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28.08.08

Last.fm: Auf der Suche nach dem musikalischen Seelenverwandten

Funktionierende Empfehlungsmaschinen sind für Webanbieter eine knifflige Sache. Last.fm wagt sich langsam voran.

Das Bereitstellen einer intelligenten und leistungsfähigen Empfehlungsmaschine gehört zu den bisher nicht vollständig gelösten Aufgaben des Social Web. Die Idee, das eigene Nutzungsverhalten mit dem anderer User zu vergleichen und dadurch Schlussfolgerungen darüber zu ziehen, welche Inhalte einem Anwender gefallen könnten, ist so faszinierend wie schwer umzusetzen.

Onlinehändler wie Amazon haben früh damit begonnen, Betrachtern eines Artikels andere Produkte zu empfehlen, die Käufer des Artikels ebenfalls erworben haben. Das Verfahren kann sicher den ein oder anderen Euro mehr in die Kassen der E-Commerce-Anbieter spülen, ist aber weit davon entfernt, tatsächlich auf den Geschmack der Kunden angepasste Empfehlungen zu generieren. Nicht unwahrscheinlich, dass Amazon mit dem gerade bekannt gewordenen Kauf der Bücherfreunde-Community Shelfari auch seine Empfehlungstools für angebotene Literatur verfeinern möchte.

Anders als der Versandhandel haben führende Anbieter von (kostenlosem) digitalem Content eine erheblich größere Datenbasis pro Nutzer, um mit schlauen Algorithmen den Geschmack des einzelnen Individuums möglichst detailgenau analysieren zu können. Last.fm, neben IMEEM das führende globale Social Network für Musik, gehört zu den Webanbietern, die schon lange mit auf dem Nutzerverhalten basierenden Empfehlungen experimentieren. Mitglieder können sich musikalische Nachbarn anzeigen lassen, die ähnliche Interpreten und Titel favorisieren wie sie selbst. Auch verrät ein Blick auf die Seite eines Last.fm-Users sofort, wie hoch die Kompatibilität mit dem eigenen Musikgeschmack ist. Je höher, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass einem die Sammlung des Nutzers oder dessen Radiostream gefällt.

Was Last.fm bisher gemacht hat, ist ein guter Anfang, aber noch lange nicht perfekt. Viel zu unterschiedlich sind die Hörgewohnheiten der Musikfreunde. Bevorzugte Genres, Epochen und Interpreten werden beliebig kombiniert. Das erfordert von einem perfekten Empfehlungssystem im Prinzip das Kunststück, aus den aggregierten Daten aller Nutzer exakte Rückschlüsse auf den individuellen, durch äußere Einflüsse und über die Zeit veränderlichen Musikgeschmack einer einzelnen Person zu ziehen.

Last.fm, das vor kurzem runderneuert wurde, möchte sich dieser Herausforderung stellen und hat in seinem frei zugänglichen Testbereich eine neue Version des Nachbarn-Features bereitgestellt. Anders als bisher berücksichtigt dieses nun auch die aktuellen Hörgewohnheiten der Benutzer. Sobald ein Last.fm-User mit ausgeprägter Techno-Liebe plötzlich Heavy Metal hört, präsentiert ihm der Service eine Liste mit Usern, die sich ebenfalls gerne von derartigen Klängen beschallen lassen. Die meisten Musikliebhaber werden schon einmal erlebt haben, dass sich ihre musikalischen Vorlieben temporär oder dauerhaft geändert haben. Die Neuerung trägt diesem Phänomen Rechnung.

Zur Bestimmung der Nachbarn verwendet Last.fm sämtliche Informationen, die über die Site sowie mit der auf dem Rechner des Users installierten Software gesammelt wurden - favorisierte Songs, blockierte Songs, Tags etc. Im Blog wird außerdem von einigen "speziellen Statistiken" gesprochen, die ebenfalls einfließen und am Ende die musikalische Persönlichkeit des Users ergeben, die dann mit der anderer Mitglieder verglichen wird.

Das neue Tool macht das Entdecken neuer Last.fm-Kontakte und Musik sicherlich einfacher. Bis ich mir aber sicher sein kann, dass die von Last.fm vorgeschlagenen Nutzer und vor allem die in meinen Radiostationen gespielten Titel (ein Resultat u.a. aus der Analyse der Hörgewohnheiten meiner Nachbarn) wirklich haargenau mit meinem Geschmack übereinstimmen, wird noch einiges an Zeit vergehen. Spätestens seit bekannt ist , dass Apples beliebte Musikapplikation iTunes nun auch mit Empfehlungsfeatures bestückt werden soll, steht aber fest, dass sich hier in den nächsten Monaten viel tun wird.

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