Visualisierung von 13 Millionen Bluesky-Nutzern

 (joelgustafson.com)
1 Punkte von GN⁺ 2024-11-14 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Dank des öffentlichen Event-Streams konnte auf Bluesky eine Karte des gesamten Social Graphs im Maßstab von 13 Millionen Nutzern erstellt werden — etwas, das sich bei Twitter nur schwer umsetzen lässt
  • Die Erfassungs-Pipeline filtert aus dem WebSocket-Firehose von bsky.network nur Follows und Unfollows heraus und speichert sie in SQLite; die Tabelle follows hatte zu diesem Zeitpunkt über 500 Millionen Zeilen bei rund 30 GB
  • Um 13 Millionen Knoten und 500 Millionen Kanten anzuordnen, wurde mit Andromeda eine multithreaded force-directed layout-Engine auf Zig-Basis entwickelt, doch bei großen Social Graphs zeigte sich die Grenze, dass lokale Strukturen verwischen
  • Durch die Kombination von GGVec-Embeddings und UMAP ließ sich mehr Zwischenstruktur gewinnen; überlappende Punkte aus UMAP wurden mit ein paar zusätzlichen Simulations-Ticks in Andromeda nachbearbeitet, um dichte Cluster zu verfeinern
  • Die endgültige Karte zeigt nach Filterung mit Stand vom 7. November 2024 7,7 Millionen Knoten und erlaubt die Erkundung von Bot-Ringen, länderspezifischen Clustern sowie Gruppen von Medien-/Politik-Accounts mit vielen Followern

Warum eine Karte des gesamten Bluesky-Netzwerks möglich war

  • Bei Twitter sind die vollständigen Daten nicht verfügbar, und Scraping ist schwierig und kann rechtswidrig sein, weshalb sich eine Gesamtkarte nur schwer erstellen lässt
  • Bei BlueSky lassen sich die benötigten Daten beschaffen, und die Plattform ist über mehrere Monate im Jahr 2024 stark gewachsen
    • Hinter dem Wachstum standen anhaltende Konflikte zwischen Twitter und seiner Nutzerbasis sowie die Sperre von Twitter in Brasilien im Oktober 2024
  • Das Ergebnis lässt sich als interaktive Karte unter aurora.ndimensional.xyz erkunden
    • Da WebGPU verwendet wird, ist Desktop-Chrome/Chromium erforderlich

Wie der Follow-Graph erfasst wurde

  • Statt aller Aktivitäten wurde nur der Follow-Graph verwendet, um den Arbeitsumfang zu reduzieren
    • Jeder Follow wird als eine ungerichtete Kante behandelt
    • Folgen sich zwei Accounts gegenseitig, entstehen zwei Kanten, wodurch sich das Gewicht faktisch verdoppelt
  • BlueSky basiert auf dem AT Protocol und ist so konzipiert, dass Nutzer ihren eigenen PDS (personal data server) selbst hosten können
  • Für die eigentliche Erfassung wurde der WebSocket-Firehose des von dem BlueSky-Team betriebenen Relays bsky.network verwendet
    • Er aggregiert Events vom zentralen *.bsky.social-PDS und von unabhängigen PDSs, die eine Indexierung angefordert haben
    • Ereignisse aus dem gesamten Netzwerk werden in Echtzeit gestreamt; aktuell sind es etwa 500 Events pro Sekunde
    • Daraus werden nur Follows und Unfollows herausgefiltert und in einer lokalen SQLite-Datenbank gespeichert
  • Anfangs wurde der Indexer auf fly.io bereitgestellt und die Datenbank mit litestream in Echtzeit nach AWS S3 repliziert, doch wegen monatlicher Kosten von 40 Dollar wurde auf einen Homeserver umgestellt
    • Danach lief das System auf einem System76-Desktop zu Hause mit einer Kombination aus systemd-Service, logrotate, tmux-Monitor und TailScale
  • Zum Zeitpunkt des Artikels hatte BlueSky die Marke von 13 Millionen Nutzern überschritten; die Tabelle follows enthielt über 500 Millionen Zeilen, der Speicherbedarf lag bei rund 30 GB

