Ja, genau. Da sind wir.
Moin moin. Freue mich sehr, hier zu sein.
Ich bin Softwareentwickler und bin natürlich begeistert davon,
dass wir den gesellschaftlichen Diskurs so dominieren aktuell.
Allerdings könnten wir dabei besser wegkommen. Und ich hoffe,
dass wir das gemeinsam schaffen. Vor allem den Algorithmus aus dem Umfragen
tief herauszuholen. Zunächst mal, warum bin ich hier?
Warum stehe ich überhaupt? Ich bin gelernter Historiker,
aber habe mein ganzes Leben lang programmiert.
Das gipfelte dann 2009 in die Gründung eines kleinen Startups.
Da haben wir uns auch schon mit Empfehlungssystemen befasst
Das war so die Zeit, als wirklich wahnwitzige Ideen in
Berlin finanziert wurden, zum Beispiel von Ad Ashton Kutscher,
ist 2009 in Berlin auf die Bühne getreten als Finanzier.
Allerdings nicht von unserem Start-up. Wir haben uns
die Frage gestellt, ob man Geschmack kalkulieren kann.
Und um das zu tun, haben wir,
du sagst es gegründet, das ist jetzt auch schon längst Geschichte.
Das war so mein erster Versuch, ein Recommendor-System zu bauen,
mit meinem Team natürlich. Danach habe ich an verschiedenen Stellen
gearbeitet, unter anderem im Newslab der Deutschen Presseagentur.
Total spannend, einigen auch bekannt als deutsche Propagandaagentur.
Wir sind sozusagen die Grundwahrheit der Bundesrepublik gewesen und sind es
auch immer noch. Das ist natürlich ein gewisses Problem.
Da hört man sich eine Menge Treuversuche an, eine Menge Anfeindung.
Und irgendwann habe ich mir gedacht, so jetzt reicht es,
spätestens seit Trump. Ich höre mir das nicht länger an,
dass der Journalismus und die Medien so diskreditiert werden,
sondern mache nochmal ein Start-up.
Das heißt Praise ist ein Social Network für Qualitätsjournalismus.
Ich werde auch später noch ein bisschen was dazu erzählen.
Wir werden freundlicherweise vom Next Media Accelerator gefördert.
Solltet ihr euch mal angucken, falls ihr jemanden kennt,
der ein Start-up hat,
der neue Bergschwört gerade die Bewerbungsphase läuft,
wird gerade gefunden
Das ist eine prima Sache. Wir sind also schon
fast durch mit diesem sechsmonatigen Programm und sind Wagniskapital finanziert,
wie es so schön heißt.
So, upsi. Wir hören ständig, wir leben in
einer Fitterblase und diese Filterblase ist das Resultat vom Algorithmus,
der eigentlich willenlos ist. Und ich finde, über den
Wahrheitsgehalt dieser Befunde kann man total streiten. Fakt ist,
dass wir permanent mit Vollautomaten zu tun haben,
die uns Empfehlungen aussprechen und mit diesen Empfehlungen verbringen wir sehr,
sehr viel Zeit.
Mehr als uns einen wusste es. Zum Beispiel Google
Search,
ein Empfehlungsbereich
Algorithmus, wenn man so will.
Expedia. Einmal so ein Netflix Parship YouTube, Spotify,
Spotify macht es übrigens sehr gut, finde ich,
ist der totale Ausreißer in dieser Reihe.
Empfehlungssysteme sind tief in unseren Alltag verankert.
Auch das Gespräch im Treppenhaus könnte man ein Empfehlungssystem nennen.
Heute soll es aber um personalisierte Empfehlungen im Netz gehen.
Nur um einen kurzen, ihnen einen kurzen Überblick zu geben,
über das, was ich jetzt vortragen werde.
Wir gehen auf drei Fallbeispiele ein, leider alle aus Nordamerika.
Ich kenne noch keinen wirklich großartiges überzeugendes Beispiel aus Deutschland,
sonst hätte ich das mit reingenommen,
weil es geht um Amazon,
Netflix und die New York Times
Vielleicht auch, weil die besonders gut darin sind, zu dokumentieren, was sie machen.
Schon ein erster Hinweis darauf, was man verbessern könnte am allgemeinen Empfehlungswesen.
Damit will ich aber nur die Grundlage liefern für das,
was eigentlich Spaß macht, nämlich die Kritik,
sie als Wissenschaftler wissen das besonders.
Ich werde also versuchen, einige Alternativen anzubieten,
wie man Empfehler so anlegen kann, dass sie Vielfalt begünstigen.
Zwei Zahlen, nur dazu, wie wichtig Empfehlungssysteme auch wirtschaftlich sind.
Amazon wird alle Patriots von App,
wenn Amazon sind irgendwie informiert von Empfehlungen und Microsoft hat eine Studie gemacht,
Die haben es beziffert mit 30 Prozent, 30 Prozent,
aller kaufabschließenden Seitenaufrufe werden von Empfehlungsalgorithmen in die Wege geleitet.
Netflix ist dann noch besessener, sie sagen selbst,
das CTO von Netflix sagt, 80 Prozent aller gesehenen Inhalte gehen auf Empfehlungen zurück.
Und das ist uns, Netflix, sagt dieser CTO,
jedes Jahr eine Milliarde US-Dollar wert.
Später mehr zu Netflix und deren Begeisterung für Recommendo Systems.
Recommendo Systems als Forschungsdisziplin ist total multidisziplinär, es besteht aus IT,
Marketing, Veraltensforschung und natürlich geht es,
wenn wir jetzt Informationstechnologisch darüber reden,
vor allem um Machine Learning,
das Reizthema schlechthin
Bevor wir uns mit den Varianten von Recommendation-Algorithmen beschäftigen,
kurzer Geschichtsabriss, der Mann links leider verstorben ist,
John Reedle gilt vielen als Pionier des Gebiets.
Sein Team an der University aus Minnesota hat 1994 durch ein
legendäres Paper quasi mit einem Handstreich die gesamte Disziplin begründet.
Zielsetzung der Forschungsgruppe Group Lens war damals Menschen helfen,
innerhalb der sogenannten Net News,
einem Strom von Nachrichten zu den eigenen Vorliebenden
passende Artikel zu finden
Kleine, kleine Anekdote dazu. Sie haben
8.000 News Groups untersucht und waren bekonsterniert von der Datenmenge,
die sie damals verarbeiten mussten, nämlich 100 Megabytes pro Tag.
Das, was Google heute so verarbeitet, ist, dass 200-Millionen-fache davon täglich.
Für Mathematiker zweimal 10 hoch 8. Die wissenschaftliche,
die Wesenschaft, die wesentliche Hypothese von Grouplens war,
wenn Nutzer in ihrer subjektiven Beurteilung von Artikeln zuvor übereinstimmten,
werden sie es in Zukunft aller Wahrscheinlichkeit nach auch wieder tun.
Das nennt man
kollaboratives Filtern
Wer sich nur oberflächlich mit dem Thema beschäftigt,
Recommendation Systems, wird dieses Collaborative Filtering sofort finden.
Das hat sich durchgesetzt und geht zum Beispiel wesentlich auf die
Forschungsergebnisse von Grouplens zurück. Sie haben das dann kommerzialisiert,
Sie haben ein Unternehmen gegründet, Net Perceptions,
das hatte zeitweise 300 Mitarbeiter, Aktienpreis von 60 US-Dollar,
bevor es natürlich auch der Dotcom-Blase zum Opfer fiel, als später Kollateralschaden.
Dieses Produkt war tierisch teuer, aber Amazon hat es nicht geleistet.
Amazon war eines der ersten Unternehmen, die das wirklich flächendeckend eingesetzt haben,
und zwar genau zu dem Zeitpunkt, als sie angefangen haben,
nicht nur Bücher zu verkaufen, sondern auch anderes.
