Wann genau ist „Social Media“ ungesund?

Wann genau ist „Social Media“ ungesund? Das scheint eine einfache Frage zu sein, oder? Derzeit wird diese Frage reduziert auf „Ab wann kann es uns egal sein, ob Social Media ungesund ist?“ aka Alterskontrollen und die Antwort darauf ist von der Politik und anderen die sich nicht weiter zu helfen wissen ungefaer: „So ab Volljaehrigkeit geht das schon klar.“

Die Frage

Die Frage ab wann es ungesund wird ist vermutlich nicht so einfach zu beantworten, sonst gaebe es aktuell nicht diese ganzen Diskussionen darum, ob man das Ganze nicht fuer Jugendliche und Kinder verbieten sollte. Andere Laender, wie z.B. Neuseeland haben sich fuer ein Verbot fuer Social Media fuer Jugendliche unter 16 Jahren entschieden.

Folgende Grafik gibt da mal einen detaillierteren Einblick. Quelle: Bundeszentrale für politische Bildung

Ich hab das mal etws komprimiert diese Grafik um den Blick auf das zu lenken was diese Grafik visuell ganz an das Ende stellt.

Okay, rechnen wir mal kurz nach fuer die Jugend: 61% schaetzen die psychischen Auswirkungen NEGATIV ein. 66% schaetzen die koerperlichen Auswirkungen NEGATIV ein. 59% schaeten die Auswirkungen auf die eigene Aufmerksamkeit NEGATIV ein.

Schauen wir uns die Erwachsenen an, die sind ja volljaehrig da ist das doch sicher besser, oder? 77% schaetzen die psychischen Auswirkungen NEGATIV ein. 74% schaetzen die koerperlichen Auswirkungen NEGATIV ein. 72% schaetzen die Auswirkungen auf die eigene Aufmerksamkeit NEGATIV ein.

Loest das Verbot von Social Media in Abhaengigkeit vom Alter denn das eigentliche Problem was man loesen will und liesse sich das ueberhaupt umsetzen? Dafuer muesste man mal genauer fragen, was man denn eigentlich loesen moechte. Wenn man da mal genauer nachbohrt, dann sind das ja eigentlich die negativen Folgen von Social Media Konsum und Teilnahme an Social Media Produktion. Etliche Psychologen haben Kinder und Jugendliche in Behandlung, die durch Social Media die Balance im Leben verloren haben. Das wird so jedenfalls berichtet. Koennte daran liegen, dass diese Nutzergruppe SELBST den Gebrauch in Schluesselbereichen wie psychologische, koerperliche und Aufmerksamkeits-bezogenen Auswirkungen zu ca. 60% NEGATIV einschaetzt.

Von Erwachsenen, die die Balance im Leben durch Social Media verloren haben hoeren wir erstaunlicherweise nichts. Vermutlich weil die gleich wegen Depressionen behandelt werden und man dahinter halt so die „allgemeine Belastung“ vermutet. Welche Rolle Social Media dabei gespielt hat, das wird nicht erfragt. Die sind ja schliesslich erwachsen!!111 Aber hey, suprise, die Erwachsenen schaetzten in den gleichen Schluesselbereichen wie psychologischen, koerperlichen und Aufmerksamkeits-bezogenen Auswirkungen die NEGATIVEN Auswirkungen mit ueber 70% sogar nochmal +10% schaedlicher ein als die Jugendlichen. Huch!?

Die Kick-Erfahrung

Nun habe ich einige Zeit damals auf Twitter verbracht (als Twitter noch Twitter hiess und es kaum jemand benutzte). Die Idee war simpel: Kurzbotschaften auf 140 Zeichen begrenzt an die ganze Welt oder seine Kumpels senden. Eigentlich so spektakulaer wie SMS auf dem Telefon. Und doch war das Zeug deutlich anders, denn man konnte RETWEETEN und LIKE’N. Mit einem RETWEET wurde der Inhalt an alle FOLLOWER weitergeleitet. Ein LIKE zeigte dem Erzeuger der Nachricht, dass einer seiner Leser es gut findet. Aber letztlich war der RETWEET das ultimative „FINDE ICH GUT!!!“.

Dieser Akt der gefuehlten Selbstwirksamkeit, quasi mit den Fuessen bzw. der Maushand abstimmen zu koennen, was sich weiterverbreiten sollte und was nicht, gab einem ein Gefuehl von „Zuenglein an der Waage“ oder auch dem „Scharfrichter“, auf jeden Fall aber hatte man gefuehlt einen Einfluss. Wenn man etwas zwar interessant fand aber nicht wuerdig fuer einen RETWEET dann tat es auch ein LIKE. Damit hatte man die Nachricht auch fuer sich selbst quasi gebookmarked.

Diese Gefuehl selbst etwas bewirken zu koennen – selbst wirksam zu sein, also selbstwirksam – hatte Suchtcharakter. Es gab einem eine Form von unmittelbar positivem Kick. Ein Dopamin-Ausstoss im Gehirn. Und nach kurzer Zeit wollte das Gehirn mehr von diesem Gefuehl. Denn es war doch so einfach… bissel scrollen … bissel was lesen … klicken … Dopamin-Kick.

Doch das BISSEL SCROLLEN wurde dann schnell mal zu eine halbe Stunde scrollen und klicken. Denn das Hirn kann nie genug vom Dopamin bekommen, vor allem wenn es doch so leicht scheint. Scroll-Klick-Dopamin! Easy! Smartphone Apps wie z.B. Twitterific (Screenshot der Website) und Tweetbot (Website, Screenshot der Website) machten das Erlebnis perfekt indem bei einem Retweet, einem Like oder einfach nur dem Refresh, um mehr Inhalte zu laden Sounds abgespielt wurden die fast schon an ein Jump’n Run Spiel erinnerten, bei dem man gerade erfolgreich Goldmuenzen eingesammelt hat.

Damals war der Inhalt und das was man als Inhalt praesentiert bekam im wesentlichen bestimmt von anderen Nutzern wie du und ich. Doch das hat sich geaendert, erst auf Twitter und dann auf X.

Dark Patterns

Twitter hatte immer Probleme Geld zu verdienen mit dem was sie da anboten. Also begannen sie irgendwann Werbung in die Timeline aufzunehmen. Fuer die App-Nutzer war das kein Problem, die API gab die Tweets ohne Werbung raus. Doch dann wurden peu a peu die Daumenschrauben angezogen. Twitter stellte die API-Zugaenge fuer die Apps ab, denn die Werbung lief ja nur auf der Webseite. Und Werbung wollte man verkaufen und zwar zahlreich. Und an dem Punkt haette man im Prinzip mit dem „Social Media“ aufhoeren sollen nach meiner Meinung. Hab ich auch.

