Schöne neue Welt

05.07.2015

Der Content der Zukunft wird von Algorithmen bestimmt

Während das Internet vor noch nicht allzu langer Zeit hauptsächlich ein weiteres Informationsmedium darstellte, so explodieren die technischen Möglichkeiten derzeit förmlich. Diese stärken nicht nur den gegenseitigen Austausch der Nutzer. Sie alle vermessen unsere täglichen Gewohnheiten – auf sehr vielfältige Art und Weise. Die Mechanismen, die das gekaufte Web ausmachen, werden hierdurch komplexer. In den meisten neuen Technologien und Anwendungen verbergen sich Wege, die Verbraucherverführung zu perfektionieren. Nicht wenige davon dürften zudem für die Politik und andere Interessensverbände von Bedeutung sein, als alternativer Kanal, um Wählergruppen und Unterstützer zu mobilisieren. Das nachfolgende Kapitel nennt die wichtigsten Trends der nächsten Jahre, mitsamt ihren möglichen manipulativen Auswirkungen. Nur wenn wir beobachten, von wem die Zukunftstechniken wie genutzt werden, können wir kommerziellen Auswüchsen vorbeugen.

Noch ein kleiner Hinweis: Teilweise erfolgt die Beschreibung der vorgestellten Technologien in vereinfachter Form, die nicht immer unbedingt den offiziellen Definitionen entspricht. Oder einzelne Aspekte des gekauften Web werden einer bestimmten Technik zugeordnet, während in Wirklichkeit gleich mehrere Mechanismen greifen. Dies geschieht alleine aus dem Grund, um den Inhalt des Kapitels auch für Laien lesbar zu machen.

Der perfekte Wolf im Schafspelz

Die aktuellen Netzthemen Big Data, automatisiert erstellter Robo-Content und Native Advertising können schon bald einen Traum der Werbebranche wahr werden lassen: Vollpersonalisierte, durch den Computer generierte Anzeigenformate, die sich von herkömmlichen redaktionellen Beiträgen nicht mehr unterscheiden lassen. Miteinander kombiniert führen die drei Technologien so zu einem wichtigen Onlinewerbeformat der Zukunft.

Ein kleines abstraktes Beispiel verdeutlicht, was dies für unseren Alltag bedeuten wird. Es lässt sich beliebig gegen ähnliche Szenarien austauschen. Nehmen wir an, eine Person X ist auf der Suche nach einem Nachhilfeanbieter für den Sprössling. X ist spracheninteressiert, wohnt in Berlin und hat ein sehr gutes Einkommen. Nach der Arbeit liest er/sie am liebsten Onlinemagazin Z. Just an diesem Abend beginnt der Bildungsteil des Lieblingsmagazins mit einem Beitrag darüber, wie man die Kleinen außerschulisch fördert und worauf man bei der Auswahl eines Nachhilfeinstituts achten sollte. Selbst der Filialleiter eines Anbieters in Berlin wird in dem Beitrag zitiert. Wie daraus hervorgeht, handelt es sich nicht gerade um das günstigste Institut. Dafür legt es großen Wert auf die Förderung von Fremdsprachen. Genau danach hat X im Netz schon seit Längerem gesucht. Ist das alles Zufall?

Cover

Michael Firnkes
Das gekaufte Web
Wie wir online manipuliert werden
Als Buch bei Telepolis erschienen. Das hier veröffentlichte Kapitel wurde dem Buch entnommen.

Vielleicht ist der künstlich erzeugte Beitrag – der in Sekundenbruchteilen durch einen Computer berechnet und in dieser Form nur X angezeigt wird – dezent als Advertorial, als "Service" oder gar als "personalisiert" gekennzeichnet. Selbst wenn dies der Fall sein sollte: Die Werbung der Zukunft fügt sich so unscheinbar in unsere Lebensgewohnheiten, aber auch in unser jeweils aktuelles Informationsbedürfnis ein, dass wir endgültig verdrängen werden, wann es sich um eine unabhängige Nachricht handelt – und wann um eine unterschwellige Produktinformation. Genau deswegen erreicht sie ihr Ziel deutlich effizienter.

Ob es sich dabei um Inhalte in Textform handelt oder um individuell von Maschinen erstellte Audio- sowie Videoformate, das ist lediglich eine Frage der zur Verfügung stehenden Rechnerkapazität. Bis die ersten Clips im Netz erscheinen, die in Teilen oder gar komplett nur für einzelne Betrachter "gedreht" sind, ist es nicht mehr allzu lange hin. Das bedeutet, dass auch Web-TV und Web-Radio persönliche Botschaften enthalten werden. Wundern Sie sich zukünftig also nicht, wenn Ihnen der Moderator auf dem morgendlichen Weg zur Arbeit eine Offerte macht, die exakt zu Ihrer aktuellen Lebenssituation passt.