Da haben sie gemerkt, so Komplexität, da müssen wir mit Algorithmen rangehen.
Und zwar haben sie das Item-Based Crelaborative Filtering eingeführt.
Sie wissen sofort, der Begriff ist sozusagen selbsterklärend,
worum es geht, nehme ich an.
Ich werde aber trotzdem noch mal tiefer darauf eingehen.
Deswegen jetzt zu den Varianten. Also das Collaborative Filtering ist
die mit Abstand wichtigste Variante von Recommendation Algorithms, Ubiquitär,
überall im Einsatz. Nicht nur bei Amazon immer noch,
sondern auch bei YouTube, Netflix und so weiter.
Allerdings machen wir mittlerweile nicht mehr das User-Based Collaborative Filtering.
Also wir schauen nicht mehr, welche Nutzer sind sich ähnlich,
sondern wir machen Item-Days, Collaborative Filtering.
Schauen, welche Items setze ich eigentlich. Und an dieser Stelle
möchte ich das Ganze gerne mal kurz zum Plenum hin öffnen.
Wenn Sie das da sehen, ist ein Grafik, die ich selbst gemacht habe.
Ich bin sehr stolz darauf. Wird Ihnen,
das ist eigentlich wie so Doku oder so, so ähnlich,
wird Ihnen auffallen, Arda und Eva sind identisch in der Taufhistorie.
Also Sie haben sich alle ein Stück Pizza,
einen Elefanten und eine Rakete gekauft.
Pit ist ein Ausreißer. Und wenn wir jetzt Max betrachten,
mit seiner Rakete und seinem Stück Pizza, dann ist die Frage,
was könnten wir Max wohl empfehlen?
Können Sie mir
das beantworten?
Sagen Sie
Einen Elefanten. Zum Beispiel. Oder? Noch eine Pizza.
Was fällt Ihnen auf, wenn Sie alle vier Teilnehmer beobachten?
Angenommen, es käme jetzt noch einer dazu, der hat keine Rakete.
Was würden Sie dem empfehlen? Eine Rakete. Genau.
So, das sind jetzt die... Genau,
es klingt banal, aber... Das ist es natürlich,
ja, in der Praxis vor allem heutzutage deutlich komplizierter,
aber so geht das los.
Das ist eine Matrix
Was können wir sowas machen, wie wir kennen, aus Wanderkarten.
Es gibt so Distanzmatrizen, wo also alle Orte einmal in
der Holztante, in einem in der Vertikalen auftauchen.
Man kann dann jeweils, wo auch immer man starten möchte,
kann man diese Distanz herausfinden. Das würden wir mit dem Items machen,
wir haben eine Ebene, eine Dimension, Items heutzutage,
eine Ebene Items vertikal und schauen dann einfach nur,
wo gibt es zwei Items, die gleichzeitig auftauchen,
da machen wir einen Strich,
am Ende haben wir eine Strichliste und sehen dann für die Rakete
gibt es natürlich mit der Pizza einen starken Zusammenhang und so weiter und so fort.
Was extrem wichtig ist, ist die Rakete dann irgendwann rauszufiltern, weil Kauft jeder.
Dementsprechend weniger interessant. Also es ist ein schlechter Indikator,
den müssen wir wieder loswerden. Das macht man mit einem linearen,
linearer Algebra, Matrizen.products und so weiter und so fort.
Aber im Wesentlichen ist das das Prinzip, das sie finden auf Amazon zum Beispiel.
Nächstes Verfahren wäre das inhaltsbasierte Filtern. Und da gucken wir
also im Gegensatz zu vorher, müssen wir nichts über die Items wissen.
Wir müssen nicht wissen, welchen Geschmack hat dieses Stück Pizza oder
wie viel Geld ist in dem Sack Geld, um diese Gegenstände empfehlen zu können.
