Why then the world’s mine network
Which I with software will open.

Der Vorteil einer abstrakten Methode wie der Social Network Analysis ist es, dass sich fast alle Daten, die irgendwie zusammenhängen, als Netzwerk betrachten und analysieren lassen. Das Paradebeispiel sind natürlich die Empfehlungsalgorithmen, die Nutzern von Google, Youtube oder Amazon erzählen, was sie sonst noch interessieren könnte. Überall dort, wo es empfohlene Produkte oder Produkte, die andere Kunden auch gekauft haben, gibt, kann man sehr einfach mit den Methoden der Netzwerkanalyse angreifen. Auf diese Weise wird aus den isolierten Paaren oder Mengen verwandter Produkte eine große Verwandtschaftskarte, auf der nicht nur Beziehungen, sondern auch Muster und Schwerpunkte erkennbar sind.

Ich habe mir einmal den iTunes-Appstore vorgenommen. Auf jeder (bzw. fast jeder) Downloadseite einer App sind weitere fünf Apps verzeichnet, die überdurchschnittlich häufig gemeinsam mit dieser App heruntergeladen oder gekauft werden. Das Netzwerk springt einem hier förmlich entgegen. Wenn man die 240 beliebtesten Apps der Kategorie Nachrichten auf diese Beziehungen hin erfasst, erhält man folgendes Netzwerk der Nachrichten-Applandschaft (Klick zum Vergrößern):

Die Größe der Knoten steht für die Anzahl der Bewertungen der Apps – solange es keinen Zugriff auf die Downloadzahlen der Apps gibt, könnte das eine Annäherung an die Bedeutung oder Verbreitung einer App sein. Die Farbe zeigt die unterschiedlichen Cluster von Apps, die besonders eng miteinander verbunden sind: Links in Hellblau und rechts in Dunkelblau sind zwei Cluster von Nachrichtenapps. Rechts findet man die Zeitungsapps von FAZ, Bild, Süddeutsche, Abendzeitung, Weserkurier etc., während links eher die iPad-Varianten von Onlineportalen wie Spiegel, Focus Online, Süddeutsche.de zu finden sind. Oben in Violett ist ein kleines Cluster von redaktionsunabhängigen Newsaggregatoren wie Pulse, Flipboard oder Reeder. Ganz rechts liegt Österreich, während im Süden die Türkei zu finden ist. Dazwischen ein Applecluster mit Apfeltech und Macwelt. Ganz im Norden ist das Review-stärkste Cluster von Nachrichtenaggregatoren und App-Nachrichten-Apps, das von MeinProspekt dominiert wird.

Die Apps mit den meisten Reviews in dieser Karte sind:

1. Mein Prospekt XL – 39.382 Reviews
2. n-tv iPhone edition – 16.140 Reviews
3. DER SPIEGEL eReader – 12.759 Reviews
4. FOCUS Online – 10.300 Reviews
5. DIE WELT – 9.312 Reviews
6. Flipboard – 6.394 Reviews
7. BILD HD – 5.722 Reviews
8. Tagesschau – 5.705 Reviews
9. NYTimes – 5.533 Reviews
10. AppTicker Push – 5.524 Reviews

In dieser Aufzählung fehlt die normale Version von BILD mit 24.146 Reviews, die ein isolierter Knoten ist, da für diese App keine verwandten Apps angegeben sind und auch keine der anderen Apps auf sie verweist – eine echte Anomalie, die ich mir im Moment nicht erklären kann.

Interessant ist auch der Blick auf die Anzahl der eingehenden Links, d.h. welche Apps besonders häufig als verwandte Apps genannt werden. Der Durchschnitt liegt bei 2,3.  Hier sieht die Liste ganz anders aus:

1. The Wall Street Journal – 51 Nennungen
2. AppAdvice – 45 Nennungen
3. Blastr – 40 Nennungen
4. NPR for iPad – 39 Nennungen
5. Flo’s Weblog – 27 Nennungen
6. eGazety Reader – 27 Nennungen
7. ??-??? ????? a – 25 Nennungen
8. SAPO News – 23 Nennungen
9. DVICE – 20 Nennungen
10. DER SPIEGEL – 18 Nennungen

Dieselben Apps erhält man bei der Berechnung des PageRank, d.h. der Wahrscheinlichkeit, beim Abwandern des Netzwerks zufällig auf die verschiedenen Apps zu stoßen. Die Anzahl der Verbindungen zwischen den Apps, also der Vernetzungsgrad ist relativ niedrig, da für jede App nur jeweils 5 verwandte Produkte angezeigt werden – insgesamt sind die 451 Knoten durch 1.055 Kanten verbunden.

Eines der wichtigsten Buzzwords im Marktforschungs- und Wissenschaftsjahr 2012 ist mit Sicherheit “Big Data”. Sogar die Zukunft eines Intenretriesen wie Yahoo! wird auf diese Frage zugespitzt: Wie hältst du es mit den großen Daten (dazu auch lesenswert das AdAge-Interview mit dem neuen CEO Scott Thompson)?

Auf den ersten Blick ist das Phänomen, das sich dahinter verbirgt, nichts neues: es gibt riesige Mengen an Daten, die darauf warten, analysiert und interpretiert zu werden. Diese Datenberge gab es früher auch schon – man denke nur an die gewaltigen Kundentransaktionsdaten, die klassischen Webzugriffslogs oder die Himmelsdaten aus den Observatorien.

Besonders spannend sind folgende Entwicklungen und Dimensionen des Big-Data-Phänomens:

Demokratisierung der Technik: Zum einen sind die Werkzeuge, um Datensätze in Terabytegröße zu analysieren, mittlerweile demokratisiert. Jeder, der ein paar alte Rechner im Keller stehen hat, kann daraus ein leistungsfähiges Hadoop-Cluster aufbauen und damit in die Analyse großer Daten einsteigen. Die Software, die man für Datenerfassung, Speicherung, Analyse und Visualisierung benötigt, ist größtenteils frei verfügbare Open-Source-Software. Wer zu Hause keine Rechner herumstehen hat, kann sich die Rechenzeit bei Amazon kaufen.