Viele Nutzer haben kein Problem damit, auf diese Weise informiert zu werden. Dahinter steckt der Gedanke: "Solange die Werbung nützlich für mich ist, stört sie mich auch nicht." Doch wir zahlen einen hohen Preis für die voll personalisierte Informationspolitik. Sie bedeutet den endgültigen Abschied von einer Welt, in der es eine offizielle Berichterstattung gibt. Eine Berichterstattung, die zum großen Teil frei von kommerziellen Interessen ist und die alle Empfänger auf die gleiche Weise informiert. Wenn die "sponsored-by"-Mentalität weiter um sich greift, dann wird nachkommenden Generationen gar nicht mehr in vollem Umfang bewusst sein, was den Unterschied zwischen einer Nachricht und einer interessensgesteuerten Botschaft ausmacht.

Was ist Robo-Content?

Den Inhalten, die mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erstellt werden, sind Sie bereits in Kapitel 1 begegnet. Die Möglichkeiten von Robo-Content gehen jedoch weit über das so genannte Spinning von Texten hinaus. Hier werden nicht einfach nur bereits vorhandene Textbausteine neu gemischt und wieder zusammengesetzt. Maschinen können bald schon den Sinn von Worten, Sätzen und kompletten Beiträgen verstehen. Sie wissen dann also, ob in einem Text vom Schloss die Rede ist, in dem Könige wohnten, oder vom Schloss, das das Fahrrad sichert (dazu später noch mehr).

Auf diese Weise erstellen Computer Inhalte, die "menschlich" sind. Der individuelle sprachliche Duktus, das Eingehen auf Fragen der Zielgruppe, ja selbst eine Art persönliche Meinung des "Autors" oder absichtlich generierte inhaltliche Fehler: All dies lässt sich simulieren, um für ein möglichst authentisches Ergebnis zu sorgen. Die technischen Grundlagen hierfür existieren bereits. Bestimmte Nachrichten werden schon heute in Teilen oder komplett von Maschinen geschrieben, etwa die Zusammenfassung von Sportergebnissen oder von Geschäftsberichten für Wirtschaftsportale. Meldungen zu Unwetterwarnungen, der aktuellen Verkehrslage oder zu Polizeiberichten sind weitere Beispiele dafür, wie sich vorstrukturierte Inhalte durch den Computer aufbereiten und mit Zusatzinformationen anreichern lassen, ohne dass das Ergebnis allzu hölzern und unnatürlich ausfällt.

2014 gelang es einem Computer erstmals, im Rahmen einer Chat-Kommunikation für eine reale Person gehalten zu werden. Selbst wenn dies nur unter Laborbedingungen gelang: Forscher sprechenv on einem "Meilenstein der künstlichen Intelligenz", der unser aller Leben verändert. Schon in ein paar Jahren sind die Ergebnisse deutlich ausgereifter. Automatisiert erstellte Inhalte dringen dabei in Bereiche vor, die bislang menschlichen Redaktionen vorbehalten waren. Roboter werden unseren Suchanfragen lauschen und innerhalb von Sekunden passenden Content erstellen. Etwa werbliche Ratgeberbeiträge oder gesponserte Nachrichten, die das individuelle Bedürfnis bedienen, das hinter einer Suchanfrage steckt. Mittels der sonstigen Daten, die über jeden von uns verfügbar sind, kann das jeweilige Ergebnis noch weiter personalisiert werden.

In einem zweiten Schritt beobachten die Maschinen, wie wir auf die einzelnen Beiträge reagieren. Dann zünden sie die nächste Content-Stufe. Die erfolgversprechendste Form der Inhalte, die wichtigsten Schlüsselbegriffe, die effizientesten Überschriften etc., die uns bestmöglich zum Klicken verleiten, all das lässt sich ebenfalls berechnen. Unsere aktuellen Präferenzen diesbezüglich werden in Cookie-ähnlichen Formaten gespeichert. Somit macht man es den Textrobotern einfacher.

Wenn wir Glück haben, dann erkennen wir die beeinflussenden Botschaften als solche. Im schlimmsten Fall sind offizielle Nachrichten, reichweitensteigernde Inhalte und werblicher Robo-Content bunt gemischt, so dass die Grenzen völlig verschwimmen. Informationen, die uns zu Klicks oder zum Kaufen verleiten sollen, "nerven" dann nicht mehr. Sie werden eins mit uns und unseren Lesegewohnheiten.

Onlineinhalte sind in naher Zukunft auf unseren Familienstand, auf persönliche Vorlieben, unseren Beruf, unsere Hobbys, unsere Freunde, den Bildungsgrad, unsere finanzielle Lage und vieles weitere mehr ausgerichtet. Die perfektionierte Filter Bubble, wie sie Eli Pariser so treffend in seinem Buch beschreibt. Manchmal werden wir merken, aufgrund welcher Vorliebe oder welcher Werbebotschaft eine einzelne Sequenz für uns eingebunden und angepasst wurde, oftmals aber auch nicht. Denn auch die – natürlich weiterhin verfügbaren – neutralen Nachrichten stellen wir uns in Zukunft individuell zusammen. Zum Teil geschieht dies über Filter, die wir aktiv bedienen, zum Teil nimmt uns der Nachrichtenanbieter die Arbeit ab.

Anwendungen Dritter greifen ebenfalls mit in diesen Selektionsprozess ein. Dann sorgt beispielsweise die vom Outdoor-Ausrüster gesponserte App für einen höheren Anteil an lokalen Sportnachrichten. Unabhängige und kommerzielle Quellen vermischen sich. Am Schluss erreicht uns ein Informationsstrom, der durch so viele Hände, Filter und Formeln der Individualisierung gegangen ist, dass wir den Überblick verlieren.

Wir wissen dann nur noch wenig über die Urheber all der Botschaften, aber auch darüber, aus welchem Interesse heraus sie handeln. Lese ich gerade das Werk einer Zeitung/eines Journalisten? Oder einer Privatperson? Verdient diese oder eine andere Person ihr Geld damit, wenn ich auf den Beitrag klicke? Wurde die Nachricht aufgrund der Initiative eines Unternehmens oder einer sonstigen Interessengruppe erstellt? Ist es ein "natürlicher" oder ein künstlicher Robotertext? Auf wessen Empfehlung hin landete er auf meinem mobilen Endgerät oder in meinem sozialen Netzwerk? Oder welche meiner Verhaltensweisen hat man beobachtet, um diese Entscheidung herbeizuführen? Die Informationen werden nicht nur vielfältiger, sie sind in ihrer Aussagekraft auch immer schwieriger einzuschätzen.

Doch zurück zum Robo-Content. Dieser ermöglicht billige, auf den jeweiligen Endnutzer ausgerichtete Nachrichten, Big Data sorgt für die Grundlagen der persönlichen Ansprache und Native Advertising macht ein effizientes, da kaum spürbares Anzeigenformat daraus. Redaktionen werden anfangs noch den inhaltlichen Rahmen festlegen, irgendwann fällt auch diese Arbeit weg.

In den Onlineredaktionen spielen Algorithmen schon seit Längerem eine große Rolle. So sagte der Medienmanager Jorge Urrutia del Pozo, der bei der Onlinezeitung Huffington Post unter anderem für den Bereich Monetarisierung zuständig war, in einem Interview: "Wir nutzen Big Data, um Personalisierung zu verstehen. Auf der Grundlage bestimmter Muster finden wir heraus, welche Beiträge wir einzelnen Nutzern empfehlen sollten."

Die gleichen Muster helfen dabei, automatisiert komplette Beiträge und Anzeigenformate zu erstellen und diese möglichst zielgerichtet zu platzieren. Der Werbecontent der Zukunft könnte unter anderem nach folgenden Kriterien individualisiert werden: Wie viel Zeit steht dem Leser gerade zur Verfügung (dies lässt sich je nach verwendetem Endgerät oder aus den Geo-Bewegungsdaten des Nutzers berechnen)? An welchem Ort befindet er sich gerade, für welche Angebote ist er dort besonders empfänglich? Hat er vorab an anderer Stelle im Internet bereits sein Interesse an einem bestimmten Produkt oder Thema geäußert? Welche Arten von Beiträgen gefallen ihm in sozialen Netzwerken, welche teilt er am liebsten, was beinhalten diese, wie sind sie geschrieben? Was verraten seine Äußerungen in sozialen Netzwerken oder an anderen Online-Orten, lassen sich daraus Konsumwünsche ableiten? In welcher Form reagiert er auf welche computergenerierten Nachrichten?

Einige dieser Fragestellungen sind äußerst komplex und setzen dementsprechend aufwendige Rechenmodelle voraus. Doch da die Infrastruktur hierfür immer günstiger wird, ist auch das nur eine Frage der Zeit.