Das inhaltsbasierte Filtern schaut dann aber rein, Meter Daten vorhanden sind.
Das ist natürlich die Voraussetzung dafür, schaut rein.
Was sind das eigentlich für Gegenstände, um feststellen zu können,
ähneln die sich? Wenn zum Beispiel eine Nutzerin in der Vergangenheit verstärkt,
englischsprachige Erklärvideos zur Herstellung von veganen Eintöpfen,
unter Verwendung von Kichererbsen gesehen hat,
schlagen wir natürlich auch die veganen Bratlinge mit Kichererbsen vor und so weiter.
Also ich denke, sie verstehen, worauf ich hinaus will.
Man hat Informationen über dieses Video Metadaten-Tags,
Verschlagwortung und auf Grundlage dieser Metadaten spricht man dann Empfehlungen raus.
Das klingt trivial, könnte man dann zum Beispiel kombinieren mit kontextbasiertem Verfahren.
Also man wüsste zum Beispiel über die Nutzerin oder den Nutzer,
welchen Kenntnisstand hat diese Person, ist das ein Anfänger, fortgeschritten, Experte
In der Kombination von Verfahren liegt der Schlüssel zu erfolgreichen Empfehlungen.
Also nichts von all dem steht allein, man hat immer Hybridwesen,
die miteinander kombiniert werden. Dann gibt es weitere Verfahren zum Beispiel netzwerkorientiert,
also schauen wir nach dem sozialen Gefüge in einem Netzwerk,
was dem Freunden an der Nutzerin gefällt, können wir dir auch empfehlen.
Damit kann man zum Beispiel das Culture-Problem lösen,
also wenn mir einen neuen Nutzer, eine neue Nutzerin haben,
die noch gar keine Signale abgegeben hat, was empfehlen wir der denn?
Wenn Sie allerdings in ein Netzwerk hineintritt, lösen wir das
Culture-Problem und wissen direkt, was wir hier empfehlen können.
Allerdings die Forschung sagt, sozial netzwerkorientierte Verfahren sind gar nicht
besser als das kollaborative Filtern. Man muss eigentlich nur gucken,
was macht Amazon, dann weiß man, das ist das Beste.
Die machen das nicht, die interessieren sich dafür nicht. Genau. So,
und dann gibt es noch allerlei weitere Verfahren,
die man auch miteinander frei kombinieren kann, zum Beispiel dialogische Empfehlungen,
das macht man auch dann, also man fragt den Nutzer Dinge,
das ist letztlich ein Entscheidungsbaum und fragt den Nutzer,
hättest du gerne dieses oder jenes, was hast du eigentlich vor?
Zum Beispiel ein Szenario wäre der Familienvater,
plant eine Reise und diese Reise betrifft über viele,
viele Menschen, die möglicherweise Großfamilie nicht vor dem Rechner sitzen,
über die wir nichts wissen.
Also müssen wir Fragen stellen. Oder ein typischer Onboarding-Prozess bei Blendl,
das wurde schon erwähnt, Blendl fragt zunächst mal,
welche Magazine interessieren sie, für welche Magazine interessieren sie sich denn,
welche Zeitungen oder Flipboard fragt, welche Themenbereiche interessieren sie.
Und das ist dann auch eine Lösung des Kaltstadt-Problems.
Auf dieser Grundlage kann man direkt Empfehlungen aussprechen. So,
nun, Fiber-Spiele. Zunächst Amazon. Das ist jetzt anekdotisch.
Amazon ist in den späten 90er Jahren voll in die Offensive gegangen mit Empfehlungssystemen.
Ich will nur ein paar Beispiele nennen der zusätzlichen Faktoren,
die mittlerweile einfließen in die Berechnungen von Amazon zusätzlich zu diesem ganz grundsätzlichen Itembased-Collaborative-Filtering.
Zum Beispiel Zeit. Zeit ist ein ganz wichtiger Faktor,
um den Verwandtschaftsgrad zwischen Artikeln zu bestimmen.