Ein neues Ökosystem: Mittlerweile hat sich hier eine lebendige Bastlerszene der Big-Data-Hacker entwickelt, die an den verschiedenen Big-Data-Technologien arbeitet und in Präsentationen und Aufsätzen die unterschiedlichen Anwendungsszenarien demonstrieren. Wenn man sich die Biographien der Big-Data-Community ansieht, fällt aber auch, dass man es sehr viel weniger mit Forschergruppen an Universitäten zu tun hat, sondern um Wissenschaftler (“data scientists”), die in den großen Internetunternehmen wie Google, Yahoo, Twitter oder Facebook arbeiten. Das ist zum Beispiel bei der Python-Entwicklergemeinde oder der R-Statistikercommunity anders. Im Augenblick sieht es sogar so aus, als verliefe der typische Karrierepfad an der US-Westküste weg von den Internetgiganten und hin zu neuen Big-Data-Startups.

Visualisierung von Netzwerken: Die visuelle Darstellung der Daten ist mittlerweile fast wichtiger geworden als klassische statistische Methoden, die nach Kausalitäten suchen. In diesem Zusammenhang hat auch die Netzwerkanalyse wieder stark an Bedeutung gewonnen. Fast alle soziale Phänomene und großen Datensätze von Venture Capitalists bis Katzenbildern können als Netzwerke visualisiert und exploriert werden. Auch hier spielen Open-Source-Software und offene Datenschnittstellen eine große Rolle. Programme wie die Netzwerkvisualisierungssoftware Gephi können sich in naher Zukunft direkt mit den Schnittstellen (APIs) der Plattformen Facebook, Twitter, Wikipedia oder Google verbinden und die abgerufenen Daten gleich weiterverarbeiten.

Neue Fähigkeiten und Stellenbeschreibungen: Eines der heißesten Buzzwords in der Big-Data-Szene ist der “Data Scientist”, der jetzt in klassischen Unternehmen genauso wie in Internetunternehmen für die Erhebung und Auswertung der anfallenden Daten sorgen soll. Auf Smart Planet habe ich eine gute Beschreibung der Fertigkeiten dieser “Datenjobs” gefunden: 1) Die Systemadministratoren, die sich mit Aufsetzen und Wartung der Hadoop-Cluster befassen und sicherstellen, dass der Datenfluss nicht gebremst wird. 2) Die Entwickler (oder “Map-Reducer”), die Anwendungen entwickeln, mit denen die Daten aus den Datenbanken abgerufen und verarbeitet werden. 3) Die eigentlichen Datenwissenschaftler oder Analysten, deren Aufgabe es ist, mit den Daten Geschichten zu erzählen und aus ihnen Produkte und Lösungen zu entwickeln. 4) Die Datenkuratoren, die für die Qualitätssicherung und Verknüpfung der Daten zuständig sind.

Um einen besseren Eindruck davon zu gewinnen, wie sich die Big-Data-Community selbst sieht, habe ich die Twitter-Kurzbiographien der 200 wichtigsten Big-Data-Analysten, -Entwickler, -kaufleute einer Netzwerkanalyse unterzogen: Ich habe die Kurztexte in ein Netzwerk transformiert, in dem die Begriffe die Knoten darstellen und gemeinsame Erwähnungen in einer Twitter-Bio die Kanten. Das heißt, jedes mal, wenn jemand in seiner Bio “Hadoop Committer” stehen hat, gibt es in dem Netzwerk eine neue Kante zwischen “Hadoop” und “Committer”. Insgesamt besteht dieses Netzwerk aus knapp 800 Begriffen und 3200 Verbindungen zwischen den Begriffen. Das Netzwerk habe ich dann auf ca. 15% des Umfangs reduziert, indem ich mich auf die am häufigsten verwendeten Begriffe konzentriert habe (z.B. Big Data, Founder, Analytics, Cloudera, Apache, Committer, Hadoop, Computer). Das mit Gephi visualisierte Ergebnis ist oben zu sehen.

Vor Jahren hatte ich an dieser Stelle schon über die große Bedeutung der gespeicherten Google-Suchanfragen als “Datenbank der Wünsche” geschrieben. Die Begriffe, die Menschen in das Google-Eingabefeld schreiben, spiegeln sehr genau ihre Wünsche wider – sowohl die offen kommunizierten als auch die geheimen.

Als Nebenbemerkung: Man könnte vermuten, dass Menschen mittlerweile ehrlicher zu ihrer Suchmaschine sind als zu ihren engsten Verwandten. Insofern sollte man intensiv über eine besondere Sorgfaltspflicht und einen besonderen Schutz dieser Daten nachdenken. Vielleicht gibt es bald neben der ärztlichen und der anwaltlichen Schweigepflicht auch so eine Art “Suchmaschinengeheimnis”, das garantiert, dass, was wir in einer Websuche über uns offenbaren, nicht in falsche Hände gerät.

Neben dieser besonderen Vertrauensstellung dieser Datenbanken, beeindruckt vor allem das hier sekündlich anfallende Wissen. Dadurch, welche Begriffe gemeinsam eingegeben werden, und welche überhaupt nicht, oder dadurch, welche Treffer dann tatsächlich angeklickt werden, und welche überlesen werden, entsteht eine Wissensdatenbank, die vielleicht sogar größer als die Wikipedia ist, da sie sich viel schneller ändert. Die Assoziation von “Bundespräsident” und “Anrufbeantworter” dürfte zum Beispiel ein sehr junges Phänomen sein. Ja, wenn es um diese aktuellsten Phänomene geht, scheinen die Algorithmen von Google sogar die Rolle eines politischen Beraters einzunehmen, der dem amtierenden Staatsoberhaupt Handlungsempfehlungen gibt:

Der Algorithmus schlägt den Rücktritt des Präsidenten vor

Diese scheinbare Empfehlung entsteht schlicht daraus, dass diese beiden Begriffe in den letzten Tagen, Stunden besonders häufig gemeinsam in Suchabfragen verwendet wurden bzw. besonders häufig gemeinsam in Webseiten auftauchen. Diese überdurchschnittliche gemeinsamen Vorkommen (oder: Kollokationen) verwandeln die Suchmaschine aber gleichzeitig in eine neue Art von Wissensspeicher. Anhand der Struktur der sekündlich eingehenden Suchabfragen (bei Google waren es laut ComScore allein in den USA im November 13 Milliarden Abfragen) können Maschinen sehr viel darüber lernen, wie wir Menschen Begriffe und Wissen organisieren.

Eine praktische Anwendung dieses Wissensspeichers habe ich in einem schon etwas älteren, aber einflussreichen Paper (Google Scholar zählt 246 Zitationen) der beiden Google-Mitarbeiter Mehran Sahami und Timothy D. Heilman “A Web­based Kernel Function for Measuring the Similarity
of Short Text Snippets“. Darin geht es um das Problem, die inhaltliche Ähnlichkeit von sehr kurzen Textschnippseln zu erkennen. Da es sich hierbei nur um wenige Wörter handelt, versagen klassische Methoden des Textminings wie zum Beispiel das Kosinus-Ähnlichkeitsmaß. Die Anzahl der Datenpunkte ist schlicht zu klein, um Aussagen über die Ähnlichkeit zu treffen.

