Month: April 2007

Predictor@Home macht sich weiter unbeliebt

Predictor@Home ist ein Projekt zur Vorhersage von Proteinstrukturen. Durch die Anwendung des Frameworks BOINC können sich hierbei interessierte Benutzer an der Berechnung beteiligen, genau wie bei dem bekannteren Projekt SETI@Home. Hierbei rechner man mit dem eigenen Computer im Hintergrund für das Projekt, spendet diesem also Rechenzeit. Die CPU ist dabei immer zu 100% ausgelastet. Nun gab es bereits vor über einem Monat einen Zwischenfall, bei dem ein Benutzer einen auf ihn eingerichteten BOINC-Clienten als Windows-Update ausgab und tatsache ein paar naive Leute fand, welche diesen installiert haben und fortan etliche Zeit für ihn rechneten. Dies flog nach einiger Zeit auf, als eines seiner Opfer BOINC im Taskmanager erkannte und sich an Bekannte wandte. Die meisten Projekte löschten oder deaktivierten daraufhin den Benutzer und die Sache war erledigt. Nicht so Predictor…

Bei Predictor heizte sich die Stimmung unter einigen Benutzern so dermaßen auf, dass es dem Administrator zuviel wurde und er einen nach dem anderen zur Strafe deaktivierte bzw. Threads im projekteigenen Forum schloss und löschte. Bis dahin war mir das eigentlich auch noch egal – soll doch jedes Projekt selbst entscheiden wie es handelt.

Vor einigen Tagen wurden jedoch viele aufsässige Benutzer kommentarlos gelöscht, was sie nicht nur vom Forum oder dem zukünftigen Bezug von Workunits ausschloss, sondern auch die bisher erarbeiteten Credits löschte. Credits sind die BOINC-interne “Vergütung” für die Teilnahme an den Projekten. Wurden bei den alten SETI-Clients noch die (unterschiedlich langen) Workunits gezählt, stehen Credits für die tatsächlich geleistete Arbeit in Form von CPU-Zeit, RAM und Speicherplatz und können somit als echtes Kriterium für die Aktivität der Benutzer in den einzelnen Projekten gezählt und ausgewertet werden. Die Löschung der Credits kommt somit einer Aberkennung aller bisherigen Leistungen für Predictor gleich. Dies ist ein Punkt, der auch für mich – obwohl ich selbst nicht davon betroffen bin – einfach nicht mehr akzeptabel ist.

Ich rate darum ab sofort dringend von einer Teilnahme an Predictor@Home ab!

Wer mehr erfahren möchte findet eine Zusammenfassung im Wiki von Rechenkraft.

Frühjahrsputz

Quasi als “Frühjahrsputz” steht nun eine neue Version meiner Homepage online. Als CMS kommt innolino zum Einsatz, das Blog (Serendipity) ist – momentan noch mehr schlecht als recht – darin eingebunden. Außer am Layout (bisher nur eine schnelle Notlösung um endlich mal wieder etwas online zu bringen) werde ich auch nochmal an Serendipity basteln müssen, da aus unerklärlichen Gründen momentan weder Kommentare noch Trackbacks möglich sind (was eigentlich genau der Grund war, weshalb ich das Blog nicht im CMS führe).

Der XHTML-Badge gilt übrigens für die Seiten des CMS, mit Serendipity gibt es zur Zeit noch ein paar kleine Probleme, denen ich erst nachgehen muss.

Last.fm

Nachdem ich mich vor etlichen Monaten in einem Anfall geistiger Umnachtung beim StudiVZ angemeldet habe und mich bis heute frage wieso eigentlich, habe ich mich letzte Woche ohne zu zögern bei Last.fm angemeldet und tatsache hat mich dort ein wenig das Fieber ergriffen, von dem ich beim StudiVZ bisher gänzlich verschont blieb. Bei Last.fm handelt es sich wiedermal um ein social network jedoch mit einem gewaltigen Zusatznutzen: Als angemeldeter Benutzer übermittelt man (freiwillig) aktuell gespielte Musiktitel an Audioscrobbler, der Datenbank hinter Last.fm. Im Benutzer-Profil laufen dann zunächst alle Tracks der Reihe nach auf und werden nach einiger Zeit verschieden ausgewertet. So werden zum Beispiel persönliche Charts generiert, mit denen aller anderen Benutzer kombiniert, oder “Nachbarschaften” gebildet. Diese Nachbarschaften bestehen aus automatisch zusammengesuchten Benutzern, die einen ähnlichen Musikgeschmack haben. Darüber ist es dann weiterhin möglich, neue Interpreten zu finden, die einem bislang entgangen sind (wie oft hab ich sowas schon vermisst).

Außer dieser massiven Verknüpfung von gespielten Audiodateien bietet Last.fm den üblichen “Web 2.0”-Standard wie Tags, Wikiseiten, Blogs, Gruppen, Freunde, Shoutboxes und kleinen Foren. Doch nur Text wäre recht langweilig und darum ist Last.fm auch ein personalisiertes Internet-Radio. Quellen zur Generierung einer Playlist gibt es viele: globale Stationen, Tags, Benutzer, Benutzerplaylists oder Gruppen um nur einige zu nennen. Desweiteren soll es auch einen Discovery Mode geben, der nur Musik von für den Benutzer noch unbekannten Gruppen spielt. Warum “soll”? Leider dauert die Generierung aller nötigen Statistiken eine ganze Weile (vielleicht hab ich bisher auch nur nicht genug gespielt) und so hab ich bisher weder eine Nachbarschaft noch einen Discovery Mode. Zudem muss für einige erweiterte Funktionen wie den Discovery Mode ein geringer Obolus geleistet werden – das geht allerdings auch mit PayPal und somit sehr schnell.

Die hier aufgezählten Features umreißen dabei nur grob den vollen Funktionsumfang der Seite.

Die ganze Datensammlung wird übrigens anonymisiert (laut eigenen Angaben werden nur die nötigen Daten wie Titel, Interpret und Album übermittelt) und steht in diversen Feeds zur Einbindung in weitere Dienste zur Verfügung. Die Lizenz der Daten ist CC-by-nc-sa, beim Registrieren muss man dem auch nochmal zustimmen.

Fazit: Wer gern und viel Musik hört, dabei Internetanbindung oder iPod hat und auf einen gewaltigen Mehrnutzen durch Analyse seiner Playlists steht, sollte sich Last.fm mal ansehen. Auch ohne Registrierung kann man gut auf der Seite stöbern und vielleicht endet das – so wie bei mir – mit einem überzeugten Klick auf “Sign Up”.

Eine Alternative bietet übrigens Pandora, wobei ich mich mit dem Feature-Wunder Last.fm besser anfreunden kann.