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NoisePress: Nie wieder irrelevante Inhalte

Die Informationsflut im Internet nimmt immer mehr zu und FeedReader bieten bisher keine wirkliche M├Âglichkeit 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 ­čśë )

Warum mit APML filtern?

Man k├Ânnte nat├╝rlich auch mit WordPress-Bordmitteln eine Menge Rauschen ausfiltern, und wirklich nur das abonnieren was gerade wichtig ist:

Das Problem: ├ändert sich dieses Interesse, m├╝ssen alle Feeds m├╝hsam aussortiert (und neue gesammelt) werden. Au├čerdem besteht die Gefahr, dass einige spannende Themen, die nicht genau die abonnierte Kategorie/den abonnierten Tag besitzen, durch das Raster fallen k├Ânnen.

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 Interessensver├Ąnderungen anpassen.

Am Beispiel WordPress Plugin: Das Plugin erstellt ein APML-File anhand der H├Ąufigkeit der verwendeten Tags und Kategorien. Schreibt jemand viel ├╝ber OpenID, kann man davon ausgehen, dass er das Thema f├╝r wichtig h├Ąlt. ├ändert sich der Fokus des Blogs, wird OpenID auch im APML-Feed immer irrelevanter.

H├Ârt sich nach Geek-Zeugs an?

Richtig! ­čÖé ÔÇŽaber NoisePress ist auch erst einmal nur ein Test ob meine Idee ├╝berhaupt funktioniert! Im besten Fall soll der User von all der Technik gar nichts mitbekommen. Ich hoffe dass sich FirefoxÔÇś Account Manager oder XAuth schnell weiter entwickeln und ich eine dieser Techniken f├╝r NoisePress missbrauchen k├Ânnte.

Ich w├╝rde mich ├╝brigens sehr ├╝ber ein bisschen Feedback freuen!