dieses Artikels mal ging) - denn die KI kann in viel kürzerer Zeit viel mehr Zeug finden dass du viel besser finden wirst. In Abhängigkeit davon wie gut/groß das ganze Netzwerk ist. Man muss aber noch eins bedenken: Das ganze wird irgendwann ziemlich sinnlos, denn anstatt dass die KI die Inhalte sucht, kann sie sie eigentlich auch einfach selbst erstellen. Ich seh schon wieder in welche Absurditäten das ausartet...

Da stelle ich mir sowas vor wie "Unität" aus Rick and Morty. Ein Kollektives Bewusstsein, welches einzelne Individuen Assimilieren kann und dadurch seine Denkleistung hochskaliert.

(Ja, das ist nicht Unität sondern ein vergleichbares Volk das dort auch vorkommt. Aber hier erkennt man den Sinn dahinter wegen dem zusätzlichen Star Trek Bezug noch mehr, auch wenn man Rick und Morty nicht kennt)

Eine Social Media KI assimiliert aber anders und benutzt auch eigene Rechenleistung und nicht die Gehirne ihrer Opfer. Nämlich einfach indem sie durch Beobachtungen Abbilder modelliert und diese dann ins eigene Netzwerk integriert. Irgendwann sind wir da ja auch an dem Punkt, wo wir uns gar nicht mehr austauschen brauchen, denn unsere virtuellen Abbilder machen es ja bereits. Barrierefrei(also ohne zwischenmenschliche Kommunikation) als Einheitsbewusstsein. Es könnte dann Millionenfach schneller voran kommen mit Ideen, Technologien entwickeln und Forschung, sodass wir uns damit gar nicht mehr befassen müssen.

Hier kann man sicher endlos weiter über KI, neuronale Netze, Big Data, Überwachung, und so weiter schreiben. Aber es wird auf diesem Blog hoffentlich noch oft genug um diese Themen gehen.

Schon im vorletzten Artikel ging es auch um KI und Rechenpower. Wie sollte man denn jetzt jemanden aufhalten, der über so viele Daten, so weit fortgeschrittene KI und so viel Rechenpower und Energie verfügt, dass er das Verhalten der Menschheit im Voraus berechnen kann, wenn er genügend präzise mentale Abbilder der Menschen besitzt? Das ist bestimmt die ultimative Social Media Dystopie. Und dann haben wir ja noch die Fantasie von der sich selbstständig machenden KI.

Im übrigen ist Rick und Morty die beste Serie der Welt und mit dafür Verantwortlich dass ich solches Zeug hier schreibe.

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Ende, Schlussfolgerungen, deutsche Twitter-Chat-Gruppe für Steem?

Alle hier getätigten Aussagen beruhen auf eigenen Erfahrungen und Eindrücken sowie natürlich Tests mit und Screenshots von Twitter. Alles was danach kam beruhte auf den Zukunftsfiktionen im Bezug auf Twitter und Social-Media die sich daraufhin außerdem noch ergaben. Das Titelbild ist ein von mir erstelltes Meme mit Professor Membrane aus der Serie "Invader Zim" und dem Logo von Twitter. Analog dazu wie ich es einmal in einem anderen Artikel mit Voice gemacht habe. Da es ja auch hier wieder darum ging, wie man mit Technologie das Super-Social-Media der Endzeit erschafft.

Wollen wir doch noch mal Kurz den Bogen zurück zu Twitter bekommen...

Was sind die Hauptpunkte wie man Twitter besser benutzt?

• Die Suchfunktion kreativ benutzen
• Hashtags rein hauen!

Was wären die besten Dinge die Twitter implementieren könnte?

• Mindestens ein Hashtag pro Tweet ist pflicht, oder eine Funktion zum Ausblenden von Tweets ohne Hashtag
• Suche nach Tweets "Von Usern denen du Folgst und deren Retweets"
• Startseiten-KI bzw. besserer -Algorithmus der uns die Arbeit abnimmt, vielleicht auch mehr als nur 2 Startseiten-/Timeline-Optionen

Sicherlich könnten diese ganzen Dinge auch für Steem funktionieren. Wir haben hier auch nicht umsonst Tags. Nur mit dem Unterschied, das jeder so ein System bauen könnte mit den entsprechenden Skills und wirtschaftlichen Motiven. Denn dies ist eine transparente Chain, auf der jeder alle Daten sehen kann. Was auf Twitter in gewisser Weise auch zutrifft. Nur deshalb ist es möglich, Tools und Bots für Twitter zu programmieren oder dass man Twitter-Statistiken auf Socialblade einsehen kann.

Eigentlich verstehe ich es nicht einmal, warum man Telegram oder Whattsapp erfunden hat, wenn man doch auch bei Twitter Chatgruppen erstellen kann. Ich denke Twitter ist ein guter Standard für Kommunikation, Nachrichten und um Zeug zu teilen. Während sich der eigentliche Content natürlich woanders befindet. Auf Webseiten oder z. B. hier auf Steem. Es wäre wirklich das beste wenn sich Twitter weiter entwickelt, anstatt das irgendwas neues aufkommt. Es wird sich die nächsten Jahre schlagartig verbessern müssen oder aussterben. Technisch läuft nämlich einiges nicht zufriedenstellend und sehr viele Features sind denkbar. Es ist das Netzwerk das bereits einen to-big-to-fail-Status erreicht hat, aber auch nicht so abgehoben wie Facebook ist, sodass es sich einbildet alles tun und lassen zu dürfen. Außerdem ist der CEO Jack Dorsey pro Bitcoin.

Wenn jemand eine Steem DACH Gruppe kennt fügt mich hinzu. Ansonsten würde ich eine Erstellen und euch Einladen, wenn ihr eure Usernamen in die Kommentare schreibt oder mich einfach bei Twitter anschreibt. Hierzu müssten wir mindestens zu dritt sein.

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Wie man Twitter richtig benutzt und etwas Social Media Science-Fiction