Was wir über Trumps Haare wissen – und was nicht


Bonusmaterial: Die New York Times hat eine Liste aller 250 People, Places and Things Donald Trump Has Insulted on Twitter zusammengestellt. Bin immer noch am Scrollen…


Since declaring his candidacy for president last June, Donald Trump has used Twitter to lob insults at presidential candidates, journalists, news organizations, nations, a Neil Young song and even a lectern in the Oval Office. We know this because we’ve read, tagged and quoted them all. Below, a directory of sorts, with links to the original tweets. Insults within the last 60 days are highlighted

(Simpsons via ESIB)

A Dreadful Start – Ein „Choose Your Own Adventure“ bei Twitter spielen

Terence Eden hat mit diversen Twitter-Accounts ein Choose Your Own Adventure Game gebaut. Zur Entstehung hat er was in sein Blog geschrieben. Um zu spielen, den Link im eingebetteten Tweet klicken – einfach ist das Adventure nicht, ich bin die letzte halbe Stunde diverse Tode gestorben und das Ende ist noch nicht in Sicht…

(via Quartz)

Anagramatron: Tweets zu Anagramme


Anagramatron ist ein kleines Script, das auf Twitter nach Anagrammen sucht, sprich zwei passende Tweets zusammenstellt. Zum Teil kommen da fast schon lyrische Paarungen raus, nachzulesen im zugehörigen Tumblelog oder direkt bei @anagramatron(via coudal)

This script connects to the twitter stream. When it receives a new tweet it runs it through some filters, ignoring tweets that contain things like links or @mentions, or that contain less then a minimum number of characters. It then sorts the characters in the text in alphabetical order, ignoring non-alphabet characters; this ordering serves as an anagram-unique hash, i.e. any pair of anagrams sorted this way will produce identical strings. This hash is checked against a list of all the hashes we have stored so far. If nothing is found, the hash and the original text are saved in a database. If a match is found, the original text of both tweets are run through some comparison tests to check for like-ness. If they pass that text they are flagged for review, to make sure they aren’t too similar, or haven’t been posted previously, etcetera…