Rechenengpässe bei einem Graphen mit 13 Millionen Knoten

  • Für Graph-Layouts gibt es verschiedene Ansätze; hier diente ein force-directed layout, das wie eine physikalische Simulation arbeitet, als Ausgangspunkt
    • Alle Knoten stoßen sich gegenseitig ab
    • Kanten erzeugen eine anziehende Kraft zwischen Quelle und Ziel
    • In jedem Simulations-Tick wird die resultierende Kraft pro Knoten berechnet und mit einem Temperaturparameter skaliert, bevor der Knoten verschoben wird
  • Der Engpass liegt weniger in der Größe des Graphen selbst als in der Rechenkomplexität des n-body problem
    • Ein naiver Algorithmus benötigt pro Tick O(n^2) + O(e)
    • Im Maßstab von Millionen Knoten ist das selbst mit GPUs nicht praktikabel
  • Wie bei typischen force-directed Engines lässt sich das mit der Barnes-Hut-Optimierung auf O(n log(n)) + O(e) reduzieren
    • Dafür wird der Effekt weit entfernter Knoten nur angenähert
    • Der Aufbau und die Abfrage des Quadtree sind hierarchisch, weshalb sich die Knotenkräfte auf GPUs nicht leicht berechnen lassen
  • Für die Parallelisierung wurde der Quadtree in 4 oder 16 Teile zerlegt, zu Beginn jedes Ticks parallel neu aufgebaut und der Knotenbereich auf Threads verteilt, die die Kräfte berechnen
    • Die Gesamtkraft eines Knotens ergibt sich aus der Summe der Kräfte aller Quadtrees sowie der Kräfte eingehender und ausgehender Kanten
    • So lässt sich die verfügbare CPU nahezu ohne Overhead auslasten

Andromeda und die Grenzen des force-directed-Ansatzes

  • Es wurde mit Zig die multithreaded force-directed Graph-Layout-Engine Andromeda entwickelt; die GUI basiert auf GTK4 und OpenGL
  • Andromeda ist stark von Gephi und dem ForceAtlas2-Paper beeinflusst
    • Bei der Visualisierung großer Graphen ist Interaktivität wichtig, also das dynamische Anpassen der Simulationsparameter während man beobachtet, wie sich der Graph verändert
    • Mit undurchsichtigen Werkzeugen und langen Iterationszeiten sind gute Ergebnisse schwer zu erreichen
  • Andromeda enthält auch ein UI-Widget namens „natural slider“
    • Es soll das Problem verringern, dass sich bei neuen Graphen, neuen Engine-Versionen oder neuen Parametern sinnvolle Wertebereiche im Voraus kaum kennen lassen
    • Der Wertebereich wird dynamisch in Potenzen von e angepasst
    • Potenzen von 2 wurden als zu klein, Potenzen von 10 als zu groß eingeschätzt
  • Auf einen Snapshot von 5 Millionen Bluesky-Nutzern aus dem September 2024 angewandt, zeigte das ForceAtlas2-Layout zwar Masse und Dichte großer Cluster, wirkte insgesamt aber stark verklumpt
    • Die meisten Knoten verteilten sich in breiten, schwer abgrenzbaren Bereichen um Supercluster
    • Nur einige Dutzend kleinerer Communities, überwiegend nach Ländern getrennt, hoben sich klar ab
  • Schon bei der veröffentlichten Version mit 2 Millionen Accounts aus dem Februar 2024 war die globale Ansicht interessant, die lokale Ansicht jedoch enttäuschend
    • Nutzer konnten zwar ihren eigenen Account finden, erkannten aber oft die umliegenden Accounts nicht wieder
    • Eine reine Anordnung auf einer 2D-Ebene kann die Verbindungsstruktur des gesamten Netzwerks nicht vollständig erfassen

