Search (7 results, page 1 of 1)

0.026139965 = product of:
  0.10455986 = sum of:
    0.10455986 = sum of:
      0.08327331 = weight(_text_:blogs in 3201) [ClassicSimilarity], result of:
        0.08327331 = score(doc=3201,freq=2.0), product of:
          0.31091204 = queryWeight, product of:
            6.926203 = idf(docFreq=117, maxDocs=44218)
            0.04488925 = queryNorm
          0.2678356 = fieldWeight in 3201, product of:
            1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
              2.0 = termFreq=2.0
            6.926203 = idf(docFreq=117, maxDocs=44218)
            0.02734375 = fieldNorm(doc=3201)
      0.021286556 = weight(_text_:22 in 3201) [ClassicSimilarity], result of:
        0.021286556 = score(doc=3201,freq=2.0), product of:
          0.1571945 = queryWeight, product of:
            3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
            0.04488925 = queryNorm
          0.1354154 = fieldWeight in 3201, product of:
            1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
              2.0 = termFreq=2.0
            3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
            0.02734375 = fieldNorm(doc=3201)
  0.25 = coord(1/4)

Content

Spannend für Medienmacher ist an Twitter, dass seine Nutzer oft über Themen schreiben, die den Medien sonst entgehen würden. So wie die einst belächelten Blogs längst zu einer wichtigen Quelle geworden sind, entwickelt sich auch Twitter langsam zu einer Hilfe bei der Suche nach Themen und Protagonisten. Dass nun auch Suchmaschinen wie Bing Twitter durchsuchen, werde aktuelle Nachrichtenströme deutlich beschleunigen, sagt Professor Christoph Neuberger, der am Institut für Kommunikationswissenhaft der Uni Münster den Einfluss des Internet auf den Journalismus untersucht. Dank Echtzeitsuche sei es zwar möglich zu sehen, welches Thema die Netz-Community beschäftig. "Es wäre aber fatal, wenn Journalisten allein daraus Trends für Themen ableiten." Schließlich twittern in Deutschland nur einige Zehntausend Menschen, die nicht repräsentativ für die Bevölkerung oder auch nur die Stammleserschaft einer Zeitung sein können. Der Forscher sieht in dem Dienst aber auch noch ganz andere Chancen: Journalisten müssten im digitalen Zeitalter stärker die Rolle der Moderatoren einnehmen, sagt er. "Ein Artikel ist nicht mit dem letzten Punkt fertig. Die Geschichte entwickelt sich weiter, wenn Journalisten darüber mit Lesern diskutieren, Ideen aufnehmen oder Belege im Netz suchen." Zeitmangel größtes Hindernis - Das kann über Twitter sehr gut funktionieren: Wird ein Artikel eifrig kommentiert und per Link weitergereicht, kann sich der Autor in die Diskussion einschalten und die Reaktionen einarbeiten - etwa wenn Nutzer einen Fehler entdeckt haben oder weitere Informationen und Links anbieten. Dafür müssten sich die Journalisten aber erstens vom Sockel der Allwissenheit bewegen und akzeptieren, dass es immer jemanden gibt, der mehr über ein Thema weiß als sie selbst. Und zweitens müssen sie die Zeit haben, einen Artikel notfalls mehrfach zu aktualisieren."

Date

3. 5.1997 8:44:22

0.010514842 = product of:
  0.04205937 = sum of:
    0.04205937 = product of:
      0.08411874 = sum of:
        0.08411874 = weight(_text_:blogs in 2298) [ClassicSimilarity], result of:
          0.08411874 = score(doc=2298,freq=4.0), product of:
            0.31091204 = queryWeight, product of:
              6.926203 = idf(docFreq=117, maxDocs=44218)
              0.04488925 = queryNorm
            0.27055478 = fieldWeight in 2298, product of:
              2.0 = tf(freq=4.0), with freq of:
                4.0 = termFreq=4.0
              6.926203 = idf(docFreq=117, maxDocs=44218)
              0.01953125 = fieldNorm(doc=2298)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)

