Erst filtern, dann abonnieren!Die Informationsflut im Internet nimmt immer mehr zu und FeedReader bieten bisher keine wirkliche Möglichkeit diese Informationen sinnvoll zu filtern und da man nicht wirklich (zeitnah) Einfluss auf die Weiterentwicklung von NetNewsWire, Google Reader & Co. hat, bleibt nur noch eins: Erst filtern, dann abonnieren!

NoisePress erlaubt Seitenbesucher, einen RSS/ATOM-Feed mit Hilfe von APML vorzufiltern.

(Zum ausprobieren braucht man ein APML-Profil. Wer keines hat, sollte sich entweder das WordPress Plugin installieren oder heimlich Carstens Profil benutzen 😉 )

Warum mit APML filtern?

Man könnte natürlich auch mit WordPress-Bordmitteln eine Menge Rauschen ausfiltern, und wirklich nur das abonnieren was gerade wichtig ist:

Das Problem: Ändert sich dieses Interesse, müssen alle Feeds mühsam aussortiert (und neue gesammelt) werden. Außerdem besteht die Gefahr, dass einige spannende Themen, die nicht genau die abonnierte Kategorie/den abonnierten Tag besitzen, durch das Raster fallen können.

Das Prinzip von NoisePress: APML ist eine Art semantische Tag-Clound die das Interesse einer Person widerspiegelt. Das Interessens-Profil wird in der Regel automatisch generiert und sollte sich somit auch den diversen Interessensveränderungen anpassen.

Am Beispiel WordPress Plugin: Das Plugin erstellt ein APML-File anhand der Häufigkeit der verwendeten Tags und Kategorien. Schreibt jemand viel über OpenID, kann man davon ausgehen, dass er das Thema für wichtig hält. Ändert sich der Fokus des Blogs, wird OpenID auch im APML-Feed immer irrelevanter.

Hört sich nach Geek-Zeugs an?

Richtig! 🙂 …aber NoisePress ist auch erst einmal nur ein Test ob meine Idee überhaupt funktioniert! Im besten Fall soll der User von all der Technik gar nichts mitbekommen. Ich hoffe dass sich Firefox‘ Account Manager oder XAuth schnell weiter entwickeln und ich eine dieser Techniken für NoisePress missbrauchen könnte.

Ich würde mich übrigens sehr über ein bisschen Feedback freuen!

Es hat ne ganze Weile gedauert, aber endlich ist eine erste Vorschau von APML 1.0 verfügbar: APML 1.0 Initial Draft

Unterschiede zu APML 0.6:

  • Neben Concepts und Sources gibt es jetzt auch People und Locations.
  • Optional kann über rdf:about auf andere Semantiken/Ontologien verwiesen werden ohne APML selbst unnötig kompliziert zu machen.

Es können sich zwar noch Kleinigkeiten ändern:

This comes with a very large fore note: This is a very early draft only, and nothing is set in stone. Given that the community is obviously itching to start seeing APML 1.0 progress, I felt that it would be an appropriate time to release this and assist in structuring the discussion. I intend to follow
this with a few more emails that detail individual sections I believe need substantial addressing.

…aber das grobe Gerüst steht fest. Ich freue mich besonders, dass APML weiterhin so simpel wie möglich bleibt und nicht (wie oft vorgeschlagen) mit RDF-Namespaces arbeitet.

Wenn sich in den nächsten Tagen nicht mehr viel ändert, werde ich nochmal etwas ausführlicher über die Neuerungen schreiben und mein WordPress-Plugin auf die aktuelle Version bringen…

(via)

Vor ungefähr einem Monat habe ich schon einmal darüber geschrieben, wie wichtig Filter für Informationsmedien wie Feed-Reader oder Lifestreams sind. Der Artikel beschreibt, wie man Attention-Daten benutzen könnte um die enorme Informationsflut nach Interessen zu filtern.

NoiseRiver ist ein erster Versuch die Informationsmenge von FriendFeed durch einige Filter übersichtlicher zu gestalten.