UMAP, Farben und die endgültige Karte

  • Ein Graph-Layout lässt sich auch als Dimensionsreduktion verstehen, also als Projektion einer 13-Millionen-×-13-Millionen-Adjazenzmatrix auf eine zweidimensionale Ebene
  • t-SNE und UMAP sind starke nichtlineare Verfahren zur Dimensionsreduktion für 2D-Visualisierungen
    • Es wäre für einen Homeserver zu groß, die Bluesky-Matrix direkt in UMAP einzuspeisen
    • Stattdessen wurde für jeden Nutzer ein Embedding mit etwa 32 Dimensionen erzeugt und dieses Ergebnis an UMAP übergeben
  • Als Open-Source-Tool für Node-Embeddings wurde nodevectors gewählt; der unveröffentlichte GGVec-Algorithmus schien bei großen Graphen die beste parallele Performance zu bieten
    • Das Embedding für den Snapshot mit 5 Millionen Knoten aus dem September 2024 war in 5 Minuten erzeugt
    • Das erste UMAP-Bild lag nach weiteren 10 Minuten vor
    • Es zeigte mehr Zwischenstruktur als das verklumpte Ergebnis von Andromeda
  • UMAP machte einige Cluster jedoch zu dicht, sodass Punkte übereinanderlagen
    • Für das reine Ziel der Dimensionsreduktion ist das ein natürliches Verhalten: Punkte, die im Ursprungsraum identisch sind, landen auch im Zielraum an derselben Stelle
    • Für eine Karte, die auf naher Zoomstufe die Profilbilder einzelner Accounts zeigen soll, war das jedoch ungeeignet
  • Auch UMAP verwendet intern im letzten Schritt ein force-directed layout auf einem gewichteten k-nearest-neighbors-Graphen
    • Wegen Rechenbeschränkungen arbeitet UMAP mit Sampling, daher stoßen sich nicht alle Knoten gegenseitig ab, nicht einmal näherungsweise wie bei Barnes-Hut
    • Der Parameter min_dist schien bei großen Graphen die Trennung zwischen Punkten nicht konsistent zu steuern
  • Das Überlappungsproblem wurde gemildert, indem die UMAP-Ausgabe in Andromeda eingespeist und mit angepasster Gleichung für die Abstoßungskraft noch einige Ticks weitergerechnet wurde
    • So füllen Knoten auch in dichten Clustern den Raum aus, statt in Schichten übereinanderzuliegen
    • In der nächsten Version soll direkt auf die rohen Gewichte des von UMAP erzeugten Graphen zugegriffen werden, um den parallelen Quadtree von Andromeda direkt mit den Kraftgleichungen aus dem UMAP-Paper zu kombinieren
  • Die Farben wurden nicht durch HDBScan auf dem UMAP-Ergebnis vergeben, sondern durch k-means clustering im Embedding-Raum
    • Jedem Cluster wurde ein Hue-Wert zugewiesen
    • Für jeden Punkt wurde der Hue-Wert anhand der drei nächstgelegenen Clusterzentren interpoliert
    • Im Vergleich zu PCA-basierten Farben macht das lokale Strukturen besser sichtbar und ergibt aus der Nähe eine gesprenkelte, an Buntglas erinnernde Textur
  • Der Hue-Wert ist ein einzelner Float zwischen 0 und 1 und wird im hsluv-Farbraum nach RGB gemappt
    • Die Sättigung aller Knoten bleibt konstant
    • Die Helligkeit wird mit log10 der Follower-Zahl skaliert, sodass große Accounts wie helle Sterne erscheinen und Accounts mit wenigen Followern blasser wirken
    • Große Accounts tatsächlich größer zu rendern, wurde verworfen, weil das den Graphen im großen Maßstab zu unübersichtlich gemacht hätte
  • Mit Stand vom 7. November 2024 besteht die Karte des gesamten Netzwerks nach Ausschluss von Accounts mit mehr als 50.000 Follows sowie von Accounts mit weniger als 5 Follows und weniger als 5 Followern aus 7,7 Millionen Knoten
    • Deutliche Streifen von Medien-, Politik- und Kommentar-Accounts mit vielen Followern heben sich von weniger zusammenhängenden Gruppen im Hintergrund ab
    • Auch der Island-Cluster ist aus der Ferne, aus der Nähe und sogar auf Profilbild-Ebene erkennbar
    • Bot-Ringe treten klar hervor
  • Als nächste Funktion ist eine einklappbare Seitenleiste geplant, die die Timeline-Posts der aktuell sichtbaren Accounts anzeigen kann
    • Ziel ist die Weiterentwicklung zu einem neuartigen Werkzeug zur Erkundung von Social- und Meme-Dynamiken

