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Neue Suchmaschine basiert auf Inhalten aus sozialen Netzwerken

16. November 2011 · Keine Kommentare · Allgemein, Wirtschaft, Wissenschaft

 

Das israelisch-amerikanische Startup Julpan hat es sich zum Ziel gesetzt, die endlos vielen Informationen in sozialen Netzwerken zu organisieren und effektiv nutzbar zu machen. Julpan (das mittlerweile von Twitter übernommen wurde) geht in den kommenden Monaten online und soll Tweets, Facebook-Likes, Status-Updates und RSS-Feeds zusammenfassen und die für den Nutzer wichtigsten Inhalte rausfiltern.

Der Gründer Ori Allon sagt dazu: „Durch die Analyse der angeklickten Links, der Menschen, mit denen öffentlich kommuniziert wird und der Themen, die öffentlich besprochen werden, kann unsere Suchmaschine feststellen, ob der Nutzer ein Leckermaul ist, das Pasta liebt, oder ein Fußballfan, der den FC Barcelona anfeuert oder ein passionierter Musikliebhaber, der am liebsten die Beatles hört.“

„Heutzutage teilen die Menschen so viele Informationen in den sozialen Netzwerken. Und wir arbeiten in diesen Netzwerken nun so ähnlich wie Google. Zum Beispiel kann man bei Julpan nach einem Restaurant oder einem Event suchen, das heute stattfindet, und man wird überraschende Ergebnisse erhalten. Die Quelle ist der Inhalt anderer Nutzer, die Information kann also nirgendwo sonst gefunden werden“, erklärte Allon weiter.

Also ist es einfach nur eine Suchmaschine für soziale Netzwerke? „Es ist mehr als das. Die Suchanfrage muss nicht einfach ein Wort oder ein Satz sein, sondern kann dein gegenwärtiger Aufenthaltsort sein, was du vor einer Stunde gemacht hast, oder was du gerade im Fernsehen schaust. Das Schöne an unserer Technologie ist, dass sie auf dem Aufenthaltsort und den Aktivitäten des jeweiligen Nutzers beruht. Das Wichtigste für uns ist es, die Beziehung zwischen den Aktivitäten des Nutzers und den Informationen, zu verstehen, die für ihn in dem Moment relevant sind.“

Twitter und Facebook haben derzeit sehr begrenzte Suchfunktionen. Der Nutzer gibt eine Suchanfrage ein, und die Suchmaschine zeigt Tweets und Personen, die die Worte beinhalten, die in der Anfrage genutzt wurden – meist aus den vergangenen Tagen und oft irrelevant für den Nutzer.

Julpan hingegen hat eine Langzeit-Datenbank und zeigt Ergebnisse, die sich auch aus anderen Informationen speisen, nicht nur aus den in der Anfrage direkt verwendeten Wörtern. So kann zum Beispiel ein „Check-In“ in ein Restaurant zur Folge haben, dass Julpan Kritiken von anderen Restaurants in der Umgebung zeigt, basierend auf den Check-Ins anderer Nutzer, die zuvor bereits in dem Restaurant waren, in dem man selbst sich gerade befindet.

Allon gibt ein weiteres Beispiel: „Vor wenigen Wochen hat Katy Perry nur wenige Blocks von unserem Büro entfernt eine Autogrammstunde gegeben. Wir wussten das, da viele Menschen, die sie sonst nicht erwähnen, plötzlich über sie sprachen, ihren Aufenthaltsort erwähnten und erzählten, was sie gerade macht. Diese sofortige Information kann durch keinen anderen Dienst ersetzt werden. Es ist ein großartiger Weg für Touristen und Einheimische gleichermaßen, herauszufinden, was in ihrer Nachbarschaft gerade los ist.“

„Die Informationen sind alle da draußen, doch niemand hat sich ihrer bisher angenommen, um sie effektiv nutzbar zu machen. Facebook und Twitter verfügen über die Informationen, aber nicht über die Mittel. Google hat die analytischen Mittel, aber nicht die Informationen“, erklärt Allon.

(Jerusalem Post, 15.11.2011)

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