211service.com
Hoe Twitter te gebruiken voor het ontginnen van persoonlijke gegevens
Je Twitter-stream (en binnenkort je geschiedenis van Facebook-muurposts) vormt een rijke bron van informatie over jou, of, gezien het feit dat de meeste Tweets openbaar zijn, zowat iedereen. Het omvat alles, van je spraakpatronen en de onderwerpen waar je geobsedeerd door bent tot de identiteit van je echte vrienden - tenminste in de tweet-o-sfeer. De truc is om het te ontgrendelen.
De eerste stap om in je onderbewustzijn te duiken, is door een representatief voorbeeld van je tweets te downloaden. Gelukkig slaat Twitter de laatste 3.200 op, wat waarschijnlijk meer is dan je ooit hebt gespoten, tenzij je bijzonder productief bent.
Een gemakkelijke manier om al die tweets te downloaden, is door je aan te melden voor een service zoals Back-upMijn.Net , die alle beschikbare tweets (tot die limiet van 3.200) zal pakken en je in staat stelt ze in een aantal verschillende formaten te downloaden.
Stap twee, ontvang een gratis exemplaar van TekstWrangler (als je een Mac gebruikt) of zijn Windows-equivalent . Als je Linux gebruikt, kunnen vi of emacs alles doen wat ik ga beschrijven.
Stap drie, begin met het filteren van je verzameling tweets. Zie het als een berg natte klei. Je kunt er al je vragen aan stellen. Dit is wat ik de mijne vroeg; als je andere ideeën hebt, laat ze dan achter in de reacties.
i) Verwijder om de andere regel om de ruis van al die tijd- en datumstempels te elimineren. TextWrangler heeft een krachtige functie Process Lines Containing... onder het menu Tekst. Hiermee kunt u in dit geval elke regel verwijderen die de tekenreeks +0000 bevat, waarvan ik vermoed dat dit de lege variabele is waar geolocatiegegevens normaal gesproken naartoe gaan. Als je Tweets geografisch zijn gelokaliseerd, laat het dan zoeken naar elk jaar waarin je hebt getweet, ervan uitgaande dat je niet vaak jaren in je tweets stopt.
Deze:
Wordt dit:
Plak nu de resulterende tekst in Wordle , de woordwolkgenerator, omdat woordwolken gewoon mooie manieren zijn om woordfrequentie te visualiseren.
Voor een eerste benadering is het niet slecht - sommige van je interesses en vrienden kunnen worden gezien terwijl ze proberen te gluren rond vuilniswoorden die we allemaal op Twitter gebruiken, zoals RT
ii) Gebruik een eenvoudig zoek- en vervang-commando om RT, via en andere woorden die u niets zeggen te verwijderen. Nu kun je zien waar je geobsedeerd door bent. Ik was toevallig geobsedeerd door klimaatverandering, modewoorden in het nieuws (nieuw, nu) en, blijkbaar, het signaleren van sarcasme en ironische afstand door zinsfragmenten te beginnen met het woord schijnbaar.
iii) Voor een zuiverder distillaat van uw eigen spraakpatronen en neurosen, gebruikt u de opdracht Process Lines Containing… of het equivalent daarvan om alle regels die retweets zijn te verwijderen.
iv) Als je wilt weten wie je echte vrienden zijn op Twitter (en, in mindere mate, waar je met ze over praat), verwijder dan alle regels met een @ erin.
Als je wilt weten wat je zegt als je met je vrienden praat, verwijder dan gewoon elk woord dat begint met een @. Of sorteer het document zodat je alleen elk gesprek dat je ooit met een bepaalde persoon hebt gehad kunt opnemen en *dat* in een woordwolk kunt veranderen.
v) Als je wilt weten dat je praat als je het over jezelf hebt, extraheer dan gewoon elke regel met de (hoofdlettergevoelige) tekenreeks I
Er zijn talloze tools op internet om je Twitter-stream te analyseren, van frequentie analyse naar emotionele inhoud , maar voor zover ik weet, is het downloaden van al je tweets en het zelf ontleden ervan de enige manier om hun werkelijke inhoud met dit specifieke niveau te visualiseren. Ik weet zeker dat er tientallen vragen zijn waarvan ik niet eens heb gedacht dat ze mogelijk zijn met deze methode - laat gerust je ideeën achter in de reacties.
Volg Mims op Twitter of neem contact met hem op via e-mail .