Edge Rank

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    Mit dem Begriff Edge Ranking wird ein Algorithmus in dem sozialen Netzwerk Facebook bezeichnet, der alle eingehenden Posts automatisch in den News-Feed sortiert.

    Das besondere am Edge Ranking besteht in der Tatsache, dass es sich keineswegs um einen fixen Rank wie den PageRank handelt. Der Edge Rank bezeichnet vielmehr den gesamten Algorithmus, kann also bei zwei verschiedenen Nutzern zwei gänzlich unterschiedliche Ergebnisse erzeugen. Das Edge Ranking wird anhand einer Formel gebildet, die sich in die drei Kernpunkte Affinität, Gewichtung und Aktualität aufteilt.

    Affinität: Die Affinität beschreibt das Verhältnis zwischen dem Benutzer und dem Beitrag, dem Inhalt, der Meldung oder dem Kommentar eines anderen Nutzers. Als Maßstab dient hierbei die Häufigkeit der Interaktionen, die der User mit anderen Nutzern oder deren Posts tätigt. Je mehr Interaktionen stattfinden, desto höher ist das Interesse.

    Gewichtung: Bei der Gewichtung kommt es auf die Häufigkeit der Interaktionen innerhalb eines Beitrags an. Je mehr Personen einen Inhalt zum Beispiel geteilt, geliked oder kommentiert haben, desto wahrscheinlicher ist es, dass er angezeigt wird.

    Aktualität: Je näher der Zeitpunkt der Veröffentlichung liegt, desto wahrscheinlicher ist es, das ein Beitrag angezeigt wird. 

Im Jahr 2013 kündigte Facebook an, den ursprünglichen Algorithmus zu verändern und rund hunderttausend Faktoren entscheiden zu lassen, welche Beitrage angezeigt werden sollen.

    Relevanz für den Nutzer:

    Da auf dem sozialen Netzwerk Facebook täglich rund 4,75 Milliarden Inhalte geteilt werden, wäre es für einen einzelnen Benutzer unmöglich, eine Übersicht über relevante Themen oder Beiträge zu bekommen. Edge Ranking unternimmt den Versuch, die Inhalte im Sinne des Nutzers zu filtern und somit genau die passenden Beiträge anzuzeigen.. 
Mit Hilfe von verschiedenen Eckpunkten versucht der Algorithmus zu filtern welche Beiträge Meldungen oder Inhalte für den Nutzer interessant sein könnten. 
Hierbei wertet das Edge Ranking das Benutzerverhalten aus und sortiert anhand dessen die Informationen, die dem Nutzer angezeigt werden.

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    Dieses Lexikon erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit, trotzdem sind wir bemüht es ständig mit interessanten Themen zu erweitern. Die hier aufgeführten Inhalte haben rein informativen und nicht empfehlenden Charakter!

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