Twitterdings

Ich habe schon seit längerem über den absurden Signal/Noise-Ratio von Twitter geredet, aber letztendlich hängt es von jedem selbst ab, wie nützlich oder absurd er das Geschnattere auf Twitter hält.

Louis Gray hat sich nun an einer Definition versucht und nach What’s Your Twitter Noise Ratio? gefragt:

I feel there are different categories of Twitter users, from those who have a listening audience, measured by a high “followers” to “updates” ratio, those who are engaging, seen with near equal “followers” and “updates”, and those who are more noisy, with a lot more “updates” than actual “followers”.

Taking a look at 48 Twitter users I either follow or engage with, I found the average number of “tweets” per “follower” was almost exactly 1, measuring at 1.02. But the ratio of updates to followers varied widely, from the sleepy 0.06 (@om) to the firehose-like 9.75 (@corvida). And surprisingly, those Twitterers best known for creating a lot of noise, like Robert Scoble and Jason Calacanis, were quite in line with their number of followers, measuring in with ratios of 0.50 and 0.18 respectively, making their perceived noise to be in fact, a consequence of their engagement.

Das kann, wenn überhaupt, nur ein Anfang sein, denn die Qualität der Tweets wird somit gar nicht erfasst. Erstaunlicherweise bekomme ich für Tweets a la “habe geniest” durchaus Replies, was man dann ja als Konversation aufgreifen könnte, um dies höher zu bewerten, so wie Stowe Boyd dies tun will: Twitterized Conversational Index. Das sind alles nur Annäherungen, wenn überhaupt, auch wenn Stowe Boyd dann quasi einen Mix aus beiden Ideen kreiert:

Boyd’s Twitter Conversational Index = (number of tweets / number of replies made by followers)

Ich bleibe dabei, dass der Signal/Noise-Ratio absurd bleiben wird, auch wenn es Perlen zu finden gibt.