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1 Kommentare

 
GN⁺ 2024-11-14
Meinungen auf Hacker News

  • Der BSKY-Feed fühlt sich wie ein völlig toter Raum an. Ich habe versucht, aktiv mitzumachen, Beiträge zu posten, zu antworten und Likes zu vergeben, aber es fühlt sich so an, als würde nichts davon Fuß fassen.
    Auch Beiträge, die man „für sich selbst“ postet, haben ihre Grenzen, und schnell lässt das Interesse nach. Beim frühen Twitter herrschte eine aufgeregte Stimmung, in der alle neue Leute followen wollten. Bei einem neuen sozialen Netzwerk würde man doch eigentlich erwarten, dass es voller Menschen ist, die neue Beziehungsnetze knüpfen wollen.

    • Der Account dieses Handles folgt nur sehr wenigen Leuten und scheint eher Inhalte wie ein Broadcast hinauszusenden, statt sich an Gesprächen zu beteiligen. Ich würde empfehlen, es einmal andersherum zu versuchen.
    • Auf BSKY gibt es derzeit wegen der Starter Packs ein großes Problem nach dem Prinzip die Reichen werden reicher, die Armen ärmer. Wenn man in ein Starter Pack einer einflussreichen Person aufgenommen wird, wächst die Follower-Zahl quasi kostenlos ins Unendliche. Wenn man aber von Anfang an selbst Präsenz aufbauen will, wird man kaum entdeckt.
    • Ich frage mich, ob du auch Mastodon ausprobiert hast. Viele machen dort bessere Erfahrungen.

  • Bluesky und atproto wirken, als seien sie mit dem Ziel entworfen worden, hackbar gemacht zu werden.
    Die Community hat kürzlich ein Verzeichnis gebaut, in dem man Bluesky-„Starter Packs“ suchen kann. Starter Packs sind eine Funktion, mit der Nutzer öffentlich Bündel aus Personen und Feeds teilen können, denen man folgen könnte, damit neue Nutzer ihre Anfangserfahrung schnell zusammenstellen können.
    https://blueskydirectory.com/starter-packs/all
    Dan Abramov fand das heute ebenfalls gut und schrieb: „Es ist großartig, dass so etwas innerhalb des Ökosystems möglich ist. Lasst das Ökosystem kochen.“ [1]
    Zugespitzter sagte er außerdem: „Wenn ich sehe, wie im atproto-Ökosystem beliebige Projekte auftauchen, merke ich wieder, wie sehr die Allmende des öffentlichen Webs unterdrückt wurde, als Social-Media-Unternehmen ihre APIs geschlossen haben. Eine ganze Werkzeuglandschaft wurde aufgegeben und liegen gelassen.“ [2]
    [1] https://bsky.app/profile/danabra.mov/post/3lar3sdna222d
    [2] https://bsky.app/profile/danabra.mov/post/3lar3xpuu4c2d

    • Ich habe überlegt, ob ich wechseln soll, und dieser Kommentar wirkt auf mich am überzeugendsten.
      Einer der fatalen Fehler, die Tech-Unternehmen begangen haben, war meiner Ansicht nach, alles einzusperren. Was Computer und Smartphones großartig gemacht hat, war ihre Hackbarkeit und die Möglichkeit, Umgebungen und Ökosysteme zu schaffen. Abschottung verlangsamt nur. Ich frage mich, wie lange es gedauert hätte, bis Smartphones eine Taschenlampe oder Stoppuhr bekommen hätten, wenn es keine Apps gegeben hätte. Bevor solche Funktionen ins Betriebssystem eingebaut wurden, waren sie Apps.
    • Twitter hatte ursprünglich doch auch ein Stück weit diese Eigenschaft, oder? Soweit ich mich erinnere, waren heutige beliebte Funktionen wie Retweets anfangs Konventionen, die Nutzer improvisiert hatten.
    • Genau, es wurde bewusst hackbar gemacht. Wir glauben, dass Social Media besser wird, wenn Menschen die Freiheit haben, darauf aufzubauen, es zu verändern, zu forken und zu remixen. Das Bluesky- und atproto-Ökosystem kann sich so schnell weiterentwickeln, wie Nutzer und Entwickler es wollen.
    • Starter Packs sind großartig. Wie wäre es, sich die Accounts mit den meisten Interaktionen im Moment anzusehen: https://www.graphtracks.com
    • Umgekehrt könnte das auch zu einem Bot-Problem führen, das zehnmal schlimmer ist als bei Twitter.

  • Bluesky scheint in der vergangenen Woche in bestimmten Bereichen regelrecht explodiert zu sein. Seit Samstag ist meine Follower-Zahl um das Fünf- bis Sechsfache gestiegen.
    Ich war im vergangenen Jahr einigermaßen aktiv dort, weil die Twitter-Diskussionen in meinem Arbeitsfeld Energie so kaputtgegangen sind, dass sie fast nutzlos wurden. Sie waren in vielerlei Hinsicht aggressiv, und es gab absurd viel Spam. Bluesky war dagegen entspannt, aber die Resonanz war nicht besonders groß. Jetzt kommt die Stimmung in Fahrt. Ich hoffe, dieser Zustrom ist echt, und dadurch nutze ich es deutlich aktiver.

    • Mein X ist nicht stark kaputtgegangen. Ich nutze viel japanischsprachiges X, und das könnte ein anderes Ökosystem sein. Trotzdem habe ich im letzten Jahr auch Bluesky genutzt, und eine Zeit lang war es ein unterhaltsames, aber ziemlich ruhiges Netzwerk. Manchmal gab es etwa eine Stunde lang keine neuen Beiträge.
      In den letzten drei Wochen ist Bluesky deutlich aktiver geworden, und inzwischen fühlt es sich insofern ähnlich wie X an, als ich den Feed nicht mehr vollständig aufholen kann. Ich glaube, dass eine größere Community vielfältigere Perspektiven schafft, daher bin ich sehr gespannt. Ich betreibe selbst einen Bluesky-Labeler und einen Firehose-Collector und habe in den letzten drei bis vier Monaten beobachtet, dass sich der Event-Durchsatz ungefähr verdoppelt hat.
    • Spammer und Trolle werden auch bald kommen. Beliebte Orte bleiben nicht lange unbehelligt.
    • Für mich fügt sich gerade alles zusammen.
      Threads ist eine Mischung aus halb Anti-Twitter, halb Instagram mit Stärken bei Creator-, Reise- und Social-Content, während Bluesky eher dem frühen Twitter ähnelt, mit Stärken bei Nachrichten, Politik und Wissenschaft. Heutzutage bin ich mir nicht sicher, ob es noch möglich ist, alles in einer einzigen App zu machen. Dann bleibt X als neues 4chan übrig.
    • Meine Erfahrung war in jeder Hinsicht genauso. Ein plötzlicher Zustrom, viele interessante und relevante Leute zum Folgen, und die gesamte Erfahrung wurde schnell deutlich fesselnder.
    • Ich habe auf Bluesky noch keine Utility-Accounts gefunden. Auf Twitter folge ich Accounts, um Neuigkeiten zu Spielen, Game-Studios und Publishern, Nachrichtenseiten, Bands oder NASA zu sehen. Auf Bluesky gibt es das noch nicht, und an unbekannten Privatpersonen habe ich kein Interesse. Auf Twitter ist es genauso.
      Ich schaue gelegentlich nach, aber effektiv ist es nahe an 0/50.