Content

Identität aus dem Netz Es ist eine Welt, in der sich Zwölftklässler wie Basti mit traumwandlerischer Sicherheit bewegen: Etwa vier Stunden lang ist er nach der Schule jeden Tag im Netz, doppelt so lange wie der Durchschnittsdeutsche. Sein Handy ist immer an, er ist rund um die Uhr erreichbar. Er besitzt etwa 30 CDs, aber zehnmal so viele Alben im MP3-Format. Gegen Bezahlung bastelt er in seiner Freizeit Webseiten für andere Leute. Basti hat noch nie einen Computer zur Reparatur geben müssen. Einen neuen Hauptprozessor einzusetzen oder eine passende Grafikkarte zu finden, ist für ihn ein Klacks. Seit er zwölf ist, schraubt er an seinen Rechnern herum und behebt alle technischen Probleme selbst. Er kauft kein Produkt, ohne sich vorher in Foren und Blogs die Meinungen anderer dazu angesehen zu haben. Jedes seiner Referate beginnt mit der Recherche bei Google und Wikipedia, gefolgt von Universitäts-Webseiten. "Für wirklich wichtige Arbeiten gehe ich auch in die Bibliothek", sagt er. Viele Ältere haben solche Verhaltensweisen adaptiert. Gasser und Palfrey nennen sie Digital Immigrants, eingewandert aus der analogen in die digitale Welt. Doch sie werden nie ganz wie die Natives leben, weil sie im Gegensatz zu denen nicht schon mit digitalisierten Fotos, Tagebüchern und Freundschaften aufwachsen, schreiben die Professoren. Nicht nur ihre technische Nutzung, sondern auch der Drang, ihre Identität vor allem im Internet zu entwickeln, unterscheide die Digital Natives von ihren Vorgängern. Wer sich mal durch einige MySpace-Profile klickt und mit atombusigen GoGo-Girl-Avataren in Second Life spricht, weiß, was die Autoren meinen. Auf MySpace wimmelt es nur so von Profilfotos, die auch gut auf ein Plattencover passen würden. Fast alles ist gestellt, und zwar auf maximal cool. Und hinter den aufreizenden Model-Avataren stecken manchmal schüchterne 13-jährige Mädchen. So wie sich die Digital Natives darstellen, so wollen sie wahrgenommen werden. Pseudonyme wie "darkangel" oder "electrogirl" drücken aus, zu welcher Szene sie gehören wollen.
Ihre Tagebücher sind jedermann zugänglich und miteinander verlinkt. Gasser und Palfrey werfen den Digital Natives deshalb auch vor, mitunter wandelnde Datenschleudern zu sein. So zitieren sie etwa aus einer Studie von 2007, nach der 41 Prozent aller Facebook-Nutzer bereit sind, einem völlig Fremden persönliche Informationen mitzuteilen. Nina aus der Nähe von Bonn war auch mal so. Früher konnte jeder sehen, in welchem Ort sie lebte, wie sie aussah und unter welcher ICQ-Nummer sie erreichbar war. "Ich habe dann ständig Nachrichten von irgendwelchen Männern bekommen, die schrieben, wie hübsch ich doch sei." Nach einem Seminar in ihrer Schule änderte sie ihre Einstellung: "Eine Polizistin kam in die Klasse und erklärte uns, wie leicht es ist, jemanden anhand solcher Daten ausfindig zu machen und zu verfolgen." Seitdem ist Nina Datenschützerin in eigener Sache. Zwar ist die 19-Jährige Mitglied sowohl bei Facebook als auch bei SchülerVZ und StudiVZ, aber ihre Profile sind nur für Freunde einsehbar, die sie selbst eingeladen hat. Links auf Blogs oder Fotoalben gibt es bei ihr auch nicht. Wer sie googelt, findet nur Einträge zu einer anderen Person mit dem gleichen Namen. Das kontrolliert sie regelmäßig selbst, indem sie nach ihrem Namen und ihren diversen Email-Adressen sucht. "Ich will nicht, dass irgendeiner sieht, die wohnt da und da, ist Single und so weiter. Ich gebe nirgendwo mein richtiges Geburtsdatum oder meine Telefonnummer an. Wer die Daten kennen soll, kennt sie", erzählt die Abiturientin.

0.00892214 = product of:
  0.03568856 = sum of:
    0.03568856 = product of:
      0.07137712 = sum of:
        0.07137712 = weight(_text_:blogs in 3369) [ClassicSimilarity], result of:
          0.07137712 = score(doc=3369,freq=2.0), product of:
            0.31091204 = queryWeight, product of:
              6.926203 = idf(docFreq=117, maxDocs=44218)
              0.04488925 = queryNorm
            0.22957335 = fieldWeight in 3369, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              6.926203 = idf(docFreq=117, maxDocs=44218)
              0.0234375 = fieldNorm(doc=3369)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)

