Im Laufe der letzten Jahre wurden soziale Netzwerke wie Twitter immer beliebter und stärker genutzt. Durch die zunehmenden Nutzerzahlen, steigt auch die Masse an verbreiteten Nachrichten. Twitter verzeichnet täglich mehr als 500 Millionen Nachrichten. Richtig aufbereitet und gefiltert, sind diese eine sehr ergiebige Quelle für Ereignisse des aktuellen Zeitgeschehens. Firmen wie ScatterBlogs bereiten diese Rohdaten so auf, dass die enthaltenen Informationen genutzt werden können. Im Twitter-Datenstrom befinden sich nicht nur relevante Informationen. Um eine Filterung der Ereignisse zu erhalten, wird die Wichtigkeit der einzelnen Ereignisse beurteilt. Diese Bewertung entscheidet, ob ein Ereignis gespeichert wird. Festzustellen, ob die errechnete Wichtigkeit plausibel erscheint, ist ein hoher manueller Aufwand. Diese Arbeit stellt ein Bewertungsmaß vor, welches die errechnete Wichtigkeit in Bezug zu der durch ein Event entstandenen Medienaufmerksamkeit stellt. Letztere wird durch die Anzahl gefundener Zeitungsartikel bestimmt. Das Bewertungsmaß wird durch eine interaktive Visualisierung in Form einer Web App vorgestellt. Weiterführend bietet die Visualisierung dem Nutzer durch eine interaktive Treemap und einer nach Themen sortierten Scatterplotmatrix die Möglichkeit, den Datensatz explorativ weiter zu analysieren. Ziel der Visualisierung ist es, Informationen zu den Events so aufzubereiten, dass Verbesserungsmöglichkeiten für die Wichtigkeitsbewertung der Events gefunden werden können. Die Beurteilung von Experten zeigt, dass der Vergleich von Medienecho und errechneter Wichtigkeit, unter bestimmten Voraussetzungen, ein beschränkt aussagekräftiges Bewertungsmaß darstellt. Das Bewertungsmaß und die Visualisierung bilden eine gut geeignete Basis für weitere Forschungen.