+Kathrin Passig erläuterte kürzlich in einem wunderbaren Artikel in der Süddeutschen Zeitung den Background der Mahner und Warner vor der Filter-Bubble.

Für diejenigen, denen dieser Begriff nicht vertraut ist: Es ist eine These des Autors Eli Pariser (die es allerdings früher schon gab) ausführlich dargelegt in seinem Buch Wie wir im Internet entmündigt werden, das im Februar auch auf Deutsch erscheint: Die zunehmende Personalisierung von Nachrichtenquellen im Internet würde dazu führen, dass die Menschen immer mehr ihnen genehme Nachrichten sehen. Nach einer Weile haben diese Menschen dann das Gefühl, dass das “die Wahrheit” ist und alle “vernünftigen Menschen” so denken. Sie sind von einer Blase umgeben, die widerstreitende Ansichten nicht mehr durchlässt. In Deutschland ist diese Sorge vor allem durch die ansonsten sehr kluge Miriam Meckel vertreten worden.

Ich glaube diese These nicht; zumindest nicht in ihrem Absolutheitsanspruch. Zum Einen gibt es Menschen, die diese Blase genau so wollen und sie sich auch ohne Internet immer schon geschaffen haben. Zum Anderen gibt es Menschen, die nicht in einer solchen Blase leben wollen – und denen Filter- und Empfehlungssysteme sogar neue Möglichkeiten geben, divergierende, neue, anregende Ansichten zu erfahren.

Siehe auch meinen schon etwas älteren Post zum Thema Personalisierte Zeutungen.

Kathrin Passig stellt – ganz überzeugend für mich – die These auf, dass die Angst vor den Filtern im Wesentlichen auf zwei Überzeugungen beruht:

  1. Die Empfehlungsalgorithmen sind primitiv und empfehlen mir nur Dinge, die ich schon früher als interessant/gut/präferiert gekennzeichnet habe – wobei sie sogar grobe Fehler machen.
  2. Empfehlungsalgorithmen sind komplex. Oft verstehe ich nicht, warum mir ein Text, Buch, ein Musiktitel, ein Film oder eine Nachricht empfohlen werden. Da müssen doch finstere Mächte/kommerzielle Interessen im Spiel sein …

Beide Überzeugungen widersprechen sich natürlich, aber was kümmert das einen empörten Mahner und Warner?

Kritikpunkt 1 hat seine Quelle in den tatsächlich eher simplen Empfehlungsalgorithmen, wie sie Amazon, Apple und die meisten kleinen Shops und auch Zeitungen anwenden. Das ist Technologie, die inzwischen über 10 Jahre alt ist, und die tatsächlich sehr gradlinig vorgeht. Tatsächlich können moderne Empfehlungsalgorithmen ganz erstaunliche Vorhersagen machen. Sie leiten aus Filmen und Büchern, die ich mag, durchaus Empfehlungen zu anderen Werken ab, die zunächst als “völlig anders” erscheinen mögen – die mir dann aber doch überraschenderweise zusagen.

Bei diesen überraschenden Empfehlungen – und damit sind wir bei Punkt 2 – gibt es aber kaum noch menschlich verständliche Erläuterungen, wie die Empfehlungen zustande kamen. Die Algorithmen sind keine simplen Wenn-Dann-Bäume mehr. Dahinter stecken lernende Systeme. Ihre Ergebnisse sind u.U. so schwer nachzuvollziehen, wie eine Aus-dem-Bauch-Entscheidung – und funktionieren doch.

Menschen fällt es schwer, solche “undurchschaubaren” Entscheidungen zu akzeptieren – wenn sie von einem Computer kommen. Bei uns selbst und bei anderen Menschen glauben wir komischerweise an die Weisheit der Intuition ;-)

In einem Kommentar zu diesem Text auf Google+ meinte Kathrin:

Bis sich jemand diese Mühe [eines empirischen Tests] macht, gehe ich davon aus, dass menschliche Empfehlungen vor allem deshalb geschätzt werden, weil man den Empfehlungsvorgang mag oder sich wünscht, dieselben Bücher zu mögen wie der empfehlende Freund.

Witzigerweise bestätigte der nächste Kommentator genau diese These … eher ungewollt.