Zu Beginn werden die Einstufungen je Leser – was macht ihn aus, was interessiert ihn – nur grob und in längeren Intervallen berechnet. Bei geringem Grad der Personalisierung lassen sich zudem einzelne vorgefertigte Textblöcke verwenden, die je nach Leserbedürfnis ausgetauscht und miteinander kombiniert werden, um die Datenlast zu minimieren. Generell sind zahlreiche Inhaltsformen denkbar, bei deren Erstellung Mensch und Maschine zusammenarbeiten. Dann stammt das Grundgerüst aus der Feder eines Journalisten oder Texters, einzelne Blöcke steuert hingegen der Rechner bei – inhaltlich automatisiert und individualisiert.

Doch selbst die voll umfassende Erstellung von Robo-Content, die unmittelbar auf ein Ereignis im Leben des Lesers reagieren kann, ist denkbar. Das bedeutet: Findet ein solches Ereignis in Ihrer näheren Umgebung statt oder interessieren Sie sich aufgrund Ihres Profilings mutmaßlich dafür, dann informiert man Sie nahezu in Echtzeit darüber. Der Beitrag enthält personalisierte Informationen, die sich aufgrund bereits vorhandener Daten einbauen lassen. Man könnte in diesem Fall von persönlichem oder auch hyperlokalem Datenjournalismus sprechen. Er wird jedoch mehr von Rechnern als von Menschen gesteuert.

Ein kleines Beispiel: Der Flug, den Sie gebucht haben, fällt aus? Der Content-Lieferant Ihrer Wahl schickt Ihnen kurze Zeit später eine entsprechende Nachricht. Diese enthält nicht nur Tipps darüber, welche Rechte Ihnen nun zustehen oder wie die Verkehrslage auf der alternativen Autoroute aussieht. Gleichzeitig ist ein Angebot Ihrer bevorzugten Autovermietung enthalten. Die Offerte enthält Sonderkonditionen für ihren Lieblingswagen, alle relevanten Reisedaten sind bereits eingearbeitet. Nicht nur in diesem Fall liegen Komfort und die gleichzeitige Abhängigkeit von kommerziellen Interessen eng beieinander.

Neue medienethische Fragen

Wie die Onlinemedien mit den Möglichkeiten des Robo-Content umgehen werden, das wirft zahlreiche Fragen auf. Etwa bezüglich der Kennzeichnung von Informationen, die nicht oder nicht komplett aus Menschenhand stammen. Wird uns zukünftig der Hinweis "Computer-generated" begegnen, statt oder als Ergänzung zum "Sponsored"-Posting, wenn wir ein Portal oder ein soziales Netzwerk durchforsten? Diese Frage ist durchaus ernst gemeint. Sie dürfte schon bald die freiwilligen Kontrollor- gane der Medienanbieter beschäftigen, aber auch den Gesetzgeber.

Bei einigen Nachrichtenformaten aus der Wirtschaft oder im Bereich des Datenjournalismus stellt sich die Frage einer solchen Auszeichnung schon heute. Algorithmen können nicht nur herausfinden, welche Inhalte wir bevorzugen, sondern auch welchen Autoren wir vertrauen. Ist es denkbar, dass einzelne Texter ihren Namen für Robo-Content hergeben, um den Eindruck einer authentischen Berichterstattung zu wecken? Bis zu welchem Grad dürfen sich die Verfasser von Computern unterstützen lassen, damit wir das Ergebnis dennoch als persönlichen Beitrag akzeptieren?

Inhalte, die von Computern erstellt werden, durchdringen sämtliche Informationsbereiche. In den USA haben sich einige Wissenschaftler und Studenten des bekannten Massachusetts Institute of Technology einen Spaß daraus gemacht, ein Programm namens SCIgen zu entwickeln. Es erstellt vollautomatisiert pseudowissenschaftliche Abhandlungen. Einige der Ergebnisse fanden bereits ihren Weg in offizielle Medien – sie wurden tatsächlich von einzelnen Verlagen aufgegriffen und weiterverbreitet. Was heute noch ungläubiges Kopfschütteln verursacht, das wird bald schon zum Ernstfall.

Michael Firnkes ist Autor und hauptberuflicher Blogger. Er gehörte zu den ersten professionellen Bloggern im deutschsprachigen Raum - mehrere Jahre lebte er komplett von den Werbeeinnahmen seiner Portale. Zuvor arbeitete der studierte Informatiker als Marketing und CRM Manager, unter anderem bei einem der größten Internetportale Deutschlands. Er schrieb mehrere Fachbücher zum Thema Onlinemarketing. Aktuell beschäftigt er sich mit den Chancen, aber auch mit den Herausforderungen der vernetzten Gesellschaft. Hashtag zum Buch: #GekauftesWeb

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