  • Ich gehöre zu der Welle von Nutzern, die letzte Woche zu Bluesky gewechselt sind. Bisher gefällt es mir wirklich gut, und ich bin etwas überrascht, weil ich von Mastodon früher enttäuscht war. Ich verbringe inzwischen schon mehr Zeit auf Bluesky als auf Twitter.
    Für alle, die nicht wissen, was Bluesky ist: Es ist fast ein Klon von Twitter um 2015, und auch die UI ist nahezu identisch. Nur gibt es keine Monetarisierung, keine Werbung und kein Growth Hacking, sodass die wichtigsten Funktionen für die Nutzer da sind. Ein Beispiel, das mir gefällt: Die mobile App basiert schlicht auf Expo/React Native und kann Links in Safari öffnen, statt in einem nutzlosen In-App-Browser.

    • Da Bluesky VC-finanziert ist, dürfte es nur eine Frage der Zeit sein, bis Monetarisierung, Werbung und Growth Hacking anfangen. Bis dahin kann man es wohl genießen.
    • Ich habe es ausprobiert, und die Technik sieht cool aus, aber ich wünschte, es gäbe vielfältigere Inhalte. Jetzt, wo Twitter größtenteils aus Krypto-Betrug und US-rechtem Politquatsch besteht, hätte ich gern etwas Interessanteres als US-linken Politquatsch.
      Die Welt ist viel größer als die USA oder westliches Internet-Drama. Als Europäer verdrehe ich beim Lesen der Mainstream-Social-Media-Angebote, einschließlich BlueSky, nur noch die Augen. Politik, Geschlechtsidentität und Keyboard-Aktivismus interessieren mich nicht. Kann man nicht mal etwas anderes auf die Speisekarte setzen? Wirklich irgendetwas. Ich überlege schon, ob ich Russisch oder Chinesisch lernen muss, um mit etwas Neuem konfrontiert zu werden, statt mit US-Politik oder damit, wer sich im Privatleben zu welchem Geschlecht hingezogen fühlt. Wen interessiert das?
      Nostr war technisch gesehen spaßig, ist aber leider nie aus der Crypto-Bro-Phase herausgekommen.
    • Wenn es „ein Klon von Twitter um 2015 ist, ohne Monetarisierung, Werbung und Growth Hacking, sodass die Funktionen für die Nutzer da sind“, dann ist das genau Mastodon.
    • Ich frage mich, wie es im Vergleich zu Threads abschneidet.

  • Ziemlich cool. Die BlueSky API ist gut gemacht. Ein Kollege hat auf Basis des Firehose diese Visualisierung gebaut: https://bigmood.blue/
    Quelle: https://bsky.app/profile/even.westvang.com/post/3laob7tefxk2...

  • Es ist schwer zu übertreiben, wie sehr ich das mag. Das Endergebnis vermittelt nicht nur Informationen auf mehreren Ebenen, sondern ist auch visuell sehr ansprechend.
    Die körnige Partikelhaftigkeit, die durch das Rendern einer enormen Zahl von Knoten entsteht, verstärkt den Eindruck besonders. Das sieht man bei anderen Graph-Visualisierungen nicht oft.

