Wie individuell wird unser Content in Zukunft ausgespielt?

In welcher Art und Weise erhalten wir in Zukunft unsere Nachrichten? Wird in Zeiten von künstlicher Intelligenz und Big Data der Ort, an dem man sich befindet und die Zeit, die man zur Rezeption von News hat Grundlage für die Art des Contents sein, den man vorgeschlagen bekommt? Fallen die Nachrichten vielleicht sogar für jede Person spezifisch aus? Und wie kann man die Vorschläge für Inhalte optimieren, ohne Filterblasen zu kreieren? Das sind die Fragen, die die Medienbranche heutzutage umtreiben. Gerade in Sachen Content-Empfehlung lassen sich erste Trends erkennen. Die Entwicklung neuer Technologien schreitet schnell voran und bringt immer neue Vorteile, aber auch Tücken mit sich. 

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Jeder, der schon einmal Online eingekauft hat, kennt das Phänomen: Werbung für gekaufte oder auch bloß betrachtete Artikel taucht immer wieder auf. Manchmal erhält man aber auch Werbung von Dingen, die man nicht gesucht hat und fragt sich dann, wie das sein kann. Schließlich hat man nur daran gedacht oder darüber geredet – und nirgendwo eine entsprechende Suche durchgeführt. Ähnliches lässt sich mittlerweile auch im journalistischen Bereich beobachten. Das nennt sich dann Content-Empfehlung: Angezeigt werden Inhalte, die dem Leser mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit gefallen könnten, berechnet nach Faktoren wie Thema, Format, Autor oder Lesezeit. Es mag befremdlich erscheinen, dass die heutige Technologie den Nutzer einer (Nachrichten-)Website so gut zu kennen scheint, dass sie den Geschmack, Vorlieben und sogar Abneigungen des Users versteht. Dahinter steckt aber niemand, der Nutzer durch in Handys und Laptops eingebaute Kameras beobachtet – es sind Algorithmen, die gesammelte Daten auswerten und nutzen. Das Ganze nennt sich dann Tracking; eine Technologie, die mittlerweile im E-Commerce (also dem Online-Shopping), aber auch bei journalistischen Websites kaum noch wegzudenken ist.

Was genau sind nun Tracking und Content-Empfehlungen? 

Vereinfacht gesagt, kann man unter dem Begriff „Tracking“ das Erstellen eines Protokolls über das Nutzerverhalten einer Person verstehen. Gehen wir einmal vom Verhalten eines Users auf einer journalistischen Website aus. Frank Diering erklärt den Prozess folgendermaßen:  „Ein User kommt auf die Seite, hinterlässt eine IP-Adresse und geografische Daten, also Informationen darüber, woher die IP-Adresse stammt. Er hinterlässt Daten über sein Device, kommt er mobile, kommt er vom Desktop“. Diering ist ehemaliger Journalist, hat zudem Politikwissenschaften studiert und ist derzeit als Manager für  Editorial Concepts & Training bei „Welt“ in Berlin tätig. „Wir erhalten unterschiedlichste Informationen von unseren Anwendern. Sachen, wie ,Wie lange bleibt der User auf den jeweiligen Seiten?` oder ,Woher kommt der User?`, also über einen Link oder beispielsweise eine Empfehlung“, erläutert Diering. 

Aus diesen gesammelten Daten und deren Analyse geht dann hervor, wofür sich ein Leser im Allgemeinen eher interessiert – und im Umkehrschluss auch, wofür er sich weniger erwärmt. Content-Empfehlungen werden dem Anwender dann basierend auf seinen Daten und seinem Nutzerverhalten vorgeschlagen. Sie dienen dem Zweck, das Leseerlebnis zu steigern, das Suchen zu erleichtern und die Nutzung der jeweiligen Plattform insgesamt angenehmer zu gestalten. Auch für News-Anbieter sind Content-Empfehlungen wichtig. Im Idealfall sorgen sie dafür, dass die Bounce-Rate verringert wird,  sie halten den Nutzer wesentlich länger auf der Seite und können mit internen Verlinkungen umfassend über ein Themengebiet informieren.

Diese Empfehlungen sind also das Ergebnis aus der Verarbeitung unserer Daten mittels künstlicher Intelligenz und Algorithmen: Es sitzen keine Menschen hinter der Kamera und belauschen Nutzer heimlich, um die nächsten Artikel vorschlagen zu können. 

Ein Beispiel für Tracking bei WELT:

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Mit solchen Tools arbeitet inzwischen die gesamte E-Commerce-Branche und eben auch die Mehrzahl der Betreiber journalistischer Websites. Die Programme stellen Informationen darüber zur Verfügung, wie oft bestimmte Artikel vom Leser genutzt werden oder ob sie den Leser dazu überzeugt haben, ein Abonnement abzuschließen. Ebenso werden Besucherzahlen, die Menge der abgegebenen Kommentare zu einem Thema und natürlich Klicks auf Artikel dokumentiert. Es geht beim Tracken dabei nicht um den Nutzer als reale Person, schon gar nicht um eine Aufzeichnung von Daten, verknüpft mit Namen und Adressen von Nutzern. Vielmehr möchten Verlage die Gesamtheit ihrer Nutzerschaft besser kennenlernen um zu verstehen, wie ihre Bedürfnisse und Wünsche besser erfüllt werden können.  