Der Zeitraum zwischen zwei Käufen ist extrem wichtig. Also wenn
sie zum Beispiel fünf Monate verstreichen lassen zwischen dem Kauf von zwei Büchern,
dann nimmt Amazon nicht mehr an, das ist ein wirklich direkten Zusammenhang zwischen diesen Büchern gibt.
Wenn sie sie aber im gleichen Bestellvorgang kaufen,
dann wird da irgendwo im Hintergrund ein möglicherweise extrem langer Intager
oder Floating-Point-Wert in die Höhe getrieben,
in mikroskopisch kleinen Abschnitten
Um eine stärkere Beziehung zwischen diesen beiden Büchern herzustellen.
Oder wenn sie zum Beispiel eine Digitalkamera kaufen,
legen sie dann möglicherweise danach erst die Memory Card in den Warenkorb und nicht davor.
Deswegen geht Amazon auch nicht davon aus, dass sie,
wenn sie eine Memory Card kaufen,
danach die Empfehlung für die Kamera haben wollen.
Das ist auch etwas, was Amazon in die Berechnung mit einbezieht.
Serien werden in Sequenz gekauft, ganz banal, das ist
völlig klar. Einige Artikel sind sozusagen trümmte bei Amazon.
Sie schauen nach Artikeln wie dem Handbuch für den Atlantischen Ozean.
Das gibt es wirklich in Klammern Planung und Passagen
Das ist nichts für Anfänger. Das bedeutet,
sie haben möglicherweise eine längerfristige Windung zu diesem Hobby.
Also es ist möglicherweise etwas, das sie über Jahre hinweg beschäftigen wird,
das kann man ihnen also immer wieder vorschlagen.
Während das Spielmaschinen-Reparaturkit, ein Wochenendprojekt ist,
auch dafür gibt es Liebhaber, das ist mir klar,
aber im Allgemeinen endet das Ganze mit der nächsten Woche.
Dann punktuell gekaufte Dinge wie Babyrasseln, bedeuten für Amazon,
in vier Jahren biete ich möglicherweise mal kleine Fahrräder an oder Startbücher,
Lesehilf,
Bücher,
Die, lasse ich graduell sozusagen auslaufen. Soviel zum Thema Amazon.
Also Collaborative Filtering Plus X. Netflix ist deswegen besonders interessant,
weil man sehr viel über Netflix weiß,
Netflix sehr transparent damit umgeht, wie der Algorithmus funktioniert,
mindestens im Zeitraum 2006 bis 9. 2006 hat Netflix einen Preisausschreiben begonnen,
sozusagen.
Einen Preis ausgelobt, eine Million US-Dollar für den,
der unseren Empfehlungsalgorithmus um 10 Prozent überbieten kann.
Der Netflix-Preis, wer von Ihnen hat davon
schon mal gelesen
Einige, genau. Also es ist total spannend,
wenn man sich für das Thema interessiert, sozusagen die Jäger des Verlorenen Algorithmus-Schatzes,
der Algorithmus-Cinematch, den Netflix zugrunde gelegt hat, 2006,
der wurde nach wenigen Tagen schon unterboten.
Es hat dann aber bis 2009 gedauert, bis diese 10 Prozent erreicht wurden,
10 Prozent Steigerung zum Netflix-Algorithmus. Und das Ergebnis ist nicht etwa ein toller Algorithmus,
sondern es ist die Kombination von über 100 Algorithmen,
also zuletzt in den letzten Monaten haben sich die Teams,
teilweise haben sie ihre Kräfte vereint,
sind durch die Gegend gezogen, haben sich vernetzt,
mehrere Universitäten haben zusammengearbeitet und da ging es dann um hundertstel Prozentpunkte.
Also total spannend, oder? New York Times.
Nachrichten sind für Claborative Filtering nicht geeignet, weil sie jederzeit
permanent neu entstehen und man nichts über sie weiß letztlich.