Denn was jetzt kam ist ein Absturz in dunkelste Techniken. Angetrieben durch ein Standardwerk des Silicon Valley das Buch „Hooked (Am Haken): Wie man Produkte herstellt, die süchtig machen.“.

Darin ist beschrieben wie es den Entwicklern mitnichten um soziale Aspekte ging, es ging um knallharte Psychologie. Genau die Psychologie, die Jugendliche und Kinder jetzt in die Behandlung zum Psychologen bringt. Es ging um das psychologische Ausbeuten von Menschen zum Zwecke der Maximierung des Werbeanzeigenumsatzes.

Das war dann aber noch nicht das Ende denn mit dem Kauf von Twitter das jetzt ‚X‘ hiess, wurde es noch gruseliger. Zu diesem Zeitpunkt waren bereits klare Fakten sichtbar, dass Twitter zunehmend durch Bots (Screenshot) – also automatisch gesteuerte Software – besucht wurde und mit Inhalten beschickt wurde. Die Bots haben natuerlich auch gescrollt… das hat Twitter nicht bemerkt oder nicht bemerken wollen. Denn das Geld fuer gezeigte Werbeanzeigen fliesst dann ja trotzdem. Soll doch der Werber erstmal beweisen, dass seine Anzeige nur von Bots angeschaut wurde.

Die naechste Stufe jedoch wurde mit ‚X‘ erreicht, indem man Bots mit Ansage freie Hand liess. ‚X‘ setzte selber Bots ein, um Nachrichten zu pushen oder ganze Inhalte zu promoten. Der Algorithmus wurde angepasst, so dass die Lieblingsthemen von Elon Musk nun viel haeufiger in die Timelines der verbliebenen Nutzer gespuelt wurden. Die Timeline selbst wurde noch haerter suechtigmachenden Inhalten (vorwiegend Kurzvideos/Clips) geflutet.

Wer jetzt noch weiter auf ‚X‘ aktiv war, befand sich zwischen Algorithmen, Bots, Faschistischen Influencern und Groq, einer neuen AI, die exklusiv in Elon Musks Auftrag an ‚X‘ teilnahm. Kuenstliche intelligenz hat dem Ganzen den Extra-Spin verpasst, den es noch brauchte um den Nutzern vollends den Kopf zu verdrehen.

Ausstieg

Ich hatte da schon laengst Twitter verlassen. Aber auch schon davor hatte ich Probleme meinen Twitter-„Gebrauch“ in geordneten Bahnen zu halten. Waehrend der Zeit der Nutzung von Twitter habe ich bestimmt drei oder vier bewusst eingelegte Pausen von der Nutzung gemacht. Weil es mir zuviel wurde! Weil es zuviel Raum einnahm. Weil es mein Gehirn in einen Endlos-Loop aus Scrollen-Klicken-Dopamin gefangen nahm. Und wirklich sozial war daran eigentlich nichts mehr. Aus der Anfangszeit von Twitter, wo man noch ueber „Microblogging“ sprach – denn zuvor war „Bloggen“ bzw. ein Weblog betreiben eigentlich das grosse Ding gewesen – war nichts mehr uebrig. Das Microblogging hatte sich erledigt, denn die Algorithmen uebernahmen das Regiment in der Timeline.

Wiedereinstieg

Vor einiger Zeit, genauer um 2024 herum habe ich mir dann gedacht, hey, ich probier’s mal wieder, aber diesmal mit Mastodon. Also weder Twitter, noch ‚X‘, noch Facebook, noch Instagram, oder Youtube, oder Pinterest … nur Mastodon, nur eine Instanz.

Wenn man anfaengt ist es wie damals bei Twitter anfangs, man kennt niemanden und muss eigentlich erstmal rausfinden wo sich alle rumtreiben. Das ist mit Mastodon schwieriger, weil es zig dezentrale Instanzen gibt (was gut ist, so hat nicht eine einzige maechtige Person alle anderen in der Hand). Aber es ist schon ein wenig muehsam. Eine vorkuratierte Timeline gibt’s nicht, ausser die oeffentliche (sofern die zugaenglich gemacht wird). Da sieht man dann aber wirklich alles und das ueberfordert einen sofort. Man sieht tausend Dinge die einen nicht interessieren oder gar aufregen. Also baut man sich ueber die Zeit eine eigene „Bubble“ wem man „folgt“. Ich finde das Wort „folgen“ tatsaechlich schon schwierig.

Ich habe ab Mitte 2025 Mastodon dann ueberhaupt erst einigermassen benutzt. Erst mit der schlechten Mastodon App (Screenshot) unter iOS die staendig Fehler in der Darstellung hatte und mit Abstuerzen zu kaempfen hatte. Keine Freude, was eigentlich gut war, denn das begrenzt die Verweilzeit in der App. Dennoch hats irgendwann genervt und ich hab ein Abo fuer Ivory (Screenshot Website, Screenshot AppStore, AppStore) abgeschlossen. Das ist im Prinzip der Tweetbot fuer Mastodon (vom selben Entwickler, dem Twitter ja den Stecker gezogen hatte).

Jetzt kostete mich das Social Media nicht nur Zeit sondern auch noch richtig Geld jeden Monat. Fast forward Mai 2026, ich bemerke, wie ich mehr und mehr Zeit an die Ivory App verliere. Das Hirn will Scrollen-Klicken-Dopamin! Aber was beaengstigender ist, ich bekomme richtig schlechte Laune. Und ich vermute den Zusammenhang mit der Nutzung von Social Media. Dabei sollte doch Mastodon das „gute“ Social Media sein.

Meine Physiologie sagt anderes, ich habe Bluthochdruck, scrolle wie wild in der App den ganzen Tag und die Nachrichten darin fangen an mich mehr und mehr aufzuregen. Irgendwas laeuft hier gewaltig schief grade…

I’m gonna have to science the shit out of this.

Um es mit einem Zitat aus dem Film „Der Marsianer“ von Astronaut Mark Watney (gespielt von Matt Damon) zu sagen, „I’m gonna have to science the shit out of this.“

Und genau das ist was derzeit tue, bzw. 2 Tage lang exzessiv betrieben habe. Ich tracke meinen Social Media Gebrauch nicht nur, sondern ich erfasse ihn wissenschaftlich. Um das tun zu koennen, habe ich mir zunaechst eine Web-Applikation erstellt. Denn fuer mich stellte sich vor allem eine Frage: „Warum macht mein Social Media Gebrauch mir schlechte Laune?“

Um dieser Frage auf den Grund gehen zu koennen liegt es fuer mich nahe, dass ich gezielt mal untersuche, welche Emotionen der Gebrauch von Social Media bei mir ausloest. Doch wie will ich das erfassen? Soll ich einen Zettel neben mir haben waehrend ich durch die Postings scrolle und dann Notizen machen wie "Meh, dieser Post von Netzpolitik.org nervt mich"? Das ist nicht machbar! Doch was genau waere machbar?

