Sign in or Join FriendFeed
FriendFeed is the easiest way to share online. Learn more »
das ding mit daten: sie sind nat. semiotische u. systemische konstrukte, die aber gwm. physikalische/strukturelle gesetzmäßigkeiten konstit.
copyright marxists.
finally back: #orphanblack
internet of thanks.
oder nein, es hagelt!!
omg, es schneit!
open self, big self, self journalismus, self portability, usw.
next up: big dadaismus
(oha, udacity hat sich gerade selbst erschossen)
miniquiz: what is the Uber for lawn mowing?
das ich ist das neue es.
RT @jkrisch: armseliger hätte die Bankrotterklärung von Springer-Chef Döpfner nicht ausfallen können http://www.faz.net/aktuell...
die tatsache, dass es uns noch immer gibt, ist das erste digitale weltwunder.
zwei, drei mal im jahr hab ich einen guten gedanken, den ich dann - weil ich schnell noch twitter checke - sofort wieder vergesse.
was grundsätzlich fehlt: eine datasophie der gesellschaft.
(die statistische verteilung der reaktionen auf cat content ist die signifikanteste - und üblicherweise übersehene - sozialmediale kennzahl)
wieder einmal eine catapher für alles: https://t.co/fbXClWDlvo
wir müssen schneller u weiter wachsen, big cos müssen uns vertrauen, wir brauchen jemanden wie die condoleezza, lol http://boingboing.net/2014...
wir schneller und weiter wachsen, big cos müssen uns vertrauen, wir brauchen jemanden wie die condoleezza, lol http://boingboing.net/2014...
netvibes will schon wieder, dass man seine feeds ausmistet. (und was das bringt, wenn man leise feeds löscht, hab ich auch noch nie kapiert)
"the intensity of stupidity that is looking back at you is just amazing" http://boingboing.net/2014...
Le Mépris #arte
#nts serie über fixe ideen.
noch eine verpasste monetarisierungsgelegenheit: twitter könnte in apps nur die ersten ~80 zeichen anzeigen, den volltweet nur nach klick.
(das todesurteil für das unterhaltungsfernsehen in de ist, dass sogar sich miteinander unterhaltende journalisten unterhaltsamer sind)
wenn die 'recommended' bereiche von g+/twitter ein symptom sind, dann sind big data, filter bubbles o. algorithm takeovers noch kein problem
Other ways to read this feed:Feed readerFacebook