  • Das Beste an Bluesky ist, dass man eine Domain als Nutzernamen verwenden kann. Ich nutze dort @bradgessler.com, und wenn Leute mich „verifizieren“ wollen, sehen sie meine Website, was viel aussagekräftiger ist als ein blauer Haken.
    Selbst wenn ich blockiert, gesperrt oder von der Plattform geworfen werde, können Leute meine Domain sehen, dorthin gehen und nachsehen, was passiert ist. In gewisser Weise macht diese Struktur Zensur sichtbar. Für Unternehmen dürfte das ebenfalls gut sein. Ein Unternehmen über @example.com anzusprechen und eine Antwort zu bekommen, ist deutlich weniger mehrdeutig. Ich habe auch ein Starter Pack mit Rails-basierten SaaS-Angeboten erstellt, die das bereits so machen: https://go.bsky.app/JQyXa2u
    Mir gefällt wirklich, was BlueSky macht, und ich hoffe, dass es nicht verkommt. Selbst falls es dazu kommt, wirkt es im Moment wie ein Goldilocks-Moment mit sehr guter Stimmung. Ein Konto zu erstellen und die eigene Domain zu verknüpfen dauert fünf Minuten, daher kann ich es sehr empfehlen.

    • Die Identitätsbestätigung von Mastodon steht ebenfalls allen offen und basiert auf offenen Webstandards.
      https://joinmastodon.org/verification
    • Die .bsky.social-Adresse, die man bei der Registrierung als Standard-Handle bekommt, leitet standardmäßig auch auf das Profil bei bsky.app weiter. Selbst jemand, der überhaupt nicht weiß, was Bluesky ist, kann diese URL öffnen und sieht direkt das Social Profile, auch wenn ein @ davorsteht.

  • Dort heißt es: „Was passiert, wenn man die BlueSky-Matrix in UMAP steckt? Zumindest nicht direkt. UMAP kann technisch zwar Sparse Matrices verarbeiten, aber diese Größenordnung ist für meinen Homeserver zu groß. Stattdessen kann man mit einer anderen Technik Embeddings aller Nutzer in einer mittleren Dimensionsgröße wie 32 erzeugen und diese dann in UMAP stecken. Einfach!“ Mich würde interessieren, wie genau die Embeddings abgeleitet wurden.

  • Als ich den Satz „Die Erzeugung und Abfrage von Quadtrees ist im Kern hierarchisch“ las, war ich froh zu sehen, dass ich nicht der Einzige bin, der bei hierarchy durcheinanderkommt.
    Auf mehreren Ebenen eine interessante Arbeit. Kein Wortspiel beabsichtigt. Von der Verfügbarkeit der Bluesky-Daten über die Verarbeitung bis hin zu den Visualisierungsalgorithmen gibt es einiges zu sehen. Allerdings ist etwas unklar, wo man solche Visualisierungen im Spektrum der Data Science einordnen sollte. Klassische numerische Grafiken haben im Lauf der Zeit eine ziemlich ausgefeilte Grammatik entwickelt, die relativ präzise Schlussfolgerungen und Interpretationen ermöglicht. Deshalb werden sie in wissenschaftlichen Arbeiten, im Finanzsektor usw. häufig zur tatsächlichen Informationsvermittlung genutzt, und Leute rekonstruieren Daten, indem sie Graphen rückentwickeln.
    Bei Netzwerken und Graphen ist es ziemlich schwer zu bestimmen, welche Information außer einem allgemeinen Gefühl für Topologie, Konnektivität und Cluster tatsächlich vermittelt wird. Ich bin mir nicht sicher, ob eine nützliche Grammatik für solche großskaligen Graphen einfach noch nicht erfunden wurde oder ob das in ihrer Natur liegt.

  • Ich würde diese Daten gern stärker aus der Perspektive der Verarbeitung natürlicher Sprache betrachten. Es wäre interessant, wie bei Google Trends zu sehen, welche Diskursthemen regelmäßig auftauchen und was in bestimmten Zeiträumen stark ansteigt.
    Könnte man zusammenfassen, worüber Ökonomen diskutieren? Ich frage mich, ob man Leute finden kann, die nicht im Netzwerk der jeweils anderen sind, aber über dasselbe sprechen.