Also man muss Daten erheben, man muss mit Metadaten arbeiten.
Viele Journalisten tun sich schwer damit, Metadaten zu pflegen.
Das weiß ich aus eigener Erfahrung,
aber zum Beispiel dafür ist es total sinnvoll.
So hat sich auch die New York Times einiges einfallen lassen,
um das Culture-Problem der Nachrichten abzufedern
Sie schauen nach dem Ressort, nach dem Autoren,
nach den Texts und aus der Historie gelesenen Artikel und der
dort anhängenden Text gelingt es Ihnen Empfehlungen für neue Inhalte auszusprechen.
Das Problem ist nur, das haben wir in einem der,
eine meiner Vorredner, Vorrednerinnen hat das schon erwähnt,
dass einige Text dann plötzlich, weil sie besonders selten sind,
überproportional entscheiden über die Inhalte, die angeboten werden.
Und dass der Nutzer, die Nutzerin möglicherweise überhaupt nicht
interessiert ist an diesen Inhalten.
Deswegen hat sich Netflix wie immer in der Kombination verschiedener Verfahren
liegt der Schlüssel zu guten Empfehlungen entschieden,
Content-Topic-Modeling zu machen
Ihnen ist wiederum sofort klar, was das heißt.
Wir schauen in einen Text, wir machen Textanalyse,
verschlagworten den Text und schauen dann,
passt der zu Nutzern und der Historie von gelesenen Texten.
Ja, also Textanalyse, Natural Language is Matural Language Processing.
Ist der Schlüssel zu diesen Empfehlungen? Zusätzlich haben sie dann
wiederum das Collaborative Filtering und irgendwo in der Summe dieser Ergebnisse,
ja, also man schaut immer wieder,
gibt es Überlappungen zwischen den verschiedenen Ergebnissen der verschiedenen Verfahren und die empfehlen wir dann.
Um letztlich ein optimales Ergebnis zu erzählen
Nun einige interessante Probleme, die auch von denen leider
auch die zuvor genannten Unternehmen heimgesucht werden.
Möglicherweise kennen Sie das, das Star-Wars-Problem zum Beispiel.
Wir wollen keine triviale Empfehlung erzeugen. Star Wars kennt jeder.
Hat möglicherweise jeder schon gesehen, warum also Star Wars empfehlen.
In unserem Beispiel vorhin war das die Rakete. Jeder hat
schon eine Rakete zu Hause. Also empfehlen wir die nicht
mehr. Handhof, wer hat das schon mal erlebt?
Sie haben das gekauft. Ihnen wird etwas vorgeschlagen,
was sie schon längst haben. Kennen Sie das?
Gummistiefel. Ja, sehr gut. Gummistiefel passt auch zum
nächsten Problem.
Das Staubsaugerproblem
Braucht man in 99 Prozent der Fälle nur einmal.
Wird aber trotzdem immer wieder vorgeschlagen. Also auch die
ganz Großen mit ihren Milliarden sind da nicht unfehlbar.
Das Fettnäpfchen-Problem. Alles deutet daraufhin eine bestimmte Empfehlung zu geben.
Alle Daten sind absolut klar, jetzt empfehlen wir hier diesen Text als nächstes.
Problem ist nur, richtet sich an Frauen, der Nutzer ist aber männlich.
Oder umgekehrt oder was auch, also es ist jedenfalls absolut falsch.
Ja, das kann sehr schnell passieren. Könnte man,
all diese Probleme könnte man lösen. Wir sehen sie aber,
ich bin, muss ich sagen, total unzufrieden mit den Empfehlungen,
die ich bekomme, abgesehen von Spotify.
Und das alles sind Zeichen für den Befund Das hat
auch Hand und Fuß, die uns präsentierten Empfehlungen werden,
nicht unbedingt besser mit der Zeit. Das liegt daran,
dass die Zahl der Nutzer exponentiell gestiegen ist und letztlich auch kein,
die Abwägung, was kostet uns das, den Algorithmus zu verbessern?
Unsere Kapazitäten hochzufahren, um jedem Nutzer ein wirklich komplett individuelles Empfehlungsspektrum anzubieten.
Was kostet uns das und lohnt sich das überhaupt?
Und oft sagen die Unternehmen, nö, das lohnt sich nicht.
Deswegen sind sie auch von dem Nutzer basierten Collaborative Filtering zum Item-basierten gegangen,
weil es einfach viel mehr Nutzer als Items gibt für Amazon
zum Beispiel
Oder Netflix, noch krasser. So, also die Qualität
der Empfehlungen leidet. Damit kommen wir zur Kritik. Habe
ich um drei angefangen zu sprechen? Nee, ne?
Etwas später. Muss mich trotzdem sein. Also. Empfehlungssysteme
können mit unterschiedlichen Detailstufen arbeiten. Grundvoraussetzung ist der identifizierbare Nutzer
. Und ich finde, da sollte es auch aufhören.
Also man kann allerlei explizite Indikatoren und Hinweise zur Grundlage
nehmen für die Empfehlung
Hinweise, wie ich rate einen Film mit fünf Sternen oder vier Sternen.
Das ist alles explizit. Der Nutzer weiß,
es gibt hier einen Zusammenhang zwischen dem,
was ich tue und was mir empfohlen wird.
Und dann kann man ganz viel implizit machen. Und spätestens
seit dem Debakel um Facebook und Shadow Profiles wissen wir,
das gehört sich nicht mehr und das sollte man nicht tun.
Also wenn wir zum Beispiel wissen, sehen eine Nutzerin,
hat sich in den letzten Jahren immer in Deutschland aufgehalten,
jetzt wählt sie sich plötzlich aus Italien ein,
dann bieten wir irgendwas Italienspezifisches an.
Ich finde, das ist irgendwie gruselig. Ich möchte das
nicht als Nutzer oder zumindest müsste die Annahme sein,
dass das nach hinten losgeht
Weitere Kritik, hören Sie sich mal folgende Lehrbuchdefinition von Recommenda Systems an.
Solche Systeme, das ist Software und Techniken, die Nutzern
möglichst sinnhafte Vorschläge machen. Und sie richten sich an Individuen,
denen es entweder an persönliche Erfahrung oder Kompetenz mangelt,
sich in einer möglicherweise überwältigen Masse an Alternativen zurechtzufinden.
Möchten Sie dieser inkompetente Nutzer sein? Ich möchte sicherlich nicht
dieser Inkompetentin unser sein. Ich glaube,
man muss unterscheiden zwischen weniger emotionalen Inhalten,
wie zum Beispiel dem Staubsauger oder der Zahnbürste.
Da ist es mir absolut recht,
dass die Masse für Empfehlungen
entscheidend ist
Auch bei Netflix ist es mir egal, dass mir immer wieder Orange ist,
die New Black angeboten wird, obwohl ich das ignoriere seit Jahren.
Das ist okay. Aber wenn es dann um YouTube wurde schon erwähnt oder Journalismus geht,
im Allgemeinen, wirklich irgendwie systemrelevante Inhalte,
dann müssen wir völlig andere Maßstäbe anlegen an unsere Empfehlersysteme.
Und das Machine Learning, ohne strenge Überwachung,
ist der absolut falsche Weg. Wir müssen schauen,
was ist der Befund der Maschine, also die Handlungsgrundlage.
Und bevor wir aber optimieren dann darauf hin, müssen wir gucken,
ist das überhaupt das, was wir wollen als Gesellschaft?
Also die weiteren Mündigungen des inkompetenten Nutzers darf nicht passieren.
Transparenz ist auch
total wichtig
Also nicht nur die Qualität der Empfehlung ist kalkulierbar,
gut oder schlecht, sondern entscheidend ist dann auch noch,
nimmt der Nutzer die Nutzerin diese Empfehlung überhaupt an.
Und an der Stelle geht es darum, Transparenz zu schaffen.
Also es fängt eine Sprachlichkeit an. Warum wird mir ein Text empfohlen?
Stirbt langsam fünf, weil ich eins bis vier gesehen habe,
okay, aber man kann noch mehr machen.
Man kann auch mehr erklären, woher diese Empfehlung gerade kommt. Weiteres Problem,
das auch schon John Readle und sein Team klar erkannt haben,
Nutzer, werden in kleinen Villages of Opinion zersplittert sein,
wenn alles schlecht läuft.
So, da müssen wir auch aufpassen. Die haben Lösungsansatz war einer,
der leider völlig unrealistisch ist heutzutage. Sie haben sich vorgestellt,
dass die Empfehlung von einer anderen Instanz kommen als der Inhalt.
Also, dass wir jetzt zum Beispiel Netflix als Inhaltelieferant haben,
das Empfehlungssystem, aber Plug and Play mäßig da drauflegen können,
verschiedene Systeme vergleichen, das gibt es leider nicht.
Es wäre aber wünschenswert und ist auch nicht völlig aus der Welt.
Darüber könnte man noch mal nachdenken. Nur zum Thema Journalismus,
was mir am Herzen liegt, Budget Gingrass Leiter von
Google News hat gesagt, konstruktiver Journalismus ist total wichtig.
Also wir müssen Nutzer, Hilfe zur Selbsthilfe geben letztlich und keinen Top-Down-Journalismus machen.
Ich glaube auch, dass das stimmt. Das ist sicherlich
nicht die alleinige Lösung für das Problem der Befindlichkeit,
dass Leute glauben, die Medien oder der Journalismus diktiert uns Meinungen.
Aber Empfehlungen dürfen nicht, dürfen nicht intransparent sein und müssen
wieder von Menschen kommen. Das ist, glaube ich,
meine Botschaft, die ich Ihnen mit auf den Weg
geben würde
Und damit kommen wir zu Prays, meinem kleinen Unternehmen.
In der Nussschale ist es ein soziales Netzwerk für Qualitätsjournalismus.
Menschen, wir verbinden Menschen über ihre liebsten Stories. Und das heißt,
man meldet sich da an und folgt Experten,
Journalisten und Medienmarken und sieht dann jede Woche eine ganz,
ganz kleine, konzentrierte Auswahl von den Inhalten,
von denen diese Menschen und Medienmarken glauben,
die sind wirklich wichtig.
Oder die sind repräsentativ für meinen Brand. Das ist etwas,
was es so in dieser Form noch nicht gibt.
Und da draußen. Wir verwenden selbstverständlich keinerlei Algorithmen.
Wir schauen einfach nur, wer empfiehlt was und dann spielen
wir das aus in einem Feed
Das ist natürlich nur die halbe Wahrheit. Wir aggregieren auch
und ich muss zugeben, dass wir auch Clustering und Targeting machen.
Aber bevor Sie jetzt sagen, wohl Teufel, Targeting nicht schlecht,
es wäre das erste Targeting im Interesse der Nutzer.
Denn was wir ermöglichen, das ist unser Geschäftsmodell,
Sie haben also ihren Stream, Ihren Storystream, wie bei Instagram.
Dazwischen taucht dann aber plötzlich nicht Schokoriegelwerbung auf,
sondern Publisher haben die Möglichkeit, Nutzer aufgrund ihrer Interessen anzusprechen.
Ähnlich wie das bei den New York Times funktioniert,
nur eben auf einer Medienmarkenübergreifenden Ebene.
Das ist das, was Prace macht. Und ich hoffe,
Sie gucken sich das Ganze mal an auf Prace.press.
So, das war jetzt ein kleiner Sales-Pitch,
aber den verzeihen Sie mir bestimmt.