Swiss GIS network on Twitter

Out of curiosity and 2.5 years ago, I analysed the network of Swiss GIS twitterers (article in German, French, Italian). That analysis inspired the creation of the GeoBeer event series (of which we had the 11th instalment just a few days ago) and the Twitter list by the name of ‚SwissGIS‘. You can find that one here.

If you follow my private blog, you might have seen that I also made Twitter maps sometimes, e.g. here for GeoHipster (thumbs up for Atanas & Co.’s initiative!) and here for SwissGIS:

The day before yesterday I updated the SwissGIS Twitter map. In doing so I thought: heck, I should probably renew the old network visualisation of a few dozen Twitter accounts as well! I keep adding people to the list when I come across their accounts; hence the list has now grown to over 200 members.

So, I dusted off my Python code for querying the Twitter API, obtaining profile metrics and building the follower network between the accounts on the SwissGIS list. I plugged the resulting dataset into Gephi, configured the visualisation, and used the superb add-on by OII’s Scott Hale to export the whole shebang to sigma.js.

You can find the result by clicking here or on this graphic (best viewed on desktop, tablet also okay):

Each node in this network is a Twitter account. Links represent follower-relationships between the accounts, the link having the colour of the account that follows the other. The network is clustered into so-called modularity classes based on its topology. Similarly to the last time I plotted a (much younger) SwissGIS network, you can find, e.g., that the blue cluster encompasses mostly French-speaking Twitter users. Also similarly to last time, Esri Switzerland becomes a rather distinct and marked cluster (in purple) with very few errors of omission and commission. This is the inherent (and at times very revealing) power of networks and the strong homophily in all of us – also, the origin of concepts like that of the filter bubble.

The nodes in the visualisation are sized according to the number of followers a node or account has within the SwissGIS network. Not within Twitter at large! E.g., in ‚general Twitter‘, @swiss_geoportal has many more followers than @geobeerch, however, within SwissGIS the two are very similar regarding this metric.

Clicking onto a node reveals additional attributes such as the account name, the profile picture, the age of the account, number of tweets, and average number of tweets per month. It also shows mutual following relationships, which followers follow this account, and which accounts this account follows (both one-directional). The accounts in these lists are themselves clickable, i.e. you can navigate through the network via the users that are contained in it. There’s also a very basic search function that acts on account names for when you can’t find a user that you are interested in.

Importantly, Twitter accounts who were not accessible at the time of data collection (e.g., accounts that are configured to be private) cannot show up in this network, as – simplifying here – no data can be collected about them through the Twitter API.

Enjoy exploring the network of Switzerland-based geo and GIS enthusiasts. And shoot me a tweet or an e-mail if you discover anything interesting (or if you simply enjoyed the visualisation or this post)!

 

PS: You can easily subscribe to the SwissGIS Twitter list in, for example, Tweetdeck or Hootsuite in order to stay on top of geo/GIS news from Switzerland (expect a mix of (predominantly) English, German, French and a little Italian). By the way: following a list means you get to see all the tweets by the list members, whether you follow them personally or not.

Gedanken zur Zukunft von GIS und Visualisierung

Letzte Woche hatte ich die Ehre, einen Keynote-Vortrag bei der Telematik von ewz in Oerlikon zu halten.

Das Thema waren Trends in den Bereichen GIS und Visualisierung und ich sollte aus meiner Erfahrung bei meiner Arbeit für Ernst Basler + Partner, das Oxford Internet Institute und aus meinen privaten Aktivitäten schöpfen.

Bei meinem Vortrag habe ich auf vier hauptsächliche Strömungen hingewiesen:

  • Neue Akteurinnen und Akteure wie die sogenannte „Zivilgesellschaft“, Enthusiastinnen und Hobbyisten wie zum Beispiel Mitglieder der Open Data-Bewegung oder den Datenjournalismus
  • Neuartige Daten aus zum Beispiel obengenannter Open Data bzw. Open Government Data-Bewegung, aus Crowdsourcing oder aus Webscraping
  • Neue Tools und technische Möglichkeiten: Zahlreiche, oft quelloffene Software, das Revival der Skriptsprachen, Python als Lingua Franca in grossen Teilen des GIS-Bereichs
  • (Geo)Social Media und Netzwerke

Sicherlich sind manche Bereiche dieser vier Gross-Trends bereits sehr aktuell, manche sind meiner Meinung nach sogar schon in der Phase des Over-Hypes.

Die Keynote bei ewz enthielt diverse interaktive Beispiele (manche davon finden Sie bei uns auf dem geo.ebp.ch-Blog); nichtsdestotrotz können Sie hier zumindest die Folien anschauen: „Gedanken zur Zukunft von GIS und Visualisierung“ weiterlesen

GIS-Netzwerk im Zeitalter von Social Media

Geographie („Erdbeschreibung“) beschäftigt sich mit Raum. Spätestens seit Michael Hermanns und Heiri Leutholds Arbeiten (sotomo) ist aber klar, dass diese Räume nicht immer geographisch im Sinn von „physisch“ sein müssen: Wir können zum Beispiel auch Merkmals-Räume, topologische Räume (Netzwerke, wie zum Beispiel Strassennetze oder Entwässerungssyteme) oder virtuelle Räume analysieren. Letzteres habe ich mir in diesem Blogpost vorgenommen.

Stephan Heuel (@ping13) und ich (@rastrau) sind beide schon länger auf Twitter. Wir schätzen die schnelle, unkomplizierte Art von Twitter als Plattform zur Kommunikation und zum Austausch von Informationen. Wir beide verfolgen auch zahlreiche GIS-Blogs und Twitter ist die schnellere, interaktivere Ergänzung dazu. Erfreulicherweise sind immer mehr Kolleginnen und Kollegen aus der GIS-Welt auch auf Twitter vertreten. Ein systematischer Überblick fehlte (zumindest mir) aber. Das habe ich zum Anlass genommen, die meines Wissens erste

Vermessung der Schweizer GIS-Szene 2.0

vorzunehmen. Dazu habe ich aus der Schar der Leute, denen ich auf Twitter folge, eine Liste erstellt mit Schweizer Twitter-Accounts, die sich mit Themen rund um GIS, räumliche Analyse und Kartographie auseinandersetzen. Etwas angereichert habe ich die Leute, indem ich auf Twitter noch um weitere GIS-bezogene Accounts nachgefragt habe. So erhielt ich meine circa 35 sogenannten „seed users„, also Ausgangspunkte

Diese subjektive Auswahl erfüllte mein Ziel einer Vermessung der Schweizer GIS-Szene 2.0 aber natürlich noch nicht! Ich habe dann ausgehend von dieser Liste einen Ansatz umgesetzt, mir unbekannte Accounts mit denselben Eigenschaften zu entdecken: Unter Entlehnung von Know How aus einem privaten Projekt, habe ich für die seed users diejenigen Accounts ermittelt, denen sie folgen und die ihnen folgen. Alle so entdeckten neuen Twitter-Accounts, welche mindestens vier Beziehungen mit meiner Gruppe von seed users hatten, habe ich anschliessend manuell geprüft. „Vier Beziehungen“ heisst hier beispielsweise: ein bestimmter Account folgt zwei seed users und zwei seed users folgen ihm. Bei der Prüfung habe ich aufgrund des Standorts und der Beschreibung („Twitter Bio“) eines Accounts (und in Zweifelsfällen aufgrund abgesetzter Tweets) entschieden, ob er der Schweizer GIS-Szene 2.0 zugeordnet werden kann oder nicht. Nach der Prüfung hat sich die Anzahl auf immerhin 74 Schweizer-GIS-Accounts verdoppelt!

Erkenntnisse

Hintergrund der Twitter-Nutzerinnen und -Nutzer

Die erste Abbildung zeigt eine Wordcloud der Begriffe aus den „Twitter-Biographien“ der gefundenen GIS-Twitter-Nutzerinnen und -Nutzer. Die üblichen Verdächtigen – gis, geospatial, schweiz, geoinformation, developer, geographer, data, geomatik/géomatique – sind natürlich vertreten. Daneben ist auch die „Open“-Community enthalten mit open, openstreetmap, qgis.

CH-GIS-Szene: Twitter-Biographien

 

Wer folgt wem und wer bildet zusammen eine Community?

Die nächste Abbildung zeigt das Netzwerk, das die 74 Twitter-Nutzerinnen und -Nutzer zusammen aufspannen. Mit Software für die Analyse sozialer Netzwerke habe ich die Knoten Gruppen (Communities) zuweisen lassen. Die verwendete Methode hat eine Zufallskomponente, aber die meisten der hier gezeigten Gruppen bleiben ziemlich stabil bei wiederholter Berechnung.

Die Knoten sind zudem gemäss der Anzahl ihrer „Branchen-Follower“ skaliert. Das bedeutet, ich habe für die Skalierung nicht die Anzahl Gesamt-Follower benutzt, sondern die Anzahl Follower im unten abgebildeten Netzwerk. Ansonsten wären manche Accounts, zum Beispiel jener des Bundesamts für Statistik und des Bundesamts für Umwelt deutlich grösser.

CH-GIS-Szene: Anzahl Follower

Sprachgrenzen aufgehoben?

„GIS-Netzwerk im Zeitalter von Social Media“ weiterlesen