Wenn ich doch nur waehrend ich die Postings lese, eine Einordnung vornehmen koennte, was der jeweilige Post-Inhalt bei mir ausloest. Das waere hilfreich. Doch der iOS Client Ivory kann das nicht. Eine eigene iOS App schreiben – nur dafuer – niemals, ich kann das zwar, aber soviel Lebenszeit ist es nicht wert.

Hmm… aber da ist doch dieses offene Protokoll, und Mastodon hat eine saubere API. Damit muesste sich doch was anfangen lassen. Ich erinnere mich an Mastowall von Ralf Stockmann. Der hat die neuste Release von Mastowall ge-vibe-coded nach eigenen Angaben. Hmm, dann muesste es doch theoretisch…

1 Tag spaeter

Ich will eine Loesung. Ich moechte belastbare Fakten haben. Also schlucke ich die Kroete und besuche die AI-Platform, die mich vor einigen Monaten bereits bei einem kostenlosen Ausprobieren beeindruckt hatte: LOVABLE.DEV. Das ist ein Service, der eine vollstaendige, hochintegrierte AI-„Entwicklungsumgebung“ bereitstellt im Browser. im Studium sprachen wir damals noch von Computer Aided Software Engineering (CASE), doch das hier ist was anderes. Das hier ist AI-aided Software Production (AISP).

Mit einem anderen Account hatte ich auf lovable.dev bereits einen ersten Proof-of-Concept produzieren lassen mittels AISP. Dann gingen mir die Credits aus, aber der funktionierte bereits ganz gut. Ich wollte aber nicht mit dem Prototyp weitermachen und auch nicht mit DEM Account. Jetzt sollte es produktiv und ernst werden. Also habe ich einen neuen Account angelegt und meine Kreditkartendaten eingegeben. 25 Euro pro Monat, fuer 100 Credits. Wie weit mich so ein Credit bringen wuerde? Keine Ahnung. Die kostenlosen Probiercredits (man bekommt 5 davon pro 24h) waren nach gefuehlt 3-4 Anfragen aufgebraucht. Spannend war, dass ich allein mit den 5 Free Credits bereits was vollstaendig Funktionierendes hatte.

Mastodon Mood Board

Also fing ich an meine Anforderungen zu formulieren. Und das schaut tatsaechlich deutlich einfacher aus als es wirklich ist. Denn das man letztlich abliefern muss ist ein Pflichten-/Lastenheft, das alle Anforderungen so praezise formuliert, dass sie eindeutig sind und nicht „missverstanden“ bzw. mehrdeutig ausgelegt werden koennen. Die Maschine dahinter liebt klare und exakte Anweisungen (nach meiner ersten Erfahrung mit AI’s). Was man ihr nicht sagt, das fuellt sie mit eigenen „Vorstellungen“ bzw. mit dem was die Heuristik (entstanden aus dem Modelltraining) an der Leerstelle fuer am wahrscheinlichsten haelt. Das muss nicht unbedingt ins Verderben fuehren, aber meistens ist es eben nicht genau das was man da moechte. manchmal hat man aber auch Glueck und es ist exakt das was man sich vorgestellt hat… per Zufall (durch die Wahrscheinlichkeit die sich am Durchschnitt orientiert).

Ich fuehlte mich an das Gymnasium erinnert, meine alte Schule. Siebte Klasse bei Frau Geissler, meiner Deutschlehrerin. Ich lernte Bildbeschreibungen. Das wichtige an Bildbeschreibungen war die Exaktheit, so dass man sich vorstellen konnte was auf dem Bild wirklich ist. Genauso fuehlte sich das an, nur dass ich das Bild nicht hatte. Ich musste die Bildbeschreibung fuer ein Bild schreiben, das nur teilweise in meinem Kopf existierte. Erst wenn ich die erste Skizze vor mir gesehen hatte, wurde mir klar, „Uff da fehlt aber noch was!“.

Also fing ich an meine genaueste „Bildbeschreibung“ zu formulieren, die ich je geschrieben hatte. Es fuehlte sich an wie in der Klassenarbeit damals in Deutsch. Hier also meine Beschreibungen…

* Sie soll sich mit dem API eines mastodon-Servers in Verbindung setzen koennen, um die aktuellsten Posts dort zu lesen und dann in einem eigenen UI rueckwaerts chronologisch sortiert (aktuellster Post oben) darzustellen.
* Hierfuer soll der Nutzer aus einer Liste moeglicher (ueblicher) mastodon instanzen auswaehlen koennen, mit welcher instanz er interagieren moechte.
* Neben jedem posting soll es einen Button geben mit der Aufschrift "Einordnung".
* Klickt man auf diesen Button, dann soll sich ein Popover oeffnen, in dem man dieses Posting einer oder mehrerer von folgenden Kategorien zu den gefuehlten Emotionen zuordnen koennen soll: Positiv, Negativ, Neutral, Apellierend, Fordernd, Schlechte Laune, Gute Laune, Freude, Schadenfreude, Handlungsdruck, Schlechtes Gewissen, Gutes Gewissen, Aussenseiter, Angst, Befluegelung, Bestaerkend, Liebend
* Wenn man in dem popover nichts auswaehlen moechte, soll man es schliessen koennen mit einem "Abbrechen"-Knopf und einem Schliessen-X in der rechten oberen Ecke des popover
* Sowie eine oder mehrere Kategorien fuer ein posting ausgewaehlt wurden soll man das popover mit einem "Fertig"-Button schliessen koennen, die Einordnung soll zusammen mit dem unique Identifier des Postings im lokalen Browser storage gespeichert werden.
* Die Applikation soll eine Moeglichkeit fuer einen Administrator vorsehen, diese Liste an Kategorien waehrend des Betriebs anzupassen, also welche hinzufuegen zu koennen oder entfernen zu koennen.
* Der Administrator muss nicht als extra Account existieren, es reicht ein hart kodiertes Passwort zum Schutz der Administrativen Funktionen.
* Nutzer die mit der Applikation interagieren werden mittels eines Cookies identifioziert und ihre Einordnungen von postings werden verknuepft mit ihrer unique UserID die per zufall erstellt wird beim ersten interagieren und dann in einem cookie gespeichert wird.
* Der Nutzer wird bei erstmaliger Nutzung darum gebeten einen Vor- oder Nicknamen einzugeben fuer sich selbst, auch dieser wird in den Cookies gespeichert
* Die vom nutzer getroffene gemachte Auswahl aus den mastodon-instanzen wird ebenfalls in einem Cookie gespeichert
* Fuer die grafische gestaltung greife bitte auf existierende CSS-frameworks wie Bootstrap zurueck.
* Stelle die posts dar in einer rechteckigen Kachel mit runden Ecken und leichtem Schattenwurf mit dem entsprechenden Absender, der relativen Zeit von wann der post ist (z.B. "vor 1 Minute", "vor 2 Stunden", "Jetzt gerade" fuer Posts der letzten 60 Sekunden), platziere in die linke obere ecke der kachel das Bild des nutzers in einer kreisfoermigen Maskierung
* Sollte ein Nutzer sein post mit einer Content-Warnung versehen haben, dann zeige den post nicht sofort an, sondern stattdessen den text "Inhalt mit Warnung! (Anklicken um inhalt zu sehen)" und zeige den inhalt erst, wenn der Nutzer bewusst auf diesen text klickt.
* Fuer den Nutzer stelle Ganz oben in der Applikation drei bereiche dar: "Posts", "Auswertung", "Nutzer", "Admin"
* "Posts" zeigt den bis hierher beschriebenen Funktionsbereich
* "Auswertung" wechselt den Anzeigebereich und zeigt eine statistische Auswertung aller bisher einkategorisierten postings. Diese Auswertung zeigt wahlweise ein horizontales barChart in dem die kategorien absteigend (Haeufigste zuerst) aufgelistet werden
* Der "Nutzer" bereich erlaubt zwei operationen: Das Eingeben, Aendern und Speichern der Nutzer Vor- oder Nicknamen und die Loeschung bzw. den Reset aller gemachten Einordnungen
* Der "Admin" bereich erlaubt nach Abfrage eines passwort die Modifizierung der Kategorien (Hinzufiegen, Loeschen, Umbenennen) und die Speicherung dieser Kategorien. Diese Speicherung muss ausserhalb des browsers erfolgen, damit sie persistent fuer alle Nutzer zur verfuegung steht

