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25.07.11

Personalisierung: Das Streben nach Relevanz

Im Lichte der digitalen Informationsflut suchen Internetnutzer nach Orientierung und Relevanz. Doch das ideale Personalisierungsverfahren existiert bisher nicht. Zumal unklar ist, ob uns dieses glücklicher machen würde.

 

Foto: stock.xchngDas Internet ist von seinen Ausmaßen her grenzenlos. Wer Inhalte im Netz veröffentlicht oder Produkte anbieten möchte, kann dies tun, ohne den Umfang, die Vielfalt oder die Auswahl vorab beschneiden zu müssen. Die Folge: Wie nie zuvor stehen Menschen vor der Qual der Wahl. Denn während das Angebot ins Unendliche wächst, bleibt ihre für den Konsum materieller und immaterieller Güter zur Verfügung stehende Zeit konstant.

Personalisierung heißt das Instrument, das dabei helfen soll, Menschen im Digitalen möglichst relevante Inhalte und Güter zu servieren. Ohne Personalisierung würden User orientierungslos im Web herumirren und entweder ihre begrenzten Ressourcen (Aufmerksamkeit, Geld) für Dinge aufwenden, die für sie nur eine geringe Relevanz besitzen, oder in einen Zustand der Entscheidungsverweigerung geraten - wie sie auch eintreten kann, wenn man im Supermarkt mit einem zu großen Angebot einer bestimmten Produktkategorie konfrontiert wird.

Der perfekte Personalisierungsmechanismus

Seit vielen Jahren wird darüber debattiert, wie der perfekte Personalisierungsmechanismus funktioniert. Die drei entscheidenden Faktoren, die bei der individuellen Relevanzbewertung im Netz zum Einsatz kommen und miteinander kombiniert werden, sind eigene Entscheidungen auf Basis persönlicher Präferenzen, die Interessen und Empfehlungen von Freunden bzw. anderen Usern sowie algorithmische Berechnungen, die anhand zahlreicher Kriterien und basierend auf der Analyse von Nutzungsmustern eine Auswahl für die User treffen.

Eli Parisers Buch "Filter Bubble" sowie die Lancierung von Google+ haben in den letzten Wochen und Monaten die Debatte rund um Personalisierung und (algorithmische) Filterung neu entfacht.

Die Filterblase und die fehlende Bevormundung von Google+

Die von Pariser beschriebene Filterblase ist das theoretische Endresultat einer Situation, in der Algorithmen darüber entscheiden, was Nutzer im Netz zu Gesicht bekommen. Ausgehend von ihrer bisherigen Nutzunghistorik und ihren explizit angegebenen oder durch ihre Onlineaktivität offengelegten Interessensgebieten liefert beispielsweise Googles Suche für zwei angemeldete Anwender unterschiedliche Ergebnisse zum gleichen Suchbegriff. Und Facebooks Newsfeed selektiert in seiner Standardeinstellung sorgfältig, welche Status-Updates und Fotos wir von unseren Kontakten zu Gesicht bekommen.

Google+ - Googles brandneues soziales Netzwerk - verzichtet dagegen auf eine solche Bevormundung. Stattdessen kategorisieren Mitglieder ihre Kontakte und legen sie in die so genannten Circles. Diese Circles dienen als Filter und liefern einen vollständigen, chronologisch geordneten Blick auf sämtliche veröffentlichten Inhalte aller Personen in einem Circle.

Doch was Eli Pariser bei Google+ entzücken dürfte, stimmt andere Beobachter missmutig: Durch den fehlenden algorithmisch-selektiven Eingriff des Plattformbetreibers in die Streams der einzelnen Circles kann es dort zu einem recht intensiven Geräuschpegel ("Noise")  kommen.

Serendipität

Dieser Eigenheit wiederum lässt sich auch Positives abgewinnen: Denn sie macht den Google-Dienst zu einer regelrechten Serendipitätsmaschine . Bei Serendipität handelt es sich um die zufällige Beobachtung von etwas ursprünglich nicht Gesuchtem - und damit genau um das, über dessen potenziellen Verlust sich Vertreter der Filterblasen-Theorie sorgen.

Eine Personalisierungmethode, die Serendipität garantiert, wäre somit der ideale Weg, um User mit maßgeschneiderten Inhalten und Empfehlungen zu versorgen, ohne sie dabei einem Zustand einer sich immer weiter verengenden Relevanzspirale auszusetzen: Weil ein Nutzer zu 80 Prozent Hiphop-Musik hört oder Websites zu einem spezifischen Themenkomplex besucht, erhält er vom Algorithmus auch vorrangig dazu passende Vorschläge. Die Personalisierung beschränkt dann seinen Horizont, statt ihn zu erweitern.

Das perfekte Personalisierungsverfahren existiert bisher nicht. Auch nicht bei Google+. Denn abgesehen von Circles fehlt jede Art von Filter, mit denen Nutzer bestimmte Content-Typen vorab aus ihrem Feed entfernen können. Etwa bestimmte Hashtags, YouTube-Videos oder animierte Grafiken. Und trotz der Eignung des Circles-Streams für Serendipität sollte man nicht ausschließen, dass nicht ein zusätzlicher "Relevanz-Modus" des Streams mit ausgewählten Highlights von manch einem Anwender als Bereicherung empfunden werden würde.

Wer soll das Web filtern?

Auf die Frage, wer das Web filtern soll - wir selbst, oder der Algorithmus - kann man eigentlich nur mit "ja" antworten: Wir wären dumm, wenn wir die Chancen ignorieren würden, die sich für uns durch die Möglichkeiten der Analyse großer Datenmengen zur Schaffung individueller Vorschläge bieten. Gleichzeitig ist es essentiell, dass wir die Kontrolle über den Algorithmus sowie das Bewusstsein über dessen Eingriffe behalten. Und dass wir den Algorithmus auf Wunsch mit minimalem Aufwand durch eigenhändig gesteuerte, selbst definierte Filter ablösen können (so wie sie zum Beispiel die US-Version von Google News seit kurzem in der rechten Spalte anbietet).

Personalisierung kann uns nicht garantieren, glücklicher zu werden

Was geschieht eigentlich, wenn uns eines Tages tatsächlich ein Dienst zur Verfügung stehen sollte, der uns ausnahmslos makellose Empfehlungen präsentiert, egal ob es um Musik, Videos, Filme, Veranstaltungen, Bücher, Artikel, Spiele oder Produkte geht? Wäre die Folge ein Zustand absoluter Zufriedenheit? Vielleicht nicht. Nach der Theorie des Zufriedenheits-Paradoxes würden wir dann merken, dass zum Gefühl von Zufriedenheit auch gehört, eigene Entscheidungen getroffen zu haben. Ein hervorragender Film würde uns nach dieser Logik nur dann zufriedenstellen, wenn wir auch unsere Erfahrungen mit langweiligen 0815-Streifen gemacht haben.

Dieser Gedanke könnte Trost liefern, sollten alle Versuche zur Entwicklung der perfekten Personalisierung fehlschlagen. Auch sie garantiert uns nämlich nicht, glücklicher zu werden.

Update: Markus Breuer hat  kürzlich in einem Blogbeitrag beschrieben, wie eine erfolgversprechende Personalisierung mit eingebauter Serendipitäts-Komponente aussehen könnte.

(Foto: stock.xchng)

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