Die Google-Wissenschaftler verwenden die Suchtreffer, die eine Suchmaschine wie Google auswirft, wenn man sie mit den Textschnippseln füttert, als Kontext-Vektor, mit dem sie dann die Übereinstimmung berechnen können, da er nun nicht mehr wenige Worte umfasst, sondern ein großer Corpus aus hunderten Dokumenten bzw. 1000-Zeichen langen Ausschnitten daraus darstellt. Das von ihnen beschriebene Verfahren stellt z.B. zwischen “Steve Ballmer” und “Microsoft CEO” eine Übereinstimmung von 0.838 fest, während das Kosinusmaß hier auf einen Wert von 0 gekommen wäre. Auch zwischen dem früheren CEO “Bill Gates” und “Microsoft CEO” gibt es eine Ähnlichkeit von immerhin 0.317 – aber auch seine korrekte Beziehung zu Microsoft findet dieses Maß heraus: “Bill Gates” und “Microsoft Founder” erzielt 0.677.

Abb. aus Sahami/Heilman (2006), S. 4

Der erste Anwendungsfall dieses Verfahrens, der hier in den Sinn kommt, sind natürlich die automatischen Vorschläge bei Suchabfragen. Insofern ist das oben beschriebene Wulff-Beispiel also nicht unbedingt eine politische Handlungsempfehlung, sondern das Ergebnis des Vergleichs von Kontextvektoren.

Eigentlich hätte ich nie gedacht, dass ich in diesem Blog einmal einen Post über das Ende der Blogosphäre schreiben würde, aber jetzt ist es so weit. Die Blogosphäre, sowieso von Anfang an ein fragiles, hauchdünnes Gewebe, fasert und franst zunehmend aus. Das “Bloggen” als verbindende Gemeinsamkeit ist hinfällig, nachdem es Blogs mittlerweile als allgemein akzeptiertes mediales Design Pattern auch auf die Onlineangebote traditioneller Massenmedien geschafft hat. Die typische Bloggerin oder den typischen Blogger als solches kann man wahrscheinlich ebenso schwer beschreiben wie typische Autofahrer oder typische Mobilfunknutzer.

Mein Indikator für diese Entwicklung war das diesjährige Bloggertreffen in München, das nun schon zum dritten Mal im Vorfeld des DLD stattgefunden hat. Nicht, dass dieses Bloggertreffen ein Misserfolg gewesen wäre – im Gegenteil! Noch nie gab es so viele Teilnehmer auf einem Münchener Bloggertreffen. Nur: die dort versammelte Menschenmenge lässt sich nicht mehr als “Blogger” beschreiben. Besonders deutlich sieht man den Wandel der letzten Jahre an der Resonanz, die dieses Bloggertreffen in der Teilöffentlichkeit formerly known as “Blogosphäre” erkennen.

In der folgenden Grafik ist die Entwicklung der Anzahl der Anmeldungen zu dem Bloggertreffen von 106 im Jahr 2007 zu 216 im Jahr 2009 aufgezeichnet und außerdem die Entwicklung der Vor- und Nachberichterstattung über das Bloggertreffen, die von 59 Posts im Jahr 2007 auf 23 Posts im Jahr 2009 zurückgegangen ist.

Das Verhältnis Blogposts pro Teilnehmer ist also in diesen drei Jahren von 56% auf 11% gesunken. 2007 hatte das Bloggertreffen tatsächlich noch etwas von einem Vereins- oder Klassentreffen und die Erlebnisse und neuen Bekanntschaften wurden ausführlich in den Tagen danach geschildert. In den Tagen davor waren die Blogs ein Mobilisierungs- und Informationskanal, in den Tagen danach eine Ping- und Trackback-basierende Vernetzungsmaschine. Die erste Funktion hat heute Twitter übernommen, die zweite Facebook, LinkedIn und Xing (teilweise auch Twitter).

Wozu also noch Blogs? Der Erfolg dieses Formats hat zum einen dafür gesorgt, dass Blogs mittlerweile weder als “next big thing” angesehen werden, noch als besonders sexy Form der Kommunikation. Aber damit ist die (kurze) Geschichte der Blogs noch längst nicht vorbei. Ich bin hier ganz Saschas Meinung, denn nach wie vor eignen sich Blogs hervorragend

• als Bündelung zahlreicher Onlineaktivitäten und -profile auf einer Seite
• als Dialogplattform, wenn es um eine sehr große Anzahl Kommentare geht
• als Format für onlinepublizistische Langformen
• als Scharnier zwischen der alten Welt der Massenmedien und der neuen Welt der Dialogmedien

Insofern bedeutet das Ende der Blogosphäre nicht das Ende der Weblogs, denn diese Geschichte beginnt gerade erst so richtig spannend zu werden.

Immer häufiger wird im Zusammenhang mit Social Media bemängelt, dass es sich bei den dort zu beobachtenden “Freunden” gar nicht um echte Freunde handelt. Gerade Twitter wird immer wieder als Beispiel für eine “Freundesinflation” genannt, haben viele Nutzer dort doch mehrere Tausende “Followers”. Aber ist diese Gesamtzahl der Follower überhaupt so wichtig? Mit wie vielen der eigenen Follower ist man überhaupt in einem direkten Gespräch?

Um diese Frage zu beantworten, habe ich die Webanwendung “Twitterfriends” geschrieben, die die letztem 400 Tweets eines Nutzers auswertet und herausfindet, welchen Personen man mittels @-Antworten man am meisten Aufmerksamkeit geschenkt hat. Umgekehrt lässt sich mit einem Klick auf den anderen Tab herausfinden, welche Twitterer einem selbst am häufigsten mit dem @-Zeichen geantwortet haben. So sieht das dann bei mir aus:

Diese Liste (bzw. eigentlich ist es ein Netzwerk) ist sehr viel aussagekräftiger als die Gesamtliste der Personen, deren Updates ich auf Twitter abonniert habe, da hier die Personen aufgeführt sind, mit denen ich tatsächlich im Gespräch bin. Man könnte auch “relevantes Netzwerk” (relevant net) dazu sagen.