* In dem bereich "Admin" erlaube eine Sortierung der Kategorien durch den Administrator und speichere diese Sortierung nach jeder Aenderung der Sortierung. Die Sortierung sollte einfach per Drag and Drop durch verschieben der Kategorieeintraege funktionieren
* Bitte merke dir die Mastodon-Instanz sobald der Nutzer in dem Dropdown eine mastodon instanz gewaehlt hat die keinen Fehler 422 erzeugt.
* Sofern der Fehler 422 auftaucht, beschreibe bitte fuer den nutzer verstaendlich was dieser fehler ist und was man tun kann um ihn zu vermeiden.
* Fuege vor dem Dropdown zur Auswahl des der mastodon-Instanz einen deutlichen hinweistext ein mit dem Inhalt: "Bitte wähle eine Instanz aus, auf der du bereits gültig eingelogged bist."
* Fuege neben dem Dropdown zur Instanzauswahl einen Knopf hinzu mit der Aufschrift "Mastodon Instanz manuell eingeben...". Klickt man darauf, dann kann man statt aus dem dropdown auszuwaehlen eine Instanz-URL direkt eingeben. Fuelle das Eingabefeld mit einem Beispielwert, der anzeigt in welchem Format die Eingabe erwartet wird.

* Wenn eine Mastodon-instanz ausgewaehlt wurde von der erfolgreich Posts geladen werden konnten, speichere diese instanz bitte in den Cookies fuer den nutzer als default instanz und waehle sie wann immer die "Posts" seite aufgerufen wird als standardauswahl.
* Um von Zeit zu Zeit neue Posts zu laden, stelle oben rechts auf der "Posts"-seite einen Button bereit "Posts nachladen...". klickt der nutzer darauf, dann lade erneut posts von der ausgewaehlten instanz.
* Auf der ersten Seite (nennen wir sie "Willkommen"-seite) fuege bitte einen gut sichtbaren Begruessungstext ein mit folgenden Inhalten:

 * Ueberschrift erster ordnung: "Mastodon mood Board"
 * Ueberschrift zweiter ordnung: "Willkommen, $nutzername!" fuer $nutzername fuege bitte bereits in den Cookies gespeicherten Nutzernamen ein sofern dieser vorliegt, ansonsten benutze den text "Willkommen!"
 * Fliesstext: "Dieses Werkzeug hilft dir deinen Social media Konsum einzuordnen. Gib nachfolgend deinen Vor-/Nicknamen ein und wähle anschliessend deine Mastodon-Instanz aus."

* Auf der "Posts" seite fuege oben einen gut lesbaren hinweistext ein, der dem nutzer erklaert, dass er hier jedes posting mit dem "Einordnen" button emotionalen kategorien zuordnen kann. er kann jederzeit in die auswertung gehen, um sich seine bewertungen anzuschauen.

* Bitte veraendere die Nutzererfahrung dahingehend, dass wenn man die "Posts"-seite kurz verlaesst um z.b. zur "Nutzer"-seite zu wechseln, der kontext der "Posts" seite erhalten bleibt und nicht wieder von von beghonnen werden muss

* Die "Nutzer" seite sollte in dem eingabefeld fuer den Nutzernamen bereits beim aufrufen der seite den in den cookies gespeicherten namen im eingabfeld zeigen. erst wenn in dem eingabefeld eine aenderung erfolgt mit anschliessendem "Speichern", soll der wert fuer den nutzernamen im cookie auch geaendert werden.

* Im "Admin"-bereich erlaube fuer jede kategorie zusaetzlich folgendes Merkmal als boolschen wert zu speichern: "emotion_category" mit den wertauspraegungen "0" fuer negativ und "1" fuer positiv indem du in der eingabezeile fuer die kategorie zwei radio-buttons unterbringst mit den labels "Positiv" und "Negativ". wenn eine neue kategorie erstellt wird, hat dieses merkmal by default den wert "0" fuer negtiv und der radiobutton mit dem label "Negativ" ist bereits vorselektiert. beide radiobuttons gehoeren zu einer radiobuttongroup. sobald der gewaehlte radiobutton verandert wird speichere diese andereung in der kategorie sofort. Je nachdem welche Zuordnung eine Kategorie hat, stelle dem Kategorienamen auf einem hintergrund der farbe "Babyblue" dar fuer kategorien die das merkmal "negativ" tragen und stelle den Kategorienamen auf einem hintergrund der farbe "Cerise" dar fuer kategorien die das merkmal "positiv" tragen. aktualisiere diese farbliche unterscheidung sofort wenn sich die zuordnung zu positiv oder negatriv aendern sollte in den radiobuttons.

* in der "Auswertung"-seite erzeuge statt bislang einem nunmehr zwei barcharts. Beide Barcharts werden nebeneinander angezeigt in einer kacheloptik mit runden ecken und einem leichten schattenwurf dahinter. Das linke barchart hat die Ueberschrift erster Ordnung "Negative Einordnungen" und wertet nun nur noch die Kategorien aus die das merkmal "negativ" tragen und benutzt ausschliesslich die farbe "Babyblue" fuer die balken. Das rechte barchart hat die Ueberschrift "Positive Einordnungen" und wertet nur die kategorien aus die das merkmal "positiv" tragen und verwendet ausschliesslich die farbe "Cerise" fuer die balken.

