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Prof. Dr. Uwe Hasebrink, PD Dr. Jan-Hinrik Schmidt, Dr. Stephan Dreyer, Hans-Bredow Institut Algorithmische Empfehlungen öffentlich-rechtlicher Medienanbieter: die Perspektive des Publikums Die strategische Entscheidung ber den Einsatz und die Gestaltung eines algorithmischen Empfehlungssystems muss neben der Reflexion normativer Zielwerte auch die Interessen der Nutzerinnen und Nutzer bercksichtigen. Auf abstrakter Ebene stellt sich deren Perspektive auf Empfehlungssysteme einfach dar: Sie haben angesichts der unberschaubaren Flle an Angeboten ein Interesse daran, auf solche Inhalte aufmerksam zu werden und diese zu finden, welche ihre persnlichen Interessen und Bedrfnisse am besten erfllen. Bei dem Versuch, diese einfache Zielsetzung zu konkretisieren, ergeben sich allerdings gravierende konzeptionelle Herausforderungen, die bereits in einer frheren ORF Public Value-Studie zum Public Social Value diskutiert wurden und hier auf den Umgang mit Empfehlungssystemen bertragen werden. […] Eine Differenzierung der Nutzerperspektive ergibt sich aus der berlegung, dass sich Menschen mit Hilfe der Medien in unterschiedlicher Weise zur Welt in Beziehung setzen. Im Sinne einer allgemeinen Systematik mediengesttzter Kommunikation lassen sich vier Grundbedrfnisse fr die Mediennutzung unterscheiden, die mit unterschiedlichen Zielkriterien fr Empfehlungssysteme einhergehen.

Allgemeine Weltbeobachtung: Mediennutzungsprozesse, die sich aus diesem Interesse ergeben, dienen in erster Linie der berprfung, ob es Entwicklungen gibt, die fr das Individuum relevant sein knnten, weil sie mit potenziellen Chancen und Risiken verbunden sind. Die einzelnen Mediennutzerinnen und -nutzer sind im Hinblick auf diese Form der Bezugnahme auf die Welt gerade nicht selektiv, das heit, sie suchen nicht nach bestimmten Inhalten oder Darstellungsformen, also etwa nach Informationen ber ein bestimmtes Thema oder nach der Musik eines bestimmten Interpreten. Vielmehr handeln sie ungerichtet und lassen auf sich zukommen, was die Medien fr interessant und relevant oder fr sthetisch ansprechend halten, und entscheiden dann, ob das auch fr sie persnlich gilt. Das entscheidende und von Empfehlungssystemen zu bercksichtigende Beurteilungskriterium fr diese Art von Mediennutzung ist die ffentliche Relevanz der Angebote, also eher nicht Personalisierung.

Thematische Interessen und Vorlieben: Die zweite hier unterschiedene Form der Bezugnahme zur Welt ist geprgt von individuellen Interessen und Vorlieben der Mediennutzerinnen und -nutzer, anhand derer sich diese gezielt ganz bestimmten Ausschnitten der Welt zuwenden. Diese I
nteressen und Vorlieben knnen sich auf bestimmte Themen, etwa Gesundheit, Sport oder Umweltpolitik, auf bestimmte Darstellungsformen, etwa Comedy oder Serien, auf bestimmte sthetische Stile, etwa konkrete Musikrichtungen und Inszenierungsweisen, oder auf bestimmte Personen beziehen, etwa Prominente aus Film, Musik oder Sport. Anders als bei der allgemeinen Weltbeobachtung ziehen Interessen und Vorlieben gezielte Suchstrategien nach sich, die sich stark an der Expertise fr den jeweils interessierenden Gegenstand orientieren und unter Umstnden in "selbst gebaute" Filterblasen fhren. Denn das zentrale Qualittskriterium fr diese Art von Nutzungssituationen ist es, ob ein Angebot es vermag, den spezifischen individuellen Interessen und Vorlieben zu entsprechen. Hier mgen Formen des inhaltsbezogenen Filterns in Bezug auf das vorherige Nutzungsverhalten die angemessene Strategie sein.

Gruppenbezogene Bedrfnisse: Diese Form der Bezugnahme zur Welt ist in erster Linie an bestimmten Bezugsgruppen orientiert, die fr die Mediennutzerinnen und -nutzer relevant sind. Jeder Mensch bezieht sich in seinem Alltag auf bestimmte Gruppen - zum Beispiel die Familie, den Freundeskreis, das berufliche Umfeld, bestimmte Fan-Gemeinden, eine bestimmte Partei oder Religion. Entsprechend orientiert sich auch die Mediennutzung an diesen Gruppen, um so zu erfahren, wie diese denken, um mit ihnen bestimmte Medienerfahrungen zu teilen, um gemeinsam Zeit zu verbringen und um die eigene Zugehrigkeit zu diesen Gruppen zu signalisieren. Das an derartige Medienangebote angelegte Qualittskriterium ist das der gruppenbezogenen Relevanz. Mageblich fr Empfehlungssysteme drften hier Daten ber die Kontaktnetzwerke der Nutzerinnen und Nutzer sowie deren Mediennutzung sein.
Situationsbezogene individuelle Bedrfnisse: Die vierte Form der Bezugnahme zur Welt ist geprgt von der Bewltigung konkreter Situationen. Im Alltag begegnen Menschen Herausforderungen, die nicht mit Routinen und Gewohnheiten zu lsen sind, sondern einer auf die konkrete Situation und die individuellen Bedrfnisse in dieser Situation abgestimmten Lsung bedrfen. Die entsprechenden Erwartungen an Medienangebote sind so speziell, dass sich Angebote der Massenmedien und auch auf spezielle Interessen oder bestimmte Gruppen ausgerichtete Medienangebote kaum eignen. Gesucht werden kommunikative Mglichkeiten, die genau die Lcke zwischen dem in der Situation verfolgten Ziel und den gegebenen individuellen Mglichkeiten schliet. Entscheidendes Qualittskriterium ist die Ntzlichkeit der angebotenen Kommunikationsleistung in der konkreten Situation. Aufgrund der Situationsspezifik reichen hier Empfehlungen auf Basis personenbezogener Daten nicht aus, denn die Person sucht ja gerade nach Angeboten, die bei der Lsung eines neuen Problems helfen, weshalb ein Empfehlungssystem in diesem Zusammenhang vor allem eine leistungsfhige Suchfunktion bieten sollte.

Folgt man diesen berlegungen, dann knnen starre Empfehlungssysteme, die allein an einfachen Kriterien wie Personalisierung im Sinne von Spezialisierung orientiert sind, aus der Perspektive ffentlich-rechtlicher Medienanbieter kaum erfolgversprechend sein. Wenn die Empfehlungen an einem bestimmten Zielkriterium ausgerichtet werden, birgt dies die Gefahr, dass die jeweils anderen Nutzerrollen und Zielinteressen der Person vernachlssigt werden - das Empfehlungssystem wrde den Nutzerinnen und Nutzern bei ihrem Bestreben, ein ihren vielfltigen Interessen entsprechend wohlausgewogenes Repertoire an Medien zusammenzustellen, gerade nicht helfen. Eine Lsung fr wirklich funktionale Empfehlungssysteme mag darin bestehen, von einigen prototypischen Nutzungsszenarien oder "Modi audiovisueller Kommunikation" auszugehen, also von Nutzungssituationen, die durch bestimmte Motive und soziale Kontexte definiert sind, und dann im Hinblick auf diese Modi spezifische Algorithmen einzusetzen. Wenn diese Szenarien den Nutzerinnen und Nutzern gegenber transparent gemacht werden, sodass diese jeweils einstellen knnen, welches dieser Szenarien ihren momentanen Bedrfnissen und Kontextbedingungen am ehesten gerecht wird, wre damit auch ein Beitrag zur Transparenz und zur aktiven Einbindung der Nutzer geleistet.

Die Langversion dieses Artikels ist in der Public-Value-Jahresstudie "Die STUDIE: Digitale Transformation" (S. 33-53) erschienen.