Auf X geben gewöhnliche Accounts ihren Standort öfter an als die bekannten

Drei Studien dieser Serie haben dasselbe Muster gefunden: Je mehr Reichweite ein X-Account hat, desto vollständiger ist sein Profil. Verifizierte Accounts füllen eine Bio häufiger aus als unverifizierte. Kuratierte, bekannte Accounts füllen eine Bio häufiger aus als Accounts, die unser neuerer Common-Crawl-Kanal über gewöhnliche Web-Erwähnungen entdeckt hat. Wir wollten prüfen, ob dieses Muster auch für ein weiteres Feld gilt — den Standort — und erwarteten eine vierte Bestätigung. Stattdessen fanden wir die eine Stelle, an der es sich umdreht.

Der Standort steckt nicht in den Bulk-Daten — wir mussten Account für Account nachfragen

Jede andere Kennzahl in dieser Serie stammte aus unserer öffentlichen Search-API, die Bulk-Facetten und gefilterte Zählungen sofort liefert, ohne dass Einzeldatensätze abgerufen werden müssen. Der Standort gehört nicht zu diesen Feldern — die Bulk-Search- und Item-Datensätze führen Username, Bio, Follower-Zahlen, Verifizierung und Source-Tier, aber nicht den Standort. Er taucht nur in der Antwort eines Live-Einzelprofil-Abrufs auf.

Diese Studie ist daher anders aufgebaut als ihre Vorgänger: eine stratifizierte Stichprobe von 2.482 Usernamen, gezogen über alle acht großen Discovery-Tiers und sechs Follower-Bänder (um ein Übergewicht von Mega-Accounts zu vermeiden), jeweils einzeln abgefragt. 2.462 konnten aufgelöst werden (99,2 % — 16 waren privat oder gesperrt, bei 4 kam es zum Timeout). Bei 901 davon war der Standort leer und bei 1.561 ausgefüllt — eine Ausfüllquote von insgesamt 63,4 %.

Das eine Signal, bei dem «gewöhnlich» «bekannt» schlägt

GitHub-Nutzer:innen76,8 %

X-Suche (authentifiziert)70,3 %

Journalist:innen66,9 %

Common Crawl64,8 %

Wikidata (kuratiert/bekannt)51,2 %

Unsere Common-Crawl-Studie hat gezeigt, dass Accounts dieses Tiers eine Bio 13 Punkte seltener ausfüllen als kuratierte Accounts (81,4 % vs. 91,8 %) und nur ein Viertel so oft Xs blauen Haken tragen. Bei jedem Signal, das jene Studie gemessen hat, wirkte Common Crawl weniger vollständig, weniger bekannt, gewöhnlicher. Der Standort durchbricht diese Serie: Common-Crawl-Accounts (64,8 %) geben ihn häufiger an als Wikidatas kuratierte, bekannte Accounts (51,2 %) — eine Lücke von 13,6 Punkten in die entgegengesetzte Richtung wie bei der Bio.

Der wahrscheinliche Grund ist nicht, dass Common-Crawl-Accounts gewissenhafter sind. Es liegt daran, was jedes Tier tatsächlich ist. Wikidata speist diesen Index mit Personen, die bekannt genug für einen Lexikoneintrag sind — Politiker:innen, Führungskräfte, Sportler:innen — von denen viele ihren Account über ein Kommunikationsteam oder eine Assistenz betreiben lassen oder die Profil-Einrichtungsfelder über Name und eine für die Öffentlichkeit geschriebene Bio hinaus nie angerührt haben. Ein Standort birgt ein Doxxing-Risiko, das eine öffentliche Person keinen Grund hat einzugehen. Common Crawl entdeckt Accounts dagegen, weil irgendeine gewöhnliche Webseite — eine persönliche Website, ein Forumsprofil, eine «Folgt uns»-Fußzeile — bereits auf sie verlinkt; dieselbe alltägliche Gewohnheit, sich selbst auf der Karte zu verorten, die dazu führt, von einem linkfolgenden Crawl entdeckt zu werden, neigt auch dazu, eine Stadt in ein Profilfeld einzutippen. GitHub-Nutzer:innen führen erwartungsgemäß jedes Tier an (76,8 %) — eine Standortzeile ist ein normaler Bestandteil eines professionellen Entwicklerprofils, derselbe Instinkt, der einen Lebenslauf eine Stadt auflisten lässt.

Der vertraute Gradient hält weiterhin — nur schwächer

Reichweite sagt Profilvollständigkeit weiterhin voraus, so wie es in früheren Studien für Bio und Verifizierung der Fall war — die oben beschriebene Tier-Umkehr betrifft, welche Art von Account den Standort ausfüllt, nicht ob mehr Follower überhaupt mit dem Ausfüllen von mehr Feldern korrelieren:

Die Ausfüllquote steigt um 18,6 Punkte von den kleinsten Accounts bis in den niedrigen Zehntausender-Bereich, um sich dann abzuflachen — dieselbe «abnehmende, aber reale» Form, die die Follow-Limit-Studie und die Bio-Studie für andere Profilfelder gefunden haben. Verifizierte Accounts liegen 12,4 Punkte über unverifizierten — passend zur üblichen Rolle der Verifizierung in dieser Serie als grober Näherungswert dafür, wie ernst ein Account sein öffentliches Profil nimmt.

Wo Accounts angeben zu sein

Beschränkt auf die 849 Standorte (54,4 % aller ausgefüllten Einträge), die wir per Schlagwort zuverlässig einem einzelnen Land zuordnen konnten — der Rest sind reine Stadtangaben ohne klaren Länder-Marker, regionale/kontinentale Antworten («Europa», «Afrika») oder tatsächlich gar kein Ort (siehe unten):

Die häufigsten einzelnen, nicht in Länder klassifizierten Zeichenketten waren genau die Städte, die man von einem englischsprachigen, tech- und medienlastigen Korpus erwarten würde: San Francisco (17 Nennungen), Los Angeles (14), Washington DC (13), London (12), New York (12) — dazu 13 Profile, die 日本 (Japan) in Kanji statt auf Englisch schrieben. Der US-Überhang ist für einen Korpus zu erwarten, der teilweise aus einem englischsprachigen Crawl und aus GitHub gespeist wird, dessen globale Entwickler-Basis sich immer noch in den USA konzentriert; dass Japan den zweiten Platz belegt, war die größere Überraschung und passt zu einem breiteren Muster im zugrunde liegenden Datensatz — auch die TikTok-Creator- und Common-Crawl-Tiers dieses Index sind relativ zu ihrer Gesamtgröße bei japanischen und japanischsprachigen Accounts überrepräsentiert.

Das Standortfeld als Bio, Visitenkarte und Insider-Witz

Nicht jeder ausgefüllte Standort ist ein Ort. Über die 1.561 nicht-leeren Einträge hinweg:

Das beste Beispiel von allen gehört einem Unternehmen, keiner Person: @Meta, 9,9 Millionen Follower, gibt als X-Standort «Metaverse» an. Es steht nicht allein da — die Entwickler-Accounts @jradoff (303.743 Follower) und @thealphadex (38.032 Follower) taten unaufgefordert dasselbe, ohne erkennbare Absprache. «Earth» taucht 6-mal separat in unserer Stichprobe auf, darunter bei @AFPphoto, einem Nachrichtenagentur-Account mit 202.037 Followern, der sich stattdessen für «worldwide» entschied. Eine Handvoll Accounts machte das Feld kurzerhand zu einer Visitenkarte — ein japanischer Illustrations-Account listete dort, wo eine Stadt stehen sollte, eine Gmail-Adresse und «DM für Auftragsanfragen» — und sechs schrieben rohe Breiten-/Längengrad-Paare, eines mit der deutschen Abkürzung «ÜT» vorangestellt (Übersetzung/übersetzter Standort — wahrscheinlich ein Artefakt eines nicht-englischen X-Clients), darunter eines, das eine Stelle in Amsterdam auf sechs Nachkommastellen genau angibt.

Was das zeigt — und was nicht

Was sich hält: Der Standort ist das eine Vollständigkeitssignal in dieser Serie, bei dem das «gewöhnliche» Common-Crawl-Tier das «bekannte» Wikidata-Tier schlägt, und die Normen von GitHubs professionellem Netzwerk erzeugen die höchste Ausfüllquote aller gemessenen Tiers. Der Reichweiten-Gradient (mehr Follower, mehr Verifizierung → vollständigeres Profil) gilt weiterhin für den Standort, nur weniger steil als bei Bio oder Verifizierung.

Was es begrenzt:

• Dies ist eine Stichprobe, keine Vollerhebung. Anders als bei den übrigen Studien dieser Serie wird der Standort von der Bulk-Search-API nicht ausgegeben — er erscheint nur bei einem Live-Einzelprofil-Abruf, daher haben wir eine stratifizierte Stichprobe von 2.482 Accounts (über 8 Tiers und 6 Follower-Bänder) gezogen, statt den gesamten 820.548-Profile-Index abzufragen. Bei rund 590–600 Accounts pro großem Tier ist mit einer Marge von einigen Prozentpunkten bei der Ausfüllquote eines einzelnen Tiers zu rechnen, nicht mit Vollerhebungs-Präzision.
• Die Länderklassifizierung ist lockerer, schlagwortbasierter Textabgleich, keine Geokodierung. Wir konnten 54,4 % der ausgefüllten Standorte zuverlässig einem Land zuordnen; der Rest sind mehrdeutige Stadtnamen ohne Länder-Marker, regionale Antworten, nicht-englische Schriftsysteme, die unsere Schlagwortliste nicht abdeckte, oder tatsächlich kein Ort. Behandle die Ländertabelle als Untergrenze der tatsächlichen geografischen Konzentration, nicht als vollständige Karte.
• Der Standort ist unverifizierter, von Nutzer:innen eingetippter Freitext. X unternimmt nichts, um zu bestätigen, dass er real, aktuell oder überhaupt ein Ort ist — genau das macht die Scherzantworten und Koordinaten-Funde möglich, bedeutet aber auch, dass jede Zahl hier beschreibt, was Accounts angeben, nicht wo sie nachweislich sind.
• Der Korpus selbst ist geseedet und auf Bekanntheit hin verzerrt — derselbe Vorbehalt wie bei jeder Studie dieser Serie. Siehe den Common-Crawl-Beitrag dafür, was das an der zugrunde liegenden Population ändert und was nicht.

Quellen

Methodik

Wir zogen eine stratifizierte Stichprobe von Usernamen aus der Live-Search-API des X-Users-Datasets, aufgeteilt auf 8 Source-Tiers (proportional mehr aus den beiden größten, Wikidata und Common Crawl) und 6 logarithmisch gestaffelte Follower-Bänder pro Tier (0–9, 10–99, 100–999, 1.000–9.999, 10.000–99.999, 100.000+), um weder Mega-Accounts noch den Long Tail überzugewichten. Das ergab 2.482 eindeutige Usernamen. Anschließend fragten wir für jeden einzeln den Live-Endpunkt x_profile ab — der einzige Ort, an dem das location-Feld dieses Datasets ausgegeben wird — und erfassten Standort, aktuelle Follower-Zahl und Verifizierungsstatus für jeden erfolgreichen Abruf (2.462 von 2.482, eine Auflösungsrate von 99,2 %; der Rest war privat, gesperrt oder lief in ein Timeout).

Die Länderklassifizierung nutzte eine handgebaute Schlagwortliste (Ländernamen, Demonyme und rund 25 Großstädte pro Land, plus einen Regex für US-Staatenabkürzungen für Einträge im Stil City, ST), die case-insensitiv mit jeder Standort-Zeichenkette abgeglichen wurde — bewusst konservativ, sodass Einträge, die wir nicht zuverlässig zuordnen konnten, unklassifiziert blieben, statt geraten zu werden. Die Erkennung von Unsinn-Mustern nutzte eine Unicode-Symbolkategorie-Prüfung für Emoji, einen Dezimalkoordinaten-Regex für GPS-Strings und eine Exact-Match-Liste für gängige Scherzantworten.

Willst du deinen eigenen Schnitt fahren? Das X-Users-Dataset ist direkt abfragbar, der Leitfaden wie man Twitter/X scrapet deckt sowohl die Bulk-Suche als auch die hier verwendeten Einzelprofil-Aufrufe von x_profile ab, und die Preise haben die kostenlose Stufe. Siehe auch den Rest dieser Serie: der produktivste Poster auf X ist eine Maschine, Xs echtes Follow-Limit liegt bei 7.500, ein zufälliger Entwickler hat 5-mal häufiger einen blauen Haken als eine bekannte Person, was X-Bios verraten, wie das Common-Crawl-Tier unseren X-Korpus veränderte, und Xs Aufmerksamkeitsökonomie ist ungleicher als der Reichtum jedes Landes.