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Tame.it ist ein 2012 veröffentlichtes Analyse- und Recherchewerkzeug für Twitter.[1][2]

Mit Tame kann der eigene Strom aus Twitter-Nachrichten durchsucht werden, aber auch die gesamte Twitter-Welt. Die Mission lautet, die Fülle an Daten aus sozialen Netzwerken per Relevanzalgorithmus so aufzubereiten, dass Anwender es leichter haben, daraus sinnvolle Informationen zu ziehen.[3]

Die Kontext-Suchmaschine wurde von Frederik Fischer, Torsten Müller und Arno Dirlam in Berlin gegründet und ist ein Spin-Off der Humboldt-Universität. Sie wird überwiegend von Journalisten (u.a. ZDF, ARD, Zeit), Politikern (überwiegend Piraten) und Kommunikationsexperten von Unternehmen und NGOs (u.a. E-Plus Gruppe, Greenpeace) genutzt.[4] Es besteht eine Medienkooperationen mit Cicero.de und heute.de.[5]

Tame.it wurde 2012 mit €94.000 vom Ministerium für Wirtschaft und Technik und der EU gefördert.[6] Über die Crowdinvestingplattform Companisto konnte durch 808 Investoren 250.000 € Risikokapital eingesammelt werden.[7][8] Tame.it gewann den German Silicon Valley Accelerator-Preis und erhielt eine sechsstellige Anschlussfinanzierung durch das „Pro FIT”-Programm der Investitionsbank Berlin.

Funktionen[]

Tame ordnet die Tweets der letzten 7 Tage der eigenen Timeline [9] nach den Kategorien Themen (meistgenutzte Hashtags), Nutzer (Verfasser der meisten Tweets) und Inhalte (meistgetwitterte Links) in Relevanz-Rankings an. Die Rankings werden als Top-10s in drei Spalten in einem Dashboard gezeigt.

Weitere Funktionen sind das Anzeigen von Hashtag-Definitionen, einer Vorschau der in Tweets verlinkten Inhalte und die Profilinformationen von häufig genannten Twitter-Nutzern. Tame-Nutzer können innerhalb der Anwendung Twitter-Nutzern folgen, Tweets favorisieren oder retweeten.[10] Auch Twitter-Listen lassen sich durch gezieltes Anwählen ebenfalls nach den genannten Kategorien ranken.[11]

Außerdem können Nutzer mit Tame ganz Twitter mit einem Rücklauf von bis zu 24 Stunden nach frei wählbaren Stichworten (auch Hashtags, Profile oder Links) durchsuchen. Die Operatoren der Twitter-Suche[12] lassen sich ebenfalls verwenden (z.B. lang:en für Tweets in englischer Sprache).

Weblinks[]

Einzelnachweise[]

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