* Versuche die verwendeten Komponenten und Libraries und Frameworks soweit wie moeglich zu verringern.
* Versuche die Abhaengigkeit von fremden Softwarekomponenten zu verringern
* Versuche den erzeugen Code in modulare Funktionen zu unterteilen, die du mit passenden kommentaren versiehst
* Versuche das gesamte Projekt technisch zu vereinfachen, so dass man es mit wenig aufwand auf einem lokalen Rechner mit Linux oder macOS installieren koennte
* passe folgende Texte nochmals an:
- "Mastodon mood Board" wird "Mastodon Mood Board" (da war in tippfehler drin, entferne bitte das emoji symbol)
- "Dieses Werkzeug hilft dir deinen Social media Konsum einzuordnen. Gib nachfolgend deinen Vor-/Nicknamen ein und wähle anschliessend deine Mastodon-Instanz aus." wird "Dieses Werkzeug hilft dir deinen Social Media Konsum besser einzuordnen. Gib nachfolgend deinen Vor-/Nicknamen ein und wähle anschliessend deine Mastodon-Instanz aus."

1 Tag zuvor (Proof-of-Concept)

Nach der Abfolge von Prompts an Tag 1 hatte ich tatsaechlich eine funktionierende Version 1.0 die alle Basics konnte die mein Proof-of-Concept (PoC) auch konnte. Mit dem PoC hatte ich bereits begonnen Posts einzuordnen. Ein erstes Ergebnis war das was folgender Screenshot zeigt.

Hier sieht man mal eine Beispieleinordnung aus dem PoC. Unten im Posting sieht man welche Einordnungen ich vergeben habe. Da fiel mir schon auf, dass ich praeziser in den Anweisungen werden muesste, denn die Einordnungen waren schlecht optisch auseinanderzuhalten ob sie positiv oder negativ waren.

2 Tage spaeter

Waehrend die obigen Prompts noch die Genese des ersten Proof-of-Concept beschreiben sahen meine Prompts im zweiten Anlauf deutlich besser strukturiert aus. Es gibt vermutlich eine beste Struktur fuer „AI-Bildbeschreibungen“ bzw. Arbeitsanweisung im Sinne von AISP.

Die neuen prompts lasse ich hier mal aus, das waren einfach deutlich mehr. Danach hatte ich jedoch eine neue Applikation in den Haenden die sogar Light-/Dark-Theme beherrschte. Mit den neuen Bereichen die ich definiert hatte war ich sehr zufrieden. Jetzt musste nur das mit der richtigen Anmeldung als Third-Party-App bei der Mastodon-Instanz noch klappen.

Wenige Prompts spaeter (ich glaub es waren zwei) klappte auch die Anmeldung bei meiner Instanz (oAuth-Tokens bekommen und einsetzen), und ich konnte meine Timeline-Posts drauflos einordnen. Waehrend des ersten Prototypen hatte ich die positiven und negativen Kategoriemoeglichkeiten nicht sehr konsistent vergeben. Das war eine wilde Mischung aus Bewertung des Inhalts und Emotionen, das sieht man in dem Screenshot oben auch. Ich wollte jedoch (erstmal) nur die Emotionen sauber erfassen.

Also habe ich eine Liste an Emotionen zusammengestellt, die hoechstwahrscheinlich am haeufigsten in diesem Kontext auftauchen koennen. Das ist natuerlich erstmal eine recht willkuerliche Auswahl. Ich habe dennoch versucht eine vor allem ausbalancierte Auswahl an Emotionen zu haben. Und ich wollte genauso viele negative wie positive zur Auswahl haben. Folgende Emotionen habe ich also in die Einordnungskarte aufgenommen.

Man sieht das ist jetzt deutlich konsistenter. Es sind alles Emotionen und eine ganze Bandbreite davon. Das Gute ist, ich bin nicht darauf festgelegt fuer immer. Ich kann das Set an Emotionen veraendern im Admin-Bereich. Sowohl inhaltlich (neue Kategorien hinzufuegen, bestehende umbenennen oder loeschen) als auch in der Struktur, die Sortierung fuer die Anzeige in der Einordnungs-Karte. Das war mir wichtig.

Tag der Wahrheit (nach ueber 300 Posts)

Ja, waehrend des Entwicklungsprozesses habe ich immer wieder Posts eingeordnet. Den Zwischenstand konnte ich als JSON-Datei immer als Backup sichern bzw. exportieren, denn nichts ist aergerlicher als Datenverlust bei muehsam erhobenen Daten. Ja und was soll ich sagen… lassen wir die Auswertung sprechen.

NEGATIVE POSTS

Diese Abbildung zeigt welche negativen Emotionen am haeufigsten aufgetaucht sind. Die fuenf Top-Emotionen sind hierbei

1. Überforderung
2. Genervtheit
3. Ohnmacht
4. Wut
5. Frustration

Das genau diese Emotionen soweit oben liegen haette ich nicht gedacht. Vor allem Überforderung hat mich ueberrascht. Aber tatsaechlich fuehle ich mich von vielen Posts ueberfordert. Sie sind thematisch weit weg von mir, oder auch der raeumlich Bezug hat nichts mit meiner Lebenswelt zu tun, aber auch oftmals besserwisserisch daherkommende Posts die irgendeine exotische Superloesung fuer ein Nischenproblem zum besten geben, koennen mich ueberfordern.

POSITIVE POSTS

Es gibt sie die positiven Emotionen, soviel ist schonmal schoen. Die Top fuenf lauten hier

1. Freude
2. Dankbarkeit
3. Humor / Belustigung
4. Bestätigung (sich verstanden fühlen)
5. Bewunderung

Und das sind auch tatsaechlich die Emotionen, nach denen ich mich sehne. Die positivste Erfahrung habe ich mit tollen Fotos von der Natur, Dankbarkeit habe ich fuer tolle Links auf sinnvolle andere Inhalte. Bewunderung geht oft einher mit Überforderung, weil Leute Erfolge teilen, die mich selbst ueberfordern. Manche Posts bringen mich einfach zum Lachen, auch manch schwarzer Humor.

VERTEILUNG AUF POSITIV & NEGATIV

Interessant fuer mich war letztlich das Verhaeltnis von Posts die positive Emotionen hervorrufen vs. Posts die negative Emotionen hervorrufen. Und da ist klar erkennbar dass dieses Verhaeltnis nicht ausgeglichen ist. Nur 40 Prozent rufen ausschliesslich positive Emotionen hervor. Was ich aber noch viel krasser finde ist, dass die Haelfte der Posts ausschliesslich negative Emotionen ausloesen. Das bedeutet, die Haelfte der Zeit konsumiere ich Posts die deutlich negative Emotionen hervorrufen. Wow! JETZT WEISS ICH WARUM ICH SCHLECHTE LAUNE BEKOMME.