Ich freue mich natürlich sehr über die große Resonanz des ersten Beitrags in meiner Reihe “Wie Twitter die Gesellschaft verändert” und werde so bald wie möglich den zweiten Beitrag dazu posten. Doch für die nächsten Tage (16.-18. Oktober) verabschiede ich mich erst einmal in Richtung Niederösterreich auf die zweite internationale bildwissenschaftliche Konferenz “Blick im 21. Jahrhundert” im Benediktinerstift Göttweig.

Dort werde ich nicht nur das Poster zu unserer Fallstudie über die Visualisierung statistischen Wissens in Infografiken präsentieren, sondern auch gespannt auf die Keynote von Barbara Stafford von der University of Chicago warten. Der Titel “Meaning in Combinations: The Effort of Taking Shape from Hieroglyph to Twitter” klingt für mich ebenso vielversprechend wie mysteriös. Meint Stafford wirklich unser Twitter? Oder nur das aviäre Gezwitscher? Und was hat das dann mit den alten Ägyptern zu tun? Ich werde berichten, wenn ich das Rätsel am Samstag gelöst habe. Bis dahin: Twitter, das richtige.

Viele Blogs haben auf ihrer Seitenleiste einen Kasten mit den populärsten Blogbeiträgen. Dahinter steckt die Logik des Matthäus-Prinzips: Denn wer da hat, dem wird gegeben werden, und er wird die Fülle haben; wer aber nicht hat, dem wird auch, was er hat, genommen werden. (Mat 25, 29). Populäre Beiträge haben eine höhere Wahrscheinlichkeit, noch populärer zu werden als Beiträge, die nur wenig Beachtung finden.

Heute bin ich über Profy auf eine Seite gestoßen, die dieses Prinzip umstoßen will: Digital City, ein Blog mit Entertainment-Nachrichten hat nicht eine Rubrik der “Most Popular Stories”, sondern auch der “Least Popular Stories”. Schließlich muss es nicht immer mangelnde Qualität eines Artikels sein, der sich in niedrigen Aufrufzahlen ausdrückt, sondern Schuld kann auch ein ungünstiger Zeitpunkt sein.

Ich habe gleich einmal in meinen Statistiken gestöbert, um die “Least Popular Stories” dieses Blogs anzusehen. In einigen Fällen ist das niedrige Interesse verdient und es handelt sich um kurze Veranstaltungsankündigungen oder Notizen. Manchmal sind es jedoch Beiträge aus der Anfangszeit dieses Blogs, die heute – ein gutes Jahr später – gar nicht so schlecht wirken. Aber urteilt besser selbst:

1. Commercialisation of privacy? (23. September 2007, 4 Aufrufe)
2. Aktuelles Lexikon: Blogger (2004) (19. Juli 2007, 5 Aufrufe)
3. Weblogs in den Printmedien (16. Juli 2007, 6 Aufrufe)
4. Die Macht des Mikrobloggens (10. September 2007, 8 Aufrufe)
5. Die Tyrannei der Authentizität (12. September 2007, 21 Aufrufe)

Manchmal ist es sehr anschaulich, Äpfel und Birnen miteinander zu vergleichen. In meiner Diplomarbeit habe ich zum Beispiel transnationale Unternehmen mit Staaten verglichen. Und John Lanchester hat im Guardian im November 2006 Social Networks mit Staaten verglichen und ist für MySpace zu folgendem Schluss gekommen:

It has more than 110m registered users; if it were a country it would be the 10th biggest in the world, just behind Mexico.

Warum dann nicht einmal die Nutzerzahlen der in Deutschland aktiven Social Network-Plattformen mit den Einwohnerzahlen von Bundesländern vergleichen?

Das Ergebnis ist wahrscheinlich eine kleine Überraschung für diejenigen, die dem Social Web immer wieder mangelnde Relevanz attestieren: StudiVZ zum Beispiel käme in dieser Liste bereits an sechster Stelle. Wäre StudiVZ ein Bundesland, lebten dort mehr Menschen als in Sachsen, Rheinland-Pfalz oder Berlin. Hier die ausführliche Liste:

1. Nordrhein-Westfalen 18.058.000
2. Bayern 12.469.000
3. Baden-Württemberg 10.736.000
4. Niedersachsen 7.994.000
5. Hessen 6.092.000
6. StudiVZ 5.427.300 (08/2008, GWP)
7. Sachsen 4.274.000
8. Rheinland-Pfalz 4.059.000
9. Wer-Kennt-Wen 4.000.000 (09/2008, Faktenblatt)
10. SchülerVZ 3.400.000 (04/2008, Pressemitteilung)
11. Berlin 3.395.000
12. Schleswig-Holstein 2.833.000
13. Brandenburg 2.559.000
14. Sachsen-Anhalt 2.470.000
15. Thüringen 2.335.000
16. Lokalisten 2.300.000 (08/2008, Homepage)
17. Xing 2.000.000 (Q1/2008)
18. Hamburg 1.744.000
19. Mecklenburg-Vorpommern 1.707.000
20. Saarland 1.050.000
21. Bremen 663.000

Es fehlen aber noch die Zahlen für Facebook oder Myspace.

Gerade eben habe ich meinen Zugang für die Betaversion des neuen Googledienstes AdPlanner bekommen. Schon mit den ersten paar Klicks wird deutlich, welche Sprengkraft dieses neue Kostenlosangebot von Google für das Berufsbild des Mediaplaners haben könnte: Im Handumdrehen lassen sich hier Zielgruppen suchen, sortieren, vergleichen und dann in vielen Fällen gleich die entsprechenden Google-Ads buchen. Die Differenzierung nach Land, Sprache, Alter, Bildung, Geschlecht, Haushaltseinkommen funktioniert tadellos – allerdings gibt es diese demographischen Daten bislang erst für die USA.

Ich habe einmal die letzten AGOF-Internet Facts (Juni 2008) zur Hand genommen und die jeweils angegebenen Unique Visitorzahlen verglichen. Das Ergebnis (Klick zum Vergrößern):

Man erkennt, dass die Werte für viele Angebote sehr ähnlich liegen, einige Male kommt Google zu einer etwas höheren Reichweite (GMX, Yahoo, StudiVZ, Chip) und bei T-Online und ProSieben.de liegt Google weit unter den AGOF-Zahlen. Deutlich wird aber auch, dass Googles Planungswerkzeug anders funktioniert als die AGOF Zählung: Hier können Daten für fast alle Angebote abgerufen werden (außer Googleeigenen Diensten wie Google oder Youtube) und nicht nur für teilnehmende Vermarkter. Ebay.de, Mozilla.com und Wikipedia.org liegen bei den deutschen Internetnutzern weit vorne – drei beispielhafte Angebote, die in den Internet Facts nicht vorkommen.