You’re an addicted user of FriendFeed, and we understand you! isn’t it just so Magic!. NoiseRiver is not intended to replace FriendFeed, it’s an experimental service still in early alpha stage of developement that aims to extend friendFeed with some cool features like ranking on your interests and/or your feelings about other friendfeed’s users. Give it a try, login with your nickname and remote Key!

Für NoiseRiver ist keine separate Registrierung notwendig, man loggt sich einfach mit seinem FriendFeed-Username und dem API-Key ein und bekommt seinen unveränderten FF-Stream präsentiert.

Um diesen Stream leserlicher zu gestalten bietet NoiseRiver zwei Filter-Arten:

Nach Interessen filtern

Über den Interessens-Filter hat der Nutzer die Möglichkeit seine Interessen als Keywords anzulegen und sie über einen Schieberegler zu gewichten.

NoiseRiver - Your interests - What you like and what you hate

Um Einträge mit einem speziellen Keyword komplett auszublenden, muss man den Schieberegler einfach nur komplett nach links ziehen und den Punkt „Hide entries with a very high hated rank? (-100%)“ aktivieren.

Diese Methode ist leider etwas umständlich, da man neben seinen Interessen auch all seine „Nicht-Interessen“ angeben muss, damit sie aus dem Stream verschwinden. Eleganter wäre ein Sortiermechanismus, nach Relevanz und Zeit, der alle Einträge die nicht zu den Interessen des Users gehören, einfach automatisch ausblendet.

…natürlich habe ich sofort nach einer Möglichkeit gesucht um APML-Feeds zu importieren.

NoiseRiver

Leider gibt es nur einen Import per Upload (der auch noch nicht ganz funktioniert) und keine Möglichkeit einen APML-Feed direkt zu abonnieren.

Der Filter über Personen

Der Personen-Filter ist im Prinzip nichts anderes als der Interessens-Filter auf Basis von Nicknames.

NoiseRiver - Your Neighborhood - Who you like and who you hate.jpg

Leider werden die Freunde von FF noch nicht in NoiseRiver übernommen und es gibt leider auch noch keine Möglichkeit sie z.B. per hCards zu importieren.

Bisher wird auch bei diesem Filter nicht nach Relevanz sortiert. Die Einträge werden lediglich farblich gekennzeichnet.

Fazit

Der Service ist sicherlich nicht ausgereift und braucht noch einige Zeit um ein wirkliches Relevance-Ranking anbieten zu können, spart durch das Ausblenden und Hervorheben von Einträgen jetzt schon eine Menge Zeit beim Lesen.

(via louisgray.com via Carsten Pötters Shared-Items (sehr lesenswert))

Am „Tag der Arbeit“ (1. Mai) wurde ein neues Format veröffentlicht, was sich genau mit dem Thema (Arbeit) befasst (wenn das nicht Liebe zum Detail ist :)). ULML steht für User Labor Markup Language und stellt die Arbeit eines Users in einem Sozialen-Netz (z.B. eine Community oder ein Weblog) dar.

Vom Aufbau und der Idee her ist das ULML sehr ähnlich wie APML aufgebaut:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ulml version="0.1">
  <channel>
    <record>
      <actions>
        <item name="photo" type="upload">120</item>
        <item name="photo" type="tag">330</item>
      </actions>
      <reactions>
        <item name="photo" type="comment">15</item>
      </reactions>
      <network>
       <item name="connection">256</item>
      </network>
    </record>
  </channel>
</ulml>

Ein record besteht aus folgenden Tags:

  • <actions> — a person’s actions (video uploads, bookmarks, tags, comments, votes etc.)
  • <reactions> — other’s reactions to the person’s actions (same types as in actions)
  • <network> — efficiency of the personal social network

Mehr Infos zum Aufbau der XML-Datei findet ihr auf userlabor.org.

Der genaue Sinn dieses Formats hat sich mir noch nicht ganz erschlossen:

We believe that universality, transparency, and accessibility of user labor metrics will ultimately lead to more sustainable service cycles in social web.