VERTEILUNG UEBER DIE ZEIT

Das ist sicher erstmal nur ein erster Einblick nach knapp 3 Tagen Einordnung. Damit ich das auch mit fortschreitender Zeit im Blick behalten kann, habe ich in der Auswertung auch ein Barchart eingebaut, dass mir die Verteilung Negativ/Positiv/Gemischt auf die Tage runtergebrochen anzeigen kann.

Wie gehts weiter?

Ich moechte noch ein paar Tage Posts in Ruhe einordnen, auch wenn ich nun schon weiss, dass ueber 50% mir schlechte Laune machen werden. Das ist sehr viel und das wird Arbeit und Ueberwindung. Im Gebrauch des Tools stellen sich sicher noch Probleme heraus oder fehlende Funktionen. Aber sobald ich das Gefuehl habe die Applikation laeuft richtig gut rund, moechte ich sie fuer die Allgemeinheit kostenlos bereitstellen.

Aus meiner Sicht sollte jeder fuer sich selbst einmal schauen, ob sein Social Media Gebrauch noch gesund fuer ihn oder sie ist. Ich hab da so meine Zweifel. Fuer mich ist jetzt schon klar, nach diesem wissenschaftlichen Experiment ist fuer mich Schluss mit „Social“ Media. Ich moechte nicht ueber 50% negative Emotionen haben, so einfach ist das!

Eine Regel scheint allerdings noch besser oder mindestens genausogut geeignet die negativen Auswirkungen von Social Media zu begrenzen, naemlich eine Beschraenkung der Verweildauer des Nutzers. In Diskussionen und Studien werden Zahlen von teilweise durchschnittlich 3,5 Stunden Verweildauer pro Tag genannt. Das eine so lange Beschaeftigung mit nur einer Sache nicht zur Gesundheit beitraegt erscheint klar.

Die Verweildauer koennte man ohne Alterskontrollen problemlos begrenzen auf der Anbieterseite. Ich sehe ad hoc folgende Moeglichkeiten:

1. Uhr mit einem Zeitbudget:
   Es laeuft eine Uhr mit einem Zeitbudget waehrend der Nutzung runter. Dabei wird das Zeitbudget zentral auf Anbieterseite gemessen und begrenzt. Leider laesst das Tuer und Tor offen fuer Umgehungsmassnahmen, z.B. einfach Mitglied in mehreren Social Media Diensten sein, dann kann man da auch weiteres Zeitbudget bekommen.
2. Zeitbudget pro Geraet:
   Das scheint mir die technisch zuverlaessigste Herangehensweise. Apple und Google koennten z.B. alle Apps die als Social Media Apps einklassifiziert sind in der Nutztungszeit ueberwachen (das tun sie derzeit bereits) und transparent das verbleibende Social Media Zeitbudget anzeigen. Nach z.B. 1h Nutzung ist Schluss fuer 24h.

Mir ist klar geworden, dass mein eigener Social Media Gebrauch fuer mich aus zwei Gruenden problematisch ist, Grund 1 im Durchschnitt loesen die Posts die ich lese deutlich mehr negative Emotionen aus als ich mir eingestehen wollte. Grund 2 besteht in der aktuell zeitlich unbegrenzten Nutzung, ich muss mir selbst eine harte Zeitbegrenzung setzen, denn damit reduziere ich auch den Zeitraum effektiv in dem mir Social Media Schaden zufuegen kann.

Update: 5 Tage später

Meine Credits bei Lovable sind von anfangs 100 CREDITS auf nunmehr 6.30 CREDITS zusammengeschrumpft. Ich habe trotz all der Hilfe durch die AI die den Code geschrieben hat, den Eindruck ich habe ziemlich hart gearbeitet.

Ich habe eine „Bildbeschreibung“ nach der naechsten geschrieben. Meine Deutschlehrerin waere stolz auf mich, soviele Bildbeschreibungen habe ich geschrieben! Ich hab das alles dokumentiert. Ich habe ca. 50 Prompts in 5 Tagen abgesetzt. Vermutlich bin ich ein krasser Underperformer verglichen mit Leuten wie Peter Steinberger, die wochenlang mehrere Systeme gleichzeitig mit Prompts beschickt haben um am Ende OpenCLAW zu praesentieren.

Die „Bildbeschreibungen“ aka Prompts waren umfangreich und komplex. Man kann nicht einfach schreiben: „Entwickle mir bitte dieses Tool das es noch nicht gibt, das es noch nie gab und von dem ich gerade selbst nicht weiss wie ich es umsetzen soll.“ So funktioniert es nicht. Die wichtigsten Ressourcen waren:

• Eine starke Idee mit konkretem Ziel
• Jede Menge Vorstellungskraft was sein könnte, wenn…
• Tonnenweise Erfahrung in der Softwareentwicklung (z.B. TechStacks für Datenhaltung und UI rund um Webdevelopment, Security-Aspekte im WWW), um nicht von Beginn an in einer technischen Abhaengigkeit zu landen aus der man sich nicht mehr loesen kann spaeter. Das wird tatsaechlich bereits beim allerersten Prompt dringend benoetigt, sonst landet man in der Abhaengigkeit des Anbieters (hier lovable.dev)
• Präzise Formulierungen mit exakten Bezugnahmen um Missverständnisse und nutzlose AI-Arbeit zu vermeiden.
• Vorgaben machen: Alles was man implizit meint wäre selbstverständlich unbedingt explizit machen (oder sich halt überraschen lassen was passiert und Goodbye zu den CREDITS sagen die das gekostet hat.)
• Damit sind wir beim Ökonimischen Teil: KEINE CREDITS verschwenden für Tüdelkram. Lieber den Tüdelkram im Rahmen des nächsten dicken Prompt miterledigen lassen.

Es hat glaube ich 20 Prompts gebraucht bis ich ein Feature entdeckte das sich „Plan“ nennt und nicht „Build“. Bei „Plan“ analysiert die AI erstmal deinen Prompt und gibt ne Rueckmeldung dazu, ohne irgendwas zu bauen. Das Dumme daran ist: Es kostet dich fast soviele CREDITS wie das bauen an sich. Also habe ich genau einmal „Plan“ und sonst immer nur „Build“ benutzt.