Aber nicht nur der Blick nach vorne ist interessant, sondern vor allem der Blick in den Long Tail. Hier zeigt sich die wahre Stärke des Google-Tools, denn auch Angebote mit wenigen Tausend Besuchern im Monat können hier angezeigt und in die Online-Mediaplanung einbezogen werden. Und die Zahlen für dieses Blog hier sind sogar einigermaßen realistisch. Richtig spannend für die Online-Mediaplanung wird es freilich dann, wenn auch für das deutsche Publikum demographische Angaben verfügbar sind und wenn die Integration des Google-Werbenetzwerkes in den AdPlanner reibungslos funktioniert (momentan werden die Werbeplätze in diesem Blog noch nicht angezeigt). Das könnte dann tatsächlich den Markt der Online-Mediaplanung kräftig durcheinanderwirbeln.

Eine weitere interessante Frage ist: Was macht Google mit den Mediaplanungsdaten? In den Plänen stecken viele Informationen über die wahrgenommene Passung von Internetangeboten und Zielgruppen, die wiederum in aggregierter Form ausgewertet werden könnten, um einen Eindruck von der Perspektive der Mediaplanung auf das Internet zu bekommen.

Massengesellschaft

(Abbildung “So many ducks… Ducking hell” von Gaetan Lee, CC-Lizenz)

Blogcharts überall: Die Deutschen Blogcharts wurden aktualisiert (was diesem Blog den erfreulichen 100. Platz einbrachte), die Wissenschaftsblog-Charts des Wissenschafts-Cafés gibt es in einer neuen Ausgabe und auch die Medienblogcharts wurden auf den jüngsten Stand gebracht (unter dem schönen, wenn auch nicht ganz zutreffenden Titel “Bloggerland scheint ausgebrannt“. Deshalb hier ebenfalls ein Blick auf die aktuellen Veränderungen in der Blogdynamik.

Kurze Erklärung: Diese Blogclouds zeigen den Zuwachs der Verlinkungen (gemessen durch Technorati) in den letzten 30 bzw. 7 Tagen. Dabei handelt es sich um den absoluten Zuwachs, das heißt: wenn ein Blog von 2 auf 12 Punkte klettert wird das genauso gewertet als ein Blog, das von 202 auf 212 Punkte wächst. Junge Blogs haben dadurch einen leichten Vorteil, da sie nur zulegen können, denn Technorati misst die Links innerhalb von sechs Monaten. Erst mit einem Alter von mehr als sechs Monaten können Blogs Links verlieren. Je größer der Name des Blogs in der Blogcloud, desto größer der absolute Zuwachs.

Hier die aktuelle Blogcloud der Wissenschaftsblogs:

Die 25 dynamischsten Wissenschaftsblogs (30 Tage)

Viel hat sich nicht geändert in den letzten zwei Wochen. Die meisten Blogs sind also auf ihrem Wachstumskurs geblieben. Neu dabei ist das Scholarz-Blog, das Begleitblog zu einer an der Uni-Würzburg entwickelten Forschungs-Social-Software. Dieses Blog hier hat ebenfalls ein deutliches Wachstum hingelegt. Ansonsten setzt sich die Blogcloud immer noch zur Hälfte aus Scienceblogs zusammen, die eine wachsende Aufmerksamkeit in der Blogosphäre auf sich ziehen konnten. In den letzten 30 Tagen hat die gesamte Subblogosphäre der Wissenschaftsblog weiter zugelegt und 603 Links dazugewonnen (fast 15 Prozent).

Ein anderes Bild ergibt sich, wenn man nur die Entwicklungen der letzten sieben Tage betrachtet:

Die 25 dynamischsten Wissenschaftsblogs (7 Tage)

In diesem Zeitabschnitt haben andere Blogs wie zum Beispiel das Weiterbildungsblog “Informelles Lernen“, das Blog der “Forschungsgruppe Kooperationssysteme” der Bundeswehruniversität Neubiberg, die Klimalounge, die soeben durch eine spektakuläre Wette Aufsehen erregt hat, sowie die Kulturwissenschaftliche Technikforschung. Vielleicht schaffen es ja einige dieser Blogs ihr Moment auch in die Monatswertung einzubringen.

Eine weitere interessante Maßzahl kann nun über die metaroll-Channels abgerufen werden: die quantitative Entwicklung der Technorati-Authority eines Channels bzw. einer Subblogosphäre. Was bedeutet das? Während über die Sparklines der einzelnen Blogs abgelesen werden kann, ob ein Blog in den letzten 30 Tagen Links dazugewonnen oder verloren hat, kann man mit der neuen Maßzahl Aussagen über eine gesamte Subblogosphäre treffen, z.B. über die Wissenschafts-, Medien-, Karriere- oder Foodblogs. Diese Angaben findet man ganz unten auf den Channelseiten, direkt über der dynamischen Blogcloud:

Die 282 in der metaroll verzeichneten Wissenschaftsblogs haben im Beobachtungszeitraum 637 neue Links dazugewinnen können. Wobei es sich hier um den Nettozugewinn handelt, denn im selben Zeitraum gab es selbstverständlich auch Verluste, die jedoch in der Zahl schon berücksichtigt sind. Die Wissenschaftsblogosphäre hat damit um fast 16 Prozent zugelegt. Ein ziemlich beachtliches Ergebnis, insbesonders wenn man es im Vergleich mit den anderen Subblogosphären betrachtet.

Denn die 79 verzeichneten Medienblogs haben im selben Zeitraum sogar 176 Links verloren. Ihre Technorati-Authority ist damit um fast 2 Prozent geschrumpft. Zumindest hier scheint der Spruch vom ausgebrannten Bloggerland einigermaßen zuzutreffen. Noch stärker hat es die 76 Foodblogs getroffen. Sie mussten 158 Links abgeben, was einen Rückgang um über 3 Prozent bedeutet. Die 90 Jobblogs der metaroll konnten dagegen 98 Links dazugewinnen, was ein Wachstum von knapp 3 Prozent bedeutet. Wenn man sich die Zahlen nur für die letzten sieben Tage betrachtet, bleibt der Trend ähnlich, wenn auch deutlich schwächer: Wissenschaftsblogs +2%, Medienblogs -0%, Jobblogs +2%, Foodblogs +0%.

Kurz: Während die Jobblogs nur leicht zugelegt haben und die Food- und Medienblogs sogar an Technorati-Authority verloren haben, haben die Wissenschaftsblogs in der letzten Zeit einen regelrechten Boom erlebt. Das hat sich dann unter anderem auch darin ausgedrückt, dass endlich wieder ein Wissenschaftsblog unter den Top 100 Blogs in Deutschland vertreten ist.

Erst lässt man die Blogosphäre ein wenig über den genauen Namen des künftigen StudiVZ für Ex-Studenten spekulieren, dann geht man gegen die Verwendung der Buchstabenkombination VZ vor und schließlich dann die große Enthüllung des neuen Netzwerks meinVZ.

Wenn man den Buzz beobachtet, den diese Ereignisse in der letzten Zeit in der deutschsprachigen Blogosphäre erzeugt haben, kann man nur zu dem Ergebnis kommen, dass die Strategie zumindest in dieser Hinsicht aufgegangen ist:

(Monatsansicht)

(Wochenansicht)

Gerade die Marke studiVZ, die bisher, was die Erwähnungen in der deutschsprachigen Blogosphäre betrifft, hinter Facebook und MySpace an dritter Stelle gelegen ist, hat sich dadurch an die erste Stelle katapultiert. Dieser Buzz nützt aber auch der Konkurrenz, die dadurch ebenfalls wieder ins Gespräch kommen und zum Teil neue Februar-Höchstwerte erreichen können. Der meinVZ-Hype könnte sich also zu einem neuen Community-Hype entwickeln. Betrachtet man den Querschnitt für gestern und heute, dann erwähnen zwei von drei Blogbeiträgen mit Bezug auf Social Networks eines der Holtzbrinck-VZe:

Das spiegelt sich dann natürlich auch darin wieder, das die Holtzbrinck-Gruppe gerade die Blogkonversationen dominiert und Bertelsmann, Springer und Burda auf die Plätze verweist:

Ich bin jedenfalls gespannt, wie sich das in den nächsten Tagen und Wochen weiterentwickeln wird.

UPDATE: Wie man hier erkennen kann, hat studiVZ gestern weiter Buzz erzeugt und meinVZ ist nun das am zweithäufigsten erwähnte Social Network in der deutschen Blogosphäre. Dabei gab es einen time lag zwischen studiVZ und meinVZ, das erst einen Tag später einen entsprechenden “Sprung” gemacht hat:

Was schreiben die anderen zum Thema meinVZ?

• In der Gründerszene gibt’s ein Videointerview mit den StudiVZ-Gründern Michael Brehm und Dennis Bemmann
• Martin Weigert kündigt den meinVZ-Start an und verursacht eine lebhafte Diskussion.
• Auf turi-2 gibt es die ersten Screenshots des neuen VZs.
• Brandkraft hat ein Video entdeckt, das die Zielgruppe von meinVZ darstellen soll.
• Markus relativiert den Hype etwas und verweist auf eine Le Monde-Karte, auf der man sehen kann, in welchen Netzwerke Nord- und Süd-Amerikaner, Europäer, Afrikaner und Asiaten am liebsten gruscheln.
• Und Robert Basic findet das alles nicht besonders spannend, während der Sichelputzer nicht davon lassen konnte, es gleich einmal am eigenen Leib auszuprobieren.

Der Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien, kurz BITKOM, kommt in einer aktuellen Auszählung von Eurostat-Daten zu dem Ergebnis, dass gut ein Fünftel der Deutschen in der Altersgruppe 16-74 Jahre Nachrichtenportale im Internet besucht. Nachrichtenportale werden dabei als

Angebote definiert, die ausschließlich und tagesaktuell über Politik-, Wirtschafts-, Sport- oder Fachthemen berichten.

Das sind also Portale wie Spiegel Online, Welt Online, heise.de oder sueddeutsche.de Also unsere Internetleitmedien. Ich bin schon etwas verwundert, dass nur 21 Prozent der Deutschen diese Seiten aufrufen, während doch die Internetdurchdringung bei dieser Altersgruppe etwa bei zwei Drittel liegt. Also: 50 Millionen Internetnutzer gibt es in Deutschland und darunter sind 35 Millionen, die keine dieser Nachrichtenportale besuchen? Das kann ich mir nicht vorstellen. Klar haben Webmail, YouTube, Google und MySpace gewaltige Reichweiten – und dann gibt es noch den long tail. Aber doch nicht ausschließlich. Oder geht es um die tägliche Lektüre der Newsportale? Oder ist das einfach nur ein weiteres Beispiel dafür, wie man aus ein bisschen Nichts eine Nachricht macht?

Der Vergleich der beiden Einzelgrafiken zeigt zwar deutlich, dass die Besuche bei den 20 größten Nachrichtenportalen schneller wächst als der Anteil der Deutschen, die überhaupt diese Portale frequentieren. Aber woran das liegt, an einer zunehmenden Konzentration oder an einer höheren Zahl der Besuche pro Besucher, geht aus der Grafik leider ebenfalls nicht hervor.

Nachdem ich gestern hier ein paar Maßzahlen vorgestellt habe, mit denen man den Erfolg oder Einfluss eines Weblogs bestimmen könnte, habe ich zwei dieser Maßzahlen einmal an den Top 20-Blogs der Deutschen Blogcharts ermittelt: das Alter und den Einfluss (also die Position in den Blogcharts, die auf der Technorati-Authority beruht). Weil es so schön ist, habe ich auch noch gleich die Titel der ersten Blogposts mit dazu geschrieben – erinnert sich vielleicht noch jemand an diese Beiträge?

	Blog	Erster Eintrag	Datum	Blogcharts
1	Spreeblick	„Politik Pur“	06.04.02	3
2	Basic Thinking	„Mein erster Eintrag“	03.02.03	1
3	law blog	„Terminplan“	26.03.03	6
4	Werbeblogger	„Deutscher Markenverband: Kampagne umstritten“	06.10.03	9
5	Chilloutzone.de	„flash4 treecrashtraining“	13.05.04	16
6	Blogbar	„Open“	16.05.04	12
7	Bild Blog	„Frage zum Anfang“	06.06.04	2
8	MC Winkels weBlog	„Fieser Scheitel“	28.07.04	17
9	netzpolitik.org	„FSFE & LinuxTag e.V.“	10.08.04	5
10	1x umrühren bitte	„Einladung“	17.09.04	18
11	WordPress Deutschland	„Willkommen“	01.11.04	20
12	Der Shopblogger	„Spirituosen in Mehrwegflaschen“	24.01.05	14
13	Indiskretion Ehrensache	„Wie alles beginnt …“	28.01.05	10
14	Nerdcore	„Nerdcore Online!“	21.03.05	8
15	bueltge.de	„Allg – Update bueltge.de“	24.07.05	15
16	Beetlebum.de	„my first blog “	12.08.05	19
17	software guide	„Willkommen auf der neuen Seite“	13.09.05	7
18	GoogleWatchBlog	„GoogleWatch“	27.10.05	13
19	Ehrensenf	„Bill Gates & Steve Jobs; schöne U-Bahnhöfe; faule Demonstranten;“	01.11.05	11
20	Stefan Niggemeier	„Turi & Fonsi“	27.07.06	4