Wenn die Technik Fragen aufwirft

Wenn man damit beginnt, sich mit Themen wie diesem zu beschäftigen, dann entstehen schnell neue Fragen. Wie werden Nutzerdaten gesammelt? Entstehen Filterblasen, wenn der Besucher einer Website nur noch das liest, was ihn sowieso schon interessiert, gar seiner Meinung entspricht?

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Immer, wenn Menschen sich im Internet bewegen, hinterlassen sie Spuren. Cookies sammeln Informationen über Nutzerverhalten. Das sind kleine Textdateien, die auf Computern oder Smartphones in der Regel im Ordner des jeweiligen Browsers abgespeichert werden und nachverfolgen, welche Webseiten der Nutzer besucht hat. Das Ziel ist es, passende Werbung im Netz zu schalten oder den Usern ein attraktives Angebot zu machen – sei es ein Paar Schuhe, dass ihn interessieren könnte, um ein Beispiel aus dem E-Commerce zu nennen, oder, um beim Journalismus zu bleiben, um ihm einen interessanten Artikel anzubieten. Aus Gründen des Datenschutzes ist dafür aber – zumindest, solange der Server innerhalb der europäischen Union stationiert ist – immer die Zustimmung des Nutzers einzuholen. 

Es gibt unterschiedliche Arten von Cookies. Beim Tracking sind zwei Varianten von Bedeutung. Zum einen gibt es Performance-Cookies. Sie sammeln Informationen über das Verhalten der Nutzer auf einer Website. Zum anderen sind auch die Werbe- beziehungsweise Targeting-Cookies von Bedeutung. Sie analysieren den Nutzer und können basierend auf diesen Daten Inhalte vorschlagen. Sogenannte AdBlocker stellen dabei für effizientes Tracking ein Hindernis dar, denn sie blockieren Cookies. Der Non-Profit-Browser Firefox etwa sorgte Anfang September 2019 mit der Veröffentlichung einer neuen Version für Unruhe in der Onlinebranche, als Cookies von Drittanbietern per Voreinstellung blockiert wurden. 

Die Frage, ob User überhaupt noch ausreichend vielfältig informiert werden, wenn ihr Verhalten gezielt analysiert wird und Verlage auf dieser Basis Content vorschlagen, lässt sich mit Blick auf die Grundlagen des seriösen Journalismus gut beantworten. „Publizistische Vielfalt ist die wesentliche Voraussetzung für die Meinungs- und Informationsfreiheit, die eine konkurrierende Willensbildung ermöglichen soll“, betont die Herausgeberin des Buches „ABC des Journalismus - Ein Handbuch“, Claudia Mast, im Kapitel „Mediensysteme im Umbruch“. 

Sie stellt dabei auf die wichtige Grundfunktion des Journalismus ab, die Öffentlichkeit objektiv und unabhängig zu informieren. Außerdem soll Journalismus – zumindest nach dem im Grundgesetz verankerten Verständnis einer freien und unabhängigen Presse – als Grundlage einer freien Meinungsbildung dienen. Trotzdem liegt eine gewisse Verantwortung für eine solche fundierte und umfassende Meinungsbildung auch bei jedem Nutzer selbst.
Grundsätzlich dürfen User davon ausgehen, dass seriöse Nachrichtenanbieter Content-Empfehlungen immer sorgsam erstellen, was gezielt die Entstehung von Filterblasen unterbindet. Professor Doktor Adrian Paschke etwa, Direktor für Data Analytics am Fraunhofer FOKUS und Leiter der AG Corporate Semantic Web, betont, dass ein Algorithmus eben auch dazu dienen kann, „auch neue Informationen anzuzeigen, die eigentlich nicht im Interessenschwerpunkt liegen oder auch dazu anregt, zum Beispiel mal mit in die Diskussion einsteigt, die jetzt vielleicht Themen behandelt, die man sonst eher ablehnen würde“. 

Was bringt die Zukunft?

Frank Diering von „Welt“ ist sich sicher: „Aufmerksamkeit wird in den nächsten Jahren die zentrale Währung. Wir werden hier, glaube ich, einen Business Case erleben. Wir werden erleben, dass Menschen anfangen, ihre Transparenz zu Geld zu machen.“ Außerdem ist er überzeugt, „dass die Art und Weise, wie wir uns und unsere Umwelt tracken können, immer perfekter wird“ –  die Technologie wird sich weiterentwickeln. Smart-Devices werden klüger, Sensoren immer feinfühliger, sowohl haptisch, optisch als auch akustisch, die Robotertechnik wird immer zuverlässiger – und wir alle vermutlich immer abhängiger von Daten.

Man kann also davon ausgehen, dass unser Content immer personalisierter und individueller wird. Weil aber gerade die unter Druck stehende Medienbranche weiß, dass ihre überlebenswichtige Aufgabe mehr denn je darin besteht, Glaubwürdigkeit und Vertrauen ihrer Nutzer zu erhalten, kann man davon ausgehen, dass gezielt auf Meinungsvielfalt und eine Mischung aus vielfältigen Themen geachtet wird. Und dann ist da noch die Technik selbst: Ebenso, wie Algorithmen zu Filterblasen beitragen können, sind sie nämlich auch in der Lage, eben diese zu erkennen und zu beseitigen. Und dass ist dann doch wieder eine ganz positive Aussicht.  

Von Anika Piesche

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Studiengänge:

Journalismus

Medienmanagement

Kommunikationsdesign

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