Mindestens zweimal habe ich aus Versehen die RETURN-Taste getroffen und der Prompt zum Bauen ging los obwohl er noch nicht fertig war. Joa, ne unvollstaendige Bildbeschreibung fuehrt zu nix, aber kostet gut CREDITS. Leider hat es gedauert, bis ich die STOP-Taste zum abbrechen eines Build gefunden habe. Seitdem formuliere ich meine Prompts in einem Texteditor und kopiere sie wenn sie fertig sind in das Eingabefeld von Lovable.dev.

Irgendwann so nach etwa 40 Prompts habe ich die AI die eigene Codebasis auf Refactoringpotenzial untersuchen lassen. Das hat satte 6 CREDITS gekostet und dann kam ein umfangreiche Plan mit moeglichen Massnahmen zurueck. Wer mal selbst ne groessere Codebasis betreut hat, der weiss zu schaetzen, dass hier ein ganz konkreter Massnahmenplan geliefert wird. Ich war schwer beeindruckt. Ich habe nicht allen Massnahmen zugestimmt, dann aber einige weitere CREDITS ins Refactoring versenkt um Altlasten zu bereinigen und Sachen konsistenter zu machen. Letztlich moechte ich die Codebasis ja selbst verstehen koennen und wo noetig selber Hand anlegen koennen, zumindest aber eine ueberschaubere Ausgangslage fuer ein Codereview haben.

UPDATE: 29. Juni 2026

Ich habe zwischenzeitlich weiteres Geld investiert (einmal 25 EUR um nochmal 100 CREDITS zu bekommen + nochmal 15 EUR fuer 50 CREDITS). Ich gebe zu das ist ein wenig suechtig machend. Vor allem, weil meine Vorstellngskraft, was als naechstes sinnvoll waere zu haben, da einfach weiter laeuft. Da das Kodieren als Problem geloest scheint, kann ich also rein inhaltlich arbeiten. Einerseits toll, andererseits wird mir klar, das war es mit meiner Welt als Software Entwickler wie ich sie kannte. Doch das Resultat ist einfach soooo gut geworden: 25 + 25 + 15 = 65 EUR fuer fuenfundsechzig Euro habe ich ein Tool in der Hand gehabt, mit dem ich eine lange gehegte Idee in einer Woche umgesetzt habe.

Da ich frueh im Prozess die Releases (Buildnummer) bei jeder akzeptierten (deployment-ready) Aenderung um EINEN Zaehler erhoeht habe, weiss ich jetzt, das ich mindestens 82 Prompts gesendet habe. Meine Prompt History habe ich mir notiert, denn sie ist ja in meinem Text-Editor vorhanden.

Ich habe aber nicht nur lovable.dev selbst benutzt. Fuer kleinere Fragen und Ausprobieren von z.B. statistischen Berechnungen auf meinen Daten, habe ich gerne auf perplexity.ai zurueckgegriffen. U.a. habe ich mit perplexity.ai eine Berechnungslogik fuer die gesundheitlichen Metriken zur Bewertung des aktuellen Social Media Feed erarbeitet. Zwischenzeitlich habe ich Code-Schnippsel in einem Jupyter Notebook haendisch aufbereitet und modifiziert. Und ich war immer wieder auf der Webseite von ReCharts dem Framework, das ich fuer die Charts in der Applikation einsetze. ReCharts hat eine ganz gute Seite mit Beispiel-Charts, die sehr hilfreich ist.

Ein guter Zugang zu den erhobenen Daten ueber Charts war mir sehr wichtig. Die low-hanging-fruits sind erstmal Verteilungen anzuzeigen. Das gibt auch wirklich schon einen guten Eindruck. Doch ich wollte ein wenig mehr rausholen. Mich interessierte, ob ich die Accounts von Autoren verorten kann. Denn aufgefallen war mir schon, dass einige Accounts ehr konsistent zu schlechten Gefuehlen fuehren. War das immer so (geringe Standardabweichung der Emotionen vom Durchschnitt)? Gab es besonders positive Autoren (Mittelwerte im Bereich positiver Valenz)? Und genau das habe ich dann mit einem passenden Chart dazu einbauen koennen.

Beispiel: Christian Stöcker

Christian hat uber 21.000 Follower auf mastodon. Ich bin einer davon. folgende zwei Diagramme zeigen, wo mein Mastodon Mood Board ihn nach einigen Posts verortet. Die erste Abbildung zeigt die Einordnung anhand des Durchschnitts der Erregung und der Valenz die Posts von ihm durchschnittlich bei mir ausgeloest haben. Eine hohe Erregung kann okay sein, aber wenn die Valenz dazu negtaiv ist (es sich also um negative Gefuehle handelt), dann ist das nicht mehr so gut.

Das zweite (folgende) Chart zeigt, ob die Posts immer so konsistent in dem obigen Bereich der Erregung/Valenz landen, oder ob es auch (in diesem Fall) positive Ausreisser gibt. Die Streuung der Valenz ist geringer als die Streuung der Erregung. Es sind also meistens konsistent negative Gefuehle, die Posts von ihm bei mir hervorgerufen haben. Hinweis fuer das Ablesen der Charts: Die linke, obere, abgerundete Ecke der Einblendung zu dem Datenpunkt zeigt auf den Kreis unmittelbar daneben, um den es geht.

Wichtige Auswertungen & Features die nun verfügbar sind

Das Mastodon Mood Board hat sich schnell weiterentwickelt. Hier nun eine Uebersicht der wichtigsten Neuerungen die ich in der Zeit hinzufuegen konnte:

LISTE DER FUNKTIONEN DIE DAS MOODBOARD NUN BESTIMMEN

Posts

1. Man kann den Bereich zur Verbindung mit einer Instanz jetzt einklappen (man braucht das ja meist nur einmal)
2. Es gibt jetzt eine Gesundheits-Metrik, die fuer den aktuellen Tag Indizes berechnet, die einen frueh warnen sollen, dass etwas nicht mehr gesund fuer einen ist
3. Die Gesundheitsmetrik kann am unteren Rand fixiert werden, so dass man waehrend man in Posts scrollt, diese immer im Blick hat
4. Die Posts zeigen auch Metadaten an wie z.B. Anzahl Antworten,Boosts,Quotes,Favs und geben Hinweise darauf, ob ein Post eine Antwort auf jemand anderes ist

Auswertung

1. Chart und Filter zu Betrachtungszeitraum fuer Auswertung und Verteilung der Posts
2. Charts zu positiven und negativen Emotionen in der Verteilungsuebersicht
3. Kreisdiagramm zur Verteilung der Posts auf ppositiv/negativ/gemischt
4. Kreisdiagramm zur Verteilung der Emotionen nache Emotions-Quadrant (Valenz/Erregung)
5. Scatter-Chart zur Einordnung der Autoren nach ihren durchschnittlichen Werten ueber all ihre Posts (Mittelwerte und Standardabweichungen) mit Filteroption nach Perzentilen (Ausklammern von Autoren von denen wenig Posts vorliegen)
6. Radar-Chart die Autorenprofile visualisiert anhand des vollen Emotions-Circumplex (4-Quadranten-Schema)
7. Tabelle bzw. Liste der Top 10 belastenden und befluegelnden Autoren
8. Alle Diagramme sind exportierbar als (PNG, PDF, CSV, Excel und JSON)
9. Alle Auswertungen beziehen sich auf die im localStorage gespeicherten Daten

