Als Vannevar Bush 1945 den Memex (MemoryExtender ) konzipierte und damit ein analoges Internet auf Basis eines elektromechanischen Mikrofilmgeräts imaginierte,
erkannte er, dass die stetig anwachsende Menge des verfügbaren Wissens es erfodern würde, einen Pfad durch das Wissensdickicht zu schlagen. Diesem Zweck sollten sich
die “trail blazer” verschreiben, eine neue Berufsgruppe, die genau diese Pfade schlagen würden.
Heute, 64 Jahre später, kennt jeder kennt das Problem der überbordenden Informationsflut – von “trail blazern” aber weit und breit keine Spur. Es gibt aber Online-Dienste, die ihren Benutzern die Filterung von Informationen aus dem Internet abnehmen beziehungsweise erleichtern wollen. Ich möchte zwei dieser Dienste vorstellen und beginne mit PostRank. PostRank ist ein Online-Dienst, der Inhalte aller Art (RSS-Feeds, Blog-Einträge [oder: Blogeinträge, s.u.], Artikel oder Nachrichten) bewertet und auf Grund der Bewertung filtert.
Die Bewertung findet auf Basis von Daten statt, die PostRank aus dem Interesses und dem Feedback der Leser/Nutzer ableitet. Die Macher von PostRank sprechen von “social engagement” oder den “5 Cs” des sozialen Engagements und fassen darunter folgende Aktivitäten zusammen:
- Einen Blogeintrag als Antwort auf einen anderen Eintrag schreiben (Creating) ,
- das Setzen eines Lesezeichens/Favoriten (Collecting),
- Kommentieren eines Blogeintrags (Critiquing),
- Klicken eines Links (Clicking) oder
- Konversation zu einem Thema über Twitter oder Pownce [pownce wurde leider stillgelegt] (Chatting).
PostRanks Bewertungssystem geht davon aus, dass sich die Benutzer umso mehr für ein Thema engagieren, desto mehr Interesse es hervorgerufen hat. Und je mehr Interesse vorhanden ist, desto höher wird dieses Thema von PostRank bewertet. Auf welche Quellen stützt sich PostRank bei seiner Analyse? Zurzeit werden folgende Quellen ausgewertet: Google-Trackbacks, Twitter, Pownce, Digg Ma.gnolia, del.icio.us, die Anzahl der Kommentare zu einem Thema (Blogeintrag o.ä.) und Views und Klicks (innerhalb von RSS-Readern oder PostRank-Widgets). Diese Quellen werden rein quantitativ ausgewertet.
Wie kann PostRank nun aber einen Pfad durch die Blogs und Newsseiten finden, die mich interessieren? Nachdem man sich auf der Seite von PostRank für ein Benutzerkonto registriert hat, erhält man die Möglichkeit, die Inhalte von PostRank analysieren zu lassen. Alles was man tun muss, ist eine URL einzugeben.
Auf Grundlage seines Bewertungssystems erstellt PostRank nun beispielsweise eine Liste der Einträge einer Nachrichtenseite. Die Einträge erhalten alle einen Wert zwischen 1 und 10, der dem “social engagement” entspricht. Die Liste kann jetzt vom Benutzer mit Tags versehen und als Feed gespeichert werden. Zusätzlich erhält man die Möglichkeit, nach verschiedenen Kriterien zu filtern. Außer der Online-Inhalte aggregieren zu können, kann man die angelegten Feeds in einem XML Format (OPML-Datei) exportieren.
Weiterhin werden durch das taggen der Feeds sogenannte Channels erzeugt, die sich dann in einen RSS-Reader integrieren lassen. PostRank bietet derzeit die Möglichkeit, die eigenen Channels per Link direkt in BlogLines, FeedBlitz, Google, NetVibes und NewsGator einzufügen. So kann man also die bevorzugt gelesenen Feeds von PostRank filtern lassen und sie dann im eigenen Feed-Reader lesen.
Ein berechtigter Einwand gegen diese Art der Filterung liegt auf der Hand. Was ist, wenn ein Thema mich interssiert, das aber nur wenige andere interessiert? Je nachdem wie ich meine Filter eingestellt habe, besteht die Gefahr, dass diese Inhalte von PostRank geschluckt werden und meiner Aufmerksamkeit entgehen. Es handelt sich bei PostRank um eine rein quantitative Auswertung, die keinen Aufschluß darüber gibt, wie gut oder schlecht die Benutzer ein Thema bewertet haben. Es misst nur die Menge an Aufmerksamkeit, die ein Thema innerhalb des Netzes bekommt. Es bleibt nun jedem selbst überlassen zu ermessen, ob er bereit ist dies in Kauf zu nehmen.
Auf der anderen Seite kann dieser Nachteil auch ein Vorteil sein. Und zwar wenn man das Interesse im Netz an den eigenen Inhalten messen will. Selbst wenn man nicht die API von PostRank nutzt, kann man über die externen Quellen wie Google und Twitter kann man erfahren, wie sehr sich das Netz für die Inhalte interessiert, über die man selbst geschrieben hat. Und natürlich noch mehr wenn man die API benutzt. Dies liefert sicherlich bessere Werte über Interesse und Popularität eines Themas oder eines Feeds als das bloße Messen von Page-Impressions.
Neben dem Online-Service bietet PostRank zwei weitere interessante Features. Zum einen ein Widget, dass sich auf der eigenen Seite einbinden lässt, mittels dessen den Besuchern eines Blogs die Wertungen der Beiträge durch PostRank angzeigt werden können. Außerdem bieten die Macher eine API an, mit passenden Bibliotheken in Ruby, Python, C# und C#.NET, die sich allesamt auf Github herunterladen lassen. Last but not least gibt es noch ein Plugin für FireFox, mit dem man vom Browser aus den PostRank-Service nutze kann.
Alles in allem halte ich PostRank für einen interssanten Ansatz, um die Menge der Online-Inhalte zu filtern. Das hohe Interesse innerhalb des Netzes kann ein guter Indikator für spannende Themen sein, wenn auch manche durch das Raster fallen. Das Interface ist übersichtlich und gefällig. Die Unterscheidung zwischen Feeds und Channels ist meiner Ansicht nach nicht ganz trennscharf, erschließt sich aber nach kurzer Zeit.
Im nächsten Teil möchte ich einen Dienst vorstellen, dessen Filter auf den persönlichen Vorlieben des Benutzers basieren.
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