Einführung
Ob ein Link über ein Chat weitergeleitet wird oder ein Freund oder Freundin uns über den neusten Blockbuster auf Netflix erzählt, wir alle haben Sachen empfohlen bekommen oder haben selbst etwas empfohlen. Weltweit vertrauen 90 Prozent der Konsumenten vor allem persönliche Empfehlungen (also Mundpropaganda) von Bekannten (aber auch anonyme Bewertungen im Internet). Doch was treibt uns Empfehlungen auszuprechen?
Warum betreiben wir Mundpropaganda?
Mundpropaganda
In einem Übersichtsartikel von Jonah Berger, einem Professor für Marketing an der University of Pennsylvania, wird argumentiert, dass die Mundpropaganda zielorientiert und eigennützig ist, sowie den fünf Hauptmerkmalen dient: Eindrucksmanagement, Emotionsregulierng, Informationsbeschaffung, soziale Bindung und Überzeugung.
Das Medium, durch das die Empfehlung ausgesprochen wird (gesprochen vs. geschrieben), sowie inwieweit die Kommunikation gerichtet ist (ob man sich eine bestimmte Person heraussucht oder ein Nachrichten-Post) spielt natürlich auch eine Rolle. Vor allem im Online-Kontext, