Nina da Hora
MSc Student in the Artificial Intelligence at Unicamp | Director @institutodahora | Responsible Tech @thoughtworksbr - el Nino da ia 🏳️⚧️🏳️🌈
70.099
Follower
12.010
Following
60.059
Tweets
638,5
Durchschn. Engagement
344
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @ninadhora in mehreren Dimensionen. Wir analysieren Tweet-Inhalte, Engagement-Muster, Zielgruppendemografie, Posting-Gewohnheiten und Netzwerkverbindungen, um umsetzbare Erkenntnisse über die Social-Media-Strategie und den Einfluss dieses Kontos zu liefern.
Kontoklassifizierung
- Kontogröße: Mid-Tier (10K+)
- Kontoalter:2011-07-13
- Verifizierung:No
- Standort:Silencio
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.196
- Durchschn. Likes/Tweet:59,8
- Durchschn. Retweets/Tweet:578,8
- Analysierte Follower:9.998
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.196 TweetsHer tweets receive an average of 7,474 likes and 1,325 retweets, showing high engagement. The content is well-received and often shared, indicating relevance and resonance with her audience.
59,8
Durchschn. Likes/Tweet
578,8
Durchschn. Retweets/Tweet
190.974
Likes gesamt
1.849.821
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
0
Median Likes
4
Median Retweets
94
75. Perzentil
113.876
Top Tweet
9,11
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Curator
Amplifies others content frequently
13,9%
Original
19,6%
Antworten
59,9%
Retweets
6,6%
Zitate
0,0%
Threads
0,1%
Mit Medien
59,3%
Mit Links
12,4%
Mit #Tags
74,8%
Mit @Erwaenungen
18,8%
Mit Emojis
160
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.196 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.196 TweetsEngagement nach Stunde (UTC)
Posting-Häufigkeit im Zeitverlauf
Timing-Erkenntnisse
Das Verstaendnis, wann ein Konto postet und wann seine Zielgruppe am reaktionsfreudigsten ist, liefert wertvolle Wettbewerbsinformationen. Die obigen Diagramme zeigen, wann die Inhalte dieses Kontos das meiste Engagement erhalten, was oft damit korreliert, wann ihre spezifische Zielgruppe auf der Plattform am aktivsten ist.
Spitzenzeiten für Posts variieren erheblich basierend auf der Zielgruppendemografie, Zeitzonenverteilung und Inhaltstyp. Konten mit globalem Publikum sehen oft Engagement über mehrere Zeitfenster verteilt, während solche mit regionalem Fokus konzentriertere Spitzen haben können.
Zielgruppen-Demografie
Basierend auf 9.998 FollowernHer followers likely include academics, professionals in AI, and enthusiasts interested in ethical technology. The audience is predominantly engaged with content related to AI research, ethics, and professional development.
Good
Zielgruppenqualität
17,2%
Verdachtsindex
20,3%
Niedrige Qualität %
83
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
32,6%
Leere Bio
12,0%
<10 Tweets
11,5%
Massen-Following (>2K)
0,0%
Neu (<90 Tage)
Kostenlose Analyse: Diese Qualitätsmetriken verwenden heuristische Signale (leere Bios, wenige Tweets, verdächtige Verhältnisse). Für ML-basierte Bot-Erkennung mit 95%+ Genauigkeit nutzen Sie unser spezielles Tool.
Bot-Detektor testenFollower-Reichweite & Einfluss
Die Follower dieses Kontos haben ihre eigenen Zielgruppen, was Potenzial für sekundaere Verstärkung schafft.
40.712.418
Potenzielle Gesamtreichweite
83
Median Follower-Reichweite
289
75. Perzentil Reichweite
9,2%
>1K Follower
1,4%
>10K Follower
0,4%
>50K Follower
0,3%
>100K Follower
Warum Zielgruppen-Demografie wichtig ist
Das Verstaendnis, wer einem Konto folgt, zeigt die Art des Einflusses, den es hat. Konten, denen hauptsaechlich Nutzer mit wenigen Followern folgen, deuten auf breite, Mainstream-Anziehungskraft hin. Solche mit vielen hochfoellernden Followern haben größeres Potenzial für Content-Verstärkung durch sekundaeres Teilen.
Die Altersverteilung der Konten erzaehlt auch eine Geschichte: Eine Follower-Basis mit vielen neuen Konten könnte auf kürzliches virales Wachstum hinweisen, während etablierte Follower auf langfristigen, stabilen Einfluss hindeuten. Geografische Daten helfen, den kulturellen Kontext und die Zeitzonenverteilung der Zielgruppe zu verstehen.
Follower-Daten kaufen
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Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.
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Top 5 nach Likes+RTs von 3.196 analysiert432.857
Kombiniertes Engagement
0
Likes gesamt
432.857
Retweets gesamt
86.571
Durchschn. pro Tweet
RT @shakira: Orgullosa de ser Latinoamericana. 🇧🇿🇨🇷🇸🇻🇬🇹🇭🇳🇲🇽🇳🇮🇵🇦🇦🇷🇧🇴🇧🇷🇨🇱🇨🇴🇪🇨🇬🇫🇬🇾🇵🇾🇵🇪🇸🇷🇺🇾🇻🇪🇨🇺🇩🇴🇭🇹🇬🇵🇲🇶🇵🇷🇧🇱🇸🇽
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RT @PicturesFoIder: https://t.co/u6FKGtwtj8
Wichtige Erkenntnisse
Über diese Analyse
Diese Analyse wurde mit den Datenextraktions- und Analyse-Tools von twtData erstellt. Die Metriken basieren auf öffentlich verfügbaren Twitter/X-Daten und bieten Einblicke in die Social-Media-Praesenz, das Engagement und die Zielgruppenmerkmale des Kontos. Für umfassendere Analysen oder benutzerdefinierte Berichte kontaktieren Sie uns oder erkunden Sie unsere Datenprodukte.
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