Allerdings sind zwei Zahlen nicht eindeutig: am 24. Juli 2005 ist bueltge.de von einer Eigenbaulösung auf WordPress umgestiegen, wobei ich die älteren Beiträge auch über archive.org nicht finden konnte. (UPDATE: Die alte Seite gibt es hier, sie ist aber kein Blog gewesen, siehe Franks Kommentar) Bei MC Winkel bezieht sich der 28. Juli 2004 auf den Umbau des Tagebuchs (MC Winkel’s Diary) in ein echtes Weblog. Das Tagebuch besteht bereits seit dem 25. Januar 2001!

Der Zusammenhang zwischen dem Einfluss der Weblogs und dem Alter ist schwach positiv, aber nicht signifikant. Zumindest für diese Top 20 gilt also nicht, je älter desto weiter oben. Wie Bernd in den Kommentaren demonstriert, wird dieser Zusammenhang aber deutlicher, wenn man nicht nur den Rang, sondern auch das absolute Alter in Tagen für die Berechnung verwendet. Interessant ist aber, das bis auf ein Blog alle schon länger als zwei Jahre dabei sind. Außerdem (damit renne ich hier sowieso offene Türen ein, aber trotzdem) ist damit der Spruch von der Kurzlebigkeit des Internet zumindest für die Blogs klar widerlegt. Viele der erwähnten ersten Beiträge sind nach wie vor im Archiv des Blogs auffindbar. Und für die Fälle, wo das – meistens aufgrund des Wechsels zu einer anderen Blogsoftware oder einem anderen Bloghoster – nicht möglich ist, gibt es das Internet Archiv.

Mein persönlicher Favorit: Thomas Knüwers Begründung seines Blogs als Neujahrsvorsatz 2005:

Jawohl, mein Vorsatz für das Jahr 2005 lautet (mit etwas Verspätung vorgetragen): Ich will ein Blog starten und regelmäßig, möglichst täglich, bestücken.

UPDATE: So sieht die Tabelle für die Top 30 aus:

	Blog	Erster Eintrag	Datum	Blogcharts
1	wirres.net	„kanaldeckelficker mit fettansatz“	11.07.00	29
2	Spreeblick	„Politik Pur“	06.04.02	3
3	Basic Thinking	„Mein erster Eintrag“	03.02.03	1
4	law blog	„Terminplan“	26.03.03	6
5	fscklog	„Weiteres zu X.3“	26.03.03	23
6	Werbeblogger	„Deutscher Markenverband: Kampagne umstritten“	06.10.03	9
7	Fontblog	„Sonderzeichen Europa“	12.02.04	25
8	Dr. Web Weblog	„Symbole, Buttons und Icons zum Download“	14.03.04	21
8	Slanted	„Versus nun erhältlich“	02.04.04	24
10	Chilloutzone.de	„flash4 treecrashtraining“	13.05.04	16
11	Blogbar	„Open“	16.05.04	12
12	Bild Blog	„Frage zum Anfang“	06.06.04	2
13	MC Winkels weBlog	„Fieser Scheitel“	28.07.04	17
14	netzpolitik.org	„FSFE & LinuxTag e.V.“	10.08.04	5
15	1x umrühren bitte	„Einladung“	17.09.04	18
16	WordPress Deutschland	„Willkommen“	01.11.04	20
17	Der Shopblogger	„Spirituosen in Mehrwegflaschen“	24.01.05	14
18	Indiskretion Ehrensache	„Wie alles beginnt …“	28.01.05	10
19	Nerdcore	„Nerdcore Online!“	21.03.05	8
20	bueltge.de	„Allg – Update bueltge.de“	24.07.05	15
21	Beetlebum.de	„my first blog “	12.08.05	19
22	software guide	„Willkommen auf der neuen Seite“	13.09.05	7
23	GoogleWatchBlog	„GoogleWatch“	27.10.05	13
24	Ehrensenf	„Bill Gates & Steve Jobs; schöne U-Bahnhöfe; faule Demonstranten;“	01.11.05	11
25	Politically Incorrect		05.01.06	30
26	Stefan Niggemeier	„Turi & Fonsi“	27.07.06	4
27	Upload	„Anstiftung zur Revolution“	20.11.06	27
28	Der Spiegelfechter	„Willkommen beim Spiegelfechter“	04.04.07	22
29	deutsche startups	„Jetzt geht’s los“	14.04.07	26
30	Bestatterweblog	„Rittersporn für Kurt“	16.04.07	28

Interessante Zahlen gab es heute aus Wiesbaden. Dort stellte das Statistische Bundesamt die aktuellen Daten der amtlichen Befragung privater Haushalte zur Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien vor. Im Mittelpunkt steht die Beobachtung, dass mittlerweile (also im ersten Quartal 2007) 68 Prozent der über 10-Jährigen in der BRD das Internet nutzen (vor einem Jahr lag dieser Wert noch bei 65 Prozent). Da der Abstand zwischen der Internet- und der Computernutzung (74 Prozent) nicht allzu groß ist, kann man hier die Vermutung bestätigt finden, dass das Internet zur absoluten “Killeranwendung” für den PC geworden ist.

Besonders spannend ist natürlich mal wieder die Altersaufteilung. Denn, betrachtet man nur die 10- bis 24-Jährigen, so kommt man auf unglaubliche 94 Prozent Internetnutzer in dieser Altersgruppe. Ebenfalls erstaunlich ist der hohe Anteil der täglichen Internetnutzer: insgesamt sind 61 Prozent der Internetnutzer jeden Tag oder fast jeden Tag im Netz – in der Altersgruppe 10-24 sind es sogar 65 Prozent. Auch die “silver surfer” sind, obwohl insgesamt noch deutlich weniger Internet-affin (nur ein Drittel der über 54-Jährigen sind online), wenn sie das Internet nutzen, ziemlich regelmäßig dabei: 53 Prozent täglich oder fast täglich.

Das Geschlechterverhältnis zeigt sich in den Destatis-Zahlen nicht ausgeglichen: 73 Prozent der Männer sind online, aber nur 63 Prozent der Frauen. Spannend daran ist, dass dieser Geschlechterunterschied vor allem durch die älteren Internetnutzer hervorgerufen wird: bei den 10- bis 24-Jährigen überwiegen sogar die Surferinnen, bei den 25- bis 54-Jährigen sind es etwas mehr Männer, während der Unterschied bei den über 54-Jährigen gravierend ist: 25 Prozent der Frauen stehen hier 42 Prozent der Männer gegenüber. Ich denke, dass es sich bei der Geschlechterungleichheit bezüglich der Internetnutzung tatsächlich um eine “Kinderkrankheit” des Internet handelt. Die Zahlen werden sich mit dem Älterwerden der early adopter- und digital native-Generationen noch weiter angleichen. Nicht auszuschließen ist, jedoch, dass zugleich andere Ungleichheiten wichtiger werden – Ungleichheiten, die sich aber nicht mehr an dem “Ob” der Internetnutzung festmachen lassen, sondern an dem “Wie”, “Wo” und “Wozu”. Das deutet sich bereits bei den jungen Internetnutzern an, wo das Merkmal “nutzt das Internet” eigentlich keine Aussagekraft mehr besitzt, so dass man hier gar nicht mehr sinnvoll von den “Onlinern” sprechen kann (ebenso wie der Begriff “TV-Nutzer” nur wenig aussagt).

Aber das schönste an der Pressemitteilung war ihr erster Satz: “Das Internet ist hierzulande Bestandteil des Lebensalltags von immer mehr Menschen.”

Lesenswert zu diesem Thema auch:

• Publikation des Statistischen Bundesamtes “Entwicklung der Informationsgesellschaft – IKT in Deutschland – Ausgabe 2007”
• Stichwort “Informationsgesellschaft” im Statistischen Jahrbuch (pdf)
• Diskussion auf Heise zur Meldung
• Beitrag auf contator, der auf ähnliche Ergebnisse für Österrreich verweist.

Vorhang auf für die nächste Web2.0-Studie aus der Marktforschung. Diesmal hat TNS Infratest MediaResearch nach dem Nutzungsverhalten im neuen Netz gefragt: “Werden die Menschen im ‘Mitmachnetz’ nun reihenweise von passiven Konsumenten zu aktiven, selbst produzierenden ‘Prosumenten’?” Das Ergebnis: Die Deutschen behandeln das neue Netz nach wie vor wie ein klassisches Medium und nutzen es weitgehend passiv. Nur neun Prozent der über 14-Jährigen fallen der aktuellen Umfrage nach in die Kategorie der Prosumenten, sind also “Nutzer, die Inhalte aktiv ins Internet hochladen, gestalten oder verändern”. Ich frage mich schon etwas, wie man zu der merkwürdigen Annahme kommen kann, die Nutzer würden sich auf einmal “reihenweise” in Web2.0-Prosumenten verwandeln. Und neun Prozent sind immerhin 5,7 Millionen Menschen.

Darüber hinaus zeigt die Studie, dass die Prosumerisierung der Nutzer ganz eng mit dem Alter zusammenhängt: 4,3 Millionen der deutschen Web2.0-Nutzer fallen nämlich in die Altersgruppe der 14-29-Jährigen. Aber: ist es wirklich das Alter? Ist Web2.0 eine Jugendbeschäftigung? Oder trifft nicht doch eher eine Generationenthese zu, die eine zeitliche Abfolge in der Diffusion von Web2.0-Kulturmustern von den digitalen Eingeborenen zu den digitalen Einwanderern beschreibt? Die Beobachtung, dass der Prosumerismus ebenfalls eng mit der Höhe des Einkommens sowie dem Bildungsgrad korrelliert passt zumindest nicht ganz zu der Altersthese.

Natürlich gibt es in der Studie auch ein paar Zahlen zu Weblogs:

Sogenannte Weblogs oder Blogs, also Online-Tagebücher, werden von insgesamt 14 Prozent (9,1 Mio.) aller über 14-Jährigen zumindest gelegentlich gelesen (im Vergleich: Allensbach kam auf 18 Prozent). Eigene Weblogs werden allerdings nur von zwei Prozent (1,3 Mio.) der Bevölkerung veröffentlicht (ACTA: sechs Prozent, aber nur ein Prozent häufiger und zwei Prozent ab und zu).

Auch hier finde ich das “nur” nicht ganz passend. Wenn tatsächlich 1,3 Millionen Menschen regelmäßig in Weblogs schreiben, ist das sehr viel (besonders im Vergleich mit den von blogcensus ermittelten gut 200.000 deutschen Blogs). Schließlich noch ein paar Zahlen zu social networks:

Nach den vorliegenden Ergebnissen sind mittlerweile bereits knapp zwölf Prozent (oder 7,5 Mio.) der über 14-Jährigen in Deutschland Mitglied in mindestens einem dieser Online-Netzwerke. Bei den 14- bis 29-Jährigen sind es sogar 39 Prozent. Auch hier finden sich also die bereits erwähnten starken Zusammenhänge zwischen der Mitgliedschaft in einer solchen Community und den Variablen Alter, Bildung und Haushalts-Nettoeinkommen.

(via w&v)

Gerade habe ich gesehen, dass der hier angesprochene Zeitartikel “Im Megastore des Wissens” (Wolfgang Gehrmann) über das Statistische Bundesamt über den Pressebereich des Rats für Wirtschafts- und Sozialdaten zugänglich ist. Darin findet sich auch folgendes schöne Zitat zum Wechsel des Leitmediums für die statistische Dissemination:

»Das Jahrbuch«, sagt PR-Chef Thomas Riede, »ist schon noch unser Klassiker. Aber seine Zahlen sind nicht die aktuellsten. Wirklich zählt, was wir online veröffentlichen. Amtliche Statistik heißt heute Internet.«

Gerade habe ich einen weiteren Foliensatz von unserer Tagung auf den Server geladen. Dieses Mal die Präsentation von Walter Radermacher und Jörg Enderer (beide Statistisches Bundesamt): “Zen und die Kunst eine Statistik zu erstellen” – ein sehr informativer Vortrag mit einem kräftigen Schuss Web 2.0:

Gerade habe ich die ersten beiden Foliensätze zur Tagung “Uneindeutigkeit als Herausforderung” auf den Uni-Server geladen:

Thomas Augustin (LMU München): Unsicherheit und Uneindeutigkeit aus der Sicht der statistischen Modellbildung

Unsicherheit und Methodenpluralität: Warum sind Antworten der Statistik selten eindeutig?

Viel Spaß beim Durchblättern!