Content

Ernsthaft bedroht fühlen sich die Wikileaks-Köpfe durch das Dokument übrigens nicht. Verfasst wurde es schließlich schon vor zwei Jahren. So steht es jedenfalls auf Seite 1. Sollte seitdem jemand versucht haben, die Anregungen daraus umzusetzen, war das nicht erfolgreich. "Scheint, als ob der Plan, unsere Quellen offenzulegen, ineffektiv war", teilt Assange süffisant mit. In einer E-Mail an die Frankfurter Rundschau kündigt er aber auch schon weitere Veröffentlichungen an: "Das US-Militär kann nicht als legitimer Vertreter der Regierung gelten, wenn es Angriffe auf die Presse und seine eigenen Soldaten vorschlägt, die von Menschenrechtsverletzungen berichten. Wir untersuchen dieses Thema und werden bald mehr über Attacken des US-Militärs zu enthüllen haben." Auch das darf man als Werbung in eigener Sache betrachten. Der Australier ist der einzige aus dem innersten redaktionellen Kreis von Wikileaks, der unter seinem "Klarnamen" lebt und auftritt. Das nächste Mal am 15. April in Berlin. Bei der re:publica, der größten deutschen "Konferenz über Blogs, soziale Medien und die digitale Gesellschaft" wird er das Projekt noch einmal vorstellen - und sich dafür feiern lassen, dass er selbst US-Geheimdienste nervös macht."

0.00892214 = product of:
  0.03568856 = sum of:
    0.03568856 = product of:
      0.07137712 = sum of:
        0.07137712 = weight(_text_:blogs in 4340) [ClassicSimilarity], result of:
          0.07137712 = score(doc=4340,freq=2.0), product of:
            0.31091204 = queryWeight, product of:
              6.926203 = idf(docFreq=117, maxDocs=44218)
              0.04488925 = queryNorm
            0.22957335 = fieldWeight in 4340, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              6.926203 = idf(docFreq=117, maxDocs=44218)
              0.0234375 = fieldNorm(doc=4340)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)

Content

Immerhin sollen Watson und seine Nachfolger die Menschen reich und gesund machen. Denn bei einigen möglichen Einsatzgebieten hat IBM schon relativ weitgehende Visionen: Watson könne etwa helfen, die Entwicklung von Wirtschaft und Finanzen besser vorherzusehen, um zum Beispiel drohende Krisen früher zu erkennen. Oder einfach, um an der Börse Geld zu verdienen, auch wenn IBM das nicht erwähnt. Dazu muss der Computer verstehen, welche Botschaften sich in Zeitungsartikeln, Blogs und Pressemitteilungen über Wirtschafts- und Finanzthemen verbergen und wie diese sich auf die harten Zahlen auswirken werden, sagt Projektleiter David Ferrucci. Vielleicht wird Watson auch Geheimagent. Nach Angaben des Fachmagazins New Scientist arbeiten im Forschungsteam auch Spezialisten der Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), die dem Pentagon untersteht. Militärs und Geheimdienste interessieren sich demnach für Watsons Textanalysefähigkeiten. Zudem soll Watson in Zukunft auch Ärzte bei der Diagnose und Behandlung von Patienten unterstützen. "Die Menge an validen, nützlichen Informationen, die einem Patienten wirklich helfen können, ist explodiert", sagt Medizinprofessor Herbert Chase von der Columbia University in einem IBM-Video. "Es ist unmöglich, da immer mitzukommen. Also brauchen wir Werkzeuge, die das beste davon ausfindig machen. Das meiste davon liegt in natürlicher Sprache vor. Und da liegt die Stärke von Watson." IBM-Forschungsdirektor John E. Kelly III. verspricht: "Innerhalb von Sekunden werden Ärzte in aller Welt herausfinden können, welche die beste Behandlung ist."

0.0026608196 = product of:
  0.010643278 = sum of:
    0.010643278 = product of:
      0.021286556 = sum of:
        0.021286556 = weight(_text_:22 in 6083) [ClassicSimilarity], result of:
          0.021286556 = score(doc=6083,freq=2.0), product of:
            0.1571945 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.04488925 = queryNorm
            0.1354154 = fieldWeight in 6083, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.02734375 = fieldNorm(doc=6083)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)

Date

17. 7.1996 9:33:22

0.0022807023 = product of:
  0.009122809 = sum of:
    0.009122809 = product of:
      0.018245619 = sum of:
        0.018245619 = weight(_text_:22 in 3033) [ClassicSimilarity], result of:
          0.018245619 = score(doc=3033,freq=2.0), product of:
            0.1571945 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.04488925 = queryNorm
            0.116070345 = fieldWeight in 3033, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.0234375 = fieldNorm(doc=3033)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)

Date

17. 7.1996 9:33:22

0.0022807023 = product of:
  0.009122809 = sum of:
    0.009122809 = product of:
      0.018245619 = sum of:
        0.018245619 = weight(_text_:22 in 3203) [ClassicSimilarity], result of:
          0.018245619 = score(doc=3203,freq=2.0), product of:
            0.1571945 = queryWeight, product of:
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.04488925 = queryNorm
            0.116070345 = fieldWeight in 3203, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5018296 = idf(docFreq=3622, maxDocs=44218)
              0.0234375 = fieldNorm(doc=3203)
      0.5 = coord(1/2)
  0.25 = coord(1/4)

Date

3. 5.1997 8:44:22