Die einzige Möglichkeit die mir spontan einfällt, ist der „Wert“ eines Nutzers wenn es z.B. um die Schaltung von Werbung geht.

…ein ULML WordPress Plugin sollte auch nicht wirklich viel Arbeit bereiten 🙂

This plugin creates an APML Feed using the the native tags and categories of WordPress 2.3.x, but it also supports UltimateTagWarrior and SimpleTagging for WordPress 2.0.11 – 2.2.x.

New Features:

  • Native WordPress Plugin
  • One version for WordPress 2.x up to 2.3.x
  • Permalinks support
  • Supports native Tagging as well as UltimateTagWarrior/SimpleTagging

Demo: http://notizBlog.org/apml/.

Possible features for the next Versions:

  • Sidebar widget
  • I plan to integrate some kind of search which supports apml files…

Any suggestions are very welcome.

You can download this version on the WordPress Plugin area: http://wordpress.org/extend/plugins/apml/ or from the APML SVN: http://apml-library.googlecode.com/svn/trunk/wordpress/2.x-2.3.x/

TasteBroker ist ein experimenteller Service um die Attention Daten (meistens die verwendeten Tags) verschiedener Dienste in APML zu konvertieren.

TasteBroker is an experimental service that will generate a portable representation of your taste data (in the form of an APML file) from various web sources.

Bisher gibt es diesen Service für drei verschiedene Dienste: Last FM, Pandora und Del.icio.us.

Beispiele meiner Daten:

Außerdem gibt es das WordPress Plugin jetzt auch für WordPress 2.x.

First of all, the WP-APML plugin is now part of the APML-Library and can be downloaded from the APML SVN.

There is now also a script for older WordPress versions available. This first version only supports categories to APML, but I want to support UTW 3 and Simple-Tagging soon. If you have any ideas or suggestions, feel free to write a comment.

Update: The newest Version of „APML for WordPress“ can be found here: http://notiz.blog/projects/apml-for-wordpress/.

I wrote a small APML Plugin/Extension for WordPress, as I mentioned some posts before. The Script creates an APML feed using the WordPress Categories and Tags.

Tag Cloud

If you want a preview of the Plugin, visit my APML file: http://notiz.blog/apml

How to install it (it only works for WordPress 2.3.x):

  • download the file
  • place it in the root of your WordPress installation

If you have any suggestions, please leave me a note.

Download: APML for WordPress 1.0 for WordPress 2.3.x

APML Logo

Bei Sebastian Küpers habe ich das erste Mal etwas über APML gelesen, mich aber nicht weiter damit beschäftigt… Jetzt bin ich letzte Woche über dataportability.org nochmal auf das Thema gestoßen und hab mir das ganze mal etwas näher angesehen.

APML steht für Attention Profiling Mark-up Language und bietet ein Format, Attention Daten darzustellen und portabel zu machen.

APML allows users to share their own personal Attention Profile in much the same way that OPML allows the exchange of reading lists between News Readers.

Die Idee hinter APML ist, einen Offenen Standard zu schaffen, der es Benutzern erlaubt Attention Daten zu erstellen und diese Systemunabhängig zu nutzen. Mit APML wäre es z.B. möglich seine Interessen von einer Community in eine andere mit zu nehmen um schon gleich nach der Anmeldung, den eigenen Interessen entsprechende Inhalte angezeigt zu bekommen.

Eine Attention sieht folgendermaßen aus:
<Concept key="Microformats" value="1" from="notiz.blog" updated="2007-11-23T08:39:04"/>

Beschreibung:

  • key bezeichnet die Attention, also das Interesse das ich habe.
  • value gibt an wie groß das Interesse ist.

Der Wert value muss zwischen 1 (sehr interessant) und -1 (nicht interessant) liegen.

… und da ich das Ganze natürlich auch immer ausprobieren muss, habe ich ein kleines Script geschrieben welches die WordPress Tags und Categories im APML Format ausgibt.

Link: http://notiz.blog/wp-apml.php

Wenn ihr noch Anregungen habt lasst sie mich bitte wissen, wenn nicht biete ich das Script demnächst mal zum Download an.