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Veröffentlicht am  20.06.13, 16:32 Uhr von  

Reiches New York (iPhone), armes New York (Android)?

New-York-City-Twitter-Map, Bild: MapBox New-York-City-Twitter-Map, Bild: MapBox

Die reichen Stadtteile New Yorks werden von iPhone-Nutzern bevölkert, in den ärmeren Gebieten sind Android-Nutzer in der Überzahl. Dies scheint eine Visualisierung von MapBox zu zeigen, die Tweets von mobilen Endgeräten seit 2011 ausgewertet hat.

Eine Karte New York Citys wurde mithilfe von Twitter-Ortsdaten mobiler Endgeräte eingefärbt. Ausgewertet wurden – nicht nur für diese New-York-Karte – drei Milliarden Tweets weltweit. Für die spezielle Auswertung von Ortsdaten kamen 280 Millionen Tweets zur Analyse.

New Yorks Twitter-Nutzung

Rote Punkte auf der Karte zeigen Tweets, die von iPhone-Nutzern versendet wurden, grüne solche von Android-Usern. Darüber hinaus gibt es auch noch lila Punkte, die anzeigen, wenn jemand vom BlackBerry getwittert hat.

Je näher man Downtown New York kommt, desto dichter scheint die iPhone-Nutzung. Im Bereich der Wall Street gibt es allerdings eine kleine BlackBerry-Insel. Besonders viel Android-Nutzung wird im eher “ärmeren” Stadtteil Newark abgebildet (Median des Haushaltseinkommens pro Jahr 32.542 US-Dollar). In Metadaten von Tweets finden sich Hinweise auf die Endgeräte der Benutzer. Die Auswertung fand nur bei solchen Tweets statt, die eindeutig mobilen Endgeräten zugeordnet werden konnten.

Weitere Städte

Die Visualisierung erstellt hat laut The Atlantic Eric Fischer (Gnip, MapBox). Dazu wurden Daten verwendet, die seit September 2011 aufgezeichnet wurden. Karten von Jakarta (der Hochburg der BlackBerry-Nutzer), Los Angeles, Atlanta, Houston und Chicago, sowie Washington D.C. wurden bei “The Atlantic” veröffentlicht.

Sprachen und Touristen

Bei MapBox findet man weitere Karten, durch die man navigieren kann, die Unterschiede in den Sprachen von Twitternutzern hervorheben, oder die den Strom von Touristen und Einheimischen versuchen auseinander zu dividieren.

Probleme der Visualisierung

Die Aussage, die transportiert wird, mitunter gar nicht absichtlich, dass im reichen New York alle Leute iPhones besäßen und im armen New York alle Android-Geräte, ist anhand dieser Auswertung nicht nachzuweisen.

Es gibt mehrere Dinge, die auffallen: Die Daten sind nicht eindeutig zuordenbar. Über die Verbindung der Punkte zu Benutzern ist überhaupt nichts bekannt, man weiß nicht, ob die Besitzer der Geräte, die mittels Punkten angezeigt sind, arm oder reich sind. Wann immer jemand das Smartphone eines Freundes mitbenutzt hat, wird ebenso nicht ersichtlich wie die Häufigkeit eines speziellen Geräts. Gezeigt werden nur Tweets als Repräsentationen für Endgeräte. Viele Punkte können am Ende nur ein Endgerät darstellen. Tatsächlich zeigen Studien, dass iPhone-Nutzer beim Surfen und in Social Networks aktiver sind.
Und last but not least: Leider ist der zeitliche Verlauf nicht festgehalten. Angenommen 2011 besaß jemand in Newark ein iPhone, hat dies aber 2012 gegen ein Android ausgetauscht, dann findet dort eine Vermischung statt. Der Faktor Zeit spielt zudem noch eine Rolle, wenn man auswerten wollte, ob tagsüber sich viele Menschen in Downtown aufhalten, die auch aus anderen Stadtteilen stammen könnten, und eben dort viele Punkte hinterlassen haben.

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