Daten

1. Tabellarische, rueckwaerts-chronologische Liste der gespeicherten und eingeordneten Posts, die man notfalls vollstaendig expandieren kann. Das ist hilfreich, um Sachen nachschauen zu koennen oder Einordnungen zu korrigieren. Hier wuensche ich mir noch eine Volltext-Such-Funktion nach Autor und Postinhalt und eine Filterfunktion nach Emotionen und Zeitraum
2. Export aller Daten als JSON Datei. Das ist supernuetzlich als Backup und um es mit anderen teilen zu koennen. Das Human-readable JSON laesst sich schnell anonymisieren und fuer weitere Auswertungen einsetzen. Es war megahilfreich bei der Entwicklung, um mit Python und Data Science auf den Daten zu arbeiten.
3. Import eines Datensatzes. Ist superhilfreich, z.B. wenn man von einer gehosteten Instanz des Mood Board in eine andere umziehen will. Einfach das Archiv importieren und dort weitermachen wo man aufgehoert hat. War superhilfreich bereits bei der Entwicklung.
4. Alle Daten loeschen. Loescht wirklich alles im localStorage, das ist supernuetzlich, falls man auf die Nutzung eines Browsers/Computers angeweisen ist, ueber den man keine Kontrolle hat (fremdbestimmt). So schuetzt man seine Daten nachhaltig, erst exportieren, dann im Browser alles loeschen!

Nutzer

1. Den Namen aendern koennen ist nett, wenn man z.B. Screenshots macht die den Namen beinhalten sollen.
2. Zeichenlimit fuer die Anzeige von Posts. Das ist leider notwendig, weil einige Posts ganze Kurzgeschichten sind und das gesamte Layout sprengen koennen. Hier legt man das Limit selber fest und beugt der Layoutsprengung vor. Gleichzeitig ist es ein guter Schutz vor Posts die die Post-Laenge missbrauchen fuer ellenlage Texte die der Idee des Microblogging zuwider laufen.
3. Nutzerhilfe ist der Versuch ein wenig Erklaerung zu der Applikation anzubieten. Derzeit nicht ganz aktuell, da die Applikation schnell gewachsen ist, und die Aenderungen noch nicht alle in der Hilfe angekommen sind.

Admin

1. Der Admin-Bereich sollte nur im Spezialfall betreten werden, da hier bereits sinnvolle Default-Werte gesetz sind, deren Veraenderung massive Auswirkungen haben koennen (wurde bislang noch nicht getestet, was fuer Auswirkungen da alles auftreten koennten)
2. Steht man am Beginn seiner Aufzeichnungen mit dem Mood Board, kann man hier haendisch selbst ein Emotionsset auflegen und konfigurieren. Man sollte sich aber uber das Valence-Arousal-Schema nach Russel informieren und gueltige Werte dafuer einsetzen.
3. Nachtraegliche Aenderungen des Namens, des Arousal, der Valence und der Positiv/Negativ-Zuordnung einer Emotion, koennen und werden signifikante Auswirkungen auf die Auswertung haben und diese vermutlich ungueltig machen.

Beispiele fuer visuelle Hilfen an den Nutzer bei der täglichen Einordnung

Tages-Risiko-Index

Der Index ist eine Berechnung auf Basis einiger Kennzahlen ueber die am jeweiligen Tag eingeordneten Posts. Er bezieht die Varianzen der Posts in den Emotionen ebenso ein wie die Haeufigkeiten der positiven wie negativen Emotionen und deren Intensitaet auf der Valenz/Arousal-Skala.

Indikatoren zur Feed-Qualität

Die drei Indikatoren geben Anhaltspunkte wie stark die Posts die man eingeordnet hat ein konstant negatives Emotionsspektrum zeigen (Toxizität) aber auch wie stark divers die Emotionen sind, also ob es eher eine konsistente Emotionslage ist oder stark abwechselnd (Unruhe). Posts, die positive Valenz zeigen und z.B. auch Ruhe ausstrahlen (geringe Erregungswerte) koennen einen Beitrag zur Erholung liefern und als ausgleichender Content bewertet werden.

Beispiele fuer visuelle Hilfen an den Nutzer in der historischen Gesamtschau

Betrachtungszeitraum für Auswertung

Negative Emotionen

Positive Emotionen

Verteilung der Posts

Verteilung erhobener Emotionen

Autor:innen-Posts nach Valenz/Erregung (Mittelwerte)

Autor:innen-Posts nach Valenz/Erregung (Standardabweichungen)

Analyse von Autor:in

Top 10 belastende Autoren & Top 10 beflügelnde Autoren

FAZIT

Ich habe fuer 65 EURO plus meiner Arbeitszeit von ca. 1 Woche (ohne Wochenendpause) eine voll funktionsfaehige Applikation. Ich habe ueber 800 Posts bewertet in dieser Zeit. Und ich habe Erkenntnisse gewonnen, die mir die Problematik dieses Mediums vor Augen fuehren.

Ich kann nun auf der Basis dieser Erkenntnisse meine eigenen, privaten Schluesse ziehen und auch mein Handeln anpassen. Und das moechte ich als naechstes tun. Und ich moechte das Tool auf die eine oder andere Art und Weise anderen zur Verfuegung stellen, um unabhaengig von irgendwem, selber zu Einsichten zu gelangen. Ich weiss leider noch nicht wie ich das machen sollte. Ich hoffe ich finde eine passende Loesung.

Wer bis hier echt gelesen hat: Hut ab, mein Respekt. Das Schreiben dieses Beitrag war unglaublich kraeftezehrend. U.a. weil Bilder einbinden immer noch nervige Arbeit ist in WordPress, weil ich eine custom Loesung fuer die Prompts brauchte (EIN-AUSKLAPP-Mechanismus) und weil ich wirklich lieber an dem Tool gearbeitet habe, als das hier alles dokumentieren zu wollen.

Von daher gilt: „Sorry, dass ich so einen langen Blogpost schrieb, ich hatte keine Zeit fuer einen kurzen Blogpost!“

Why do I blog this? Ich finde man sollte nicht hilflos daneben stehen, wenn einem die Laune immer schlechter wird. Ich hatte Social Media im Verdacht und das was ich hier sehe scheint mich darin zu bestaetigen, dass die Inhalte dort alles andere als Gute Laune-Macher sind. Im Gegenteil!