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: https://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.

7 thoughts on “APML – Attention Profiling Mark-up Language

  1. Hmm eigentlich müssten doch in deinem Beispiel-XML auch Negtivwerte auftreten, oder? Sprich die Auswertung findet doch so statt, das du anhand der Artikel pro Kategorie die Bewertung in Relation von allen Inhalten vornimmst.

  2. @Gerby: In meinem Beispiel nicht, da ich ja nur Prozentwerte raus bekomme. Außerdem nehme ich die einzelnen Tags auch nicht mit der Gesamtanzahl in Relation sondern mit dem Interessantesten Tag.

    Das heißt der am häufigsten verwendete Tag ist in der APML Wertung 1.0 und alle anderen Tags messen sich an diesem.

  3. Soweit habe ich das ja verstanden, aber was macht man mit diesen Aufmerksamkeitsdaten? Bei pixelsebi ist die Rede von a) Filtern, also z.B. Nachrichten oder Feeds nach den eigenen Interessen, und b) Werbung, die anhand der herausgefundenen Aufmerksamkeit passgenau geschaltet werden kann. In unserer Aufmerksamkeitsökonomie sind solche Daten natürlich schon sehr interessant, aber wie ich diese Daten für mich selbst gewinnbringend einsetzen könnte, ist mir noch nicht ganz klar. Vielleicht sind sie so eine Art Währung, die ich gegen etwas anderes eintauschen kann … hmm.

  4. An die Währungssache hab ich ja gar nicht gedacht, es wäre natürlich auch möglich seine Attention Daten zu verkaufen, ich dachte aber eher an die Network/Data Portability.

    Der Trend geht immer mehr in Richtung der Special-Interests Communities, das heißt, man ist über kurz oder lange bei einer vielzahl von Communities angemeldet. Um dem User das ewige Suchen nach Freunden und Inhalten zu ersparen könnte man APML verwenden.
    Man könnte dem Angemeldeten, seinen Attention Daten entsprechende Inhalte vorschlagen oder sogar User die ähnliche Interessen haben.

    Oder man nutzt es für Online-Kaufhäuser wie Amazon um sich z.B. Musik oder Bücher passend zu den APML Daten anzeigen zu lassen.

Mentions

  • CleverClogs » Blog Archive » Basics of Attention Profiling through APML

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