FriendFeed Under A Microscope

[Italiano]
A group of Students from the School of Information and the School of Public Health of the Univeristy of Michigan have done some very nice visualisation work using our latest dataset. We’ve been in touch with Guangming Lang for some time to explain them the data structure and few insights and then they did the whole job.
The visualisations focus on sic questions: Where do FriendFeed users come from? What are the sources for entries on FriendFeed? How engaged are FriendFeed users? How engaged are FriendFeed users as time passes? What is most talked about in FriendFeed? and How do the top 90 most followed users gain followers?
Well, enjoy this very nice work.[English]
Un gruppo di Studenti della School of Information e della School of Public Health dell’Università del Michigan hanno appena pubblicato alcune visualizzazioni basate sul nostro dataset di FriendFeed.. Il tutto è iniziato qualche tempo fa quando Guangming Lang ci ha contattato chiedendoci alcune informazioni sulla struttura dei nostri dati che aveva appena scaricato e, dopo qualche tempo, ecco il risultato del lavoro.
Le visualizzazioni rispondono ad alcune domande molto interessanti:
– Where do FriendFeed users come from?
– What are the sources for entries on FriendFeed?
– How engaged are FriendFeed users? How engaged are FriendFeed users as time passes?
– What is most talked about in FriendFeed?
– How do the top 90 most followed users gain followers?
Insomma, veramente un ottimo lavoro!

When followers are not enough

[italian version]
We have just gathered a brand new datased of FriendFeed data (you can download it in the Data section, it’s named 2010-a dataset ). Since it is considerably larger than our previous database we decided to test few more hypotesis on information propagation in SNSs. One of the key concepts speaking about the ability to spread online information is that being well connected is a key element in propagation strategies. This point can be roughly summarised as: the more followers you have the more you can inform. We’ve already challenged this assumption before and we wanted to test it deeper.
Therefore we analysed the relationship between the actual number of followers and the average audience of every users. We defined the average audience value as the average number of users been exposed to the messages sent by a specific user during our sample time. Due to the technical structure of Friendfeed users that were able to start the most engaging discussions have a larger opportunity of have an actual audience larger that the simple list of their followers.

Followers /Avg Users

As it is shown in the graph – that shows only the top 20 users according to their followers number – there could be a huge difference between the followers and the actual audience that users can engage. It is very interesting to point out how the users with a larger average audience is ranked only 18th according to the followers number.
As we said before, when we’re dealing with social phenomena and users engagement (as it happens in online propagations): followers are not enough.[English version]
Partendo dall’ultimo dataset che abbiamo acquisito con i dati di FriendFeed abbiamo iniziato a testare alcune ipotesi relative alla possibilità di definire la capacità comunicativa degli utenti all’interno di questo tipo di reti. Una delle assunzioni che si sono fatte più spesso (più in passato di quanto non avvenga ora) riguarda il nuero di followers. In pratica si considera spesso questo valore come un indicatore della capacità comunicativa di un utente. Brutalmente si pensa che se una persona è in contatto con molte altre persone questi abbia la capacità di raggiungere una massa importante di utenti.
Per verificare questo assunto abbiamo deciso di osservare la relazione tra il numero di follwers e la audience media degli utenti. Con audience media intendiamo il numero di utenti che sono stati esposti ai messaggi postati da uno specifico utente durante il nostro periodo campione (2 Mesi: Agosto- Settembre 2010).
Followers /Avg Users

Data la natura di FriendFeed l’audience tenderà a crescere verso valori più ampi rispetto ai follower diretti tanto più l’utente sarà in grado di far partire discussioni che riescono a propagarsi ed a coinvolgere gli amici degli amici e così via.
Come si può vedere dall’immagine [che mostra il rapporto tra followers e audience media per i 20 utenti con il maggior numero di followers all’interno della rete di FriendFeed italiana (solo account pubblici)] un elevato numero di followers non significa necesariamente un’elevata audience media, anzi l’utente che – in termini assoluti – raggiunge mediamente un’audience maggiore si colloca solo diciottesimo quando andiamo a contare i followers.
Insomma ancora una volta quando parliamo di reti sociali i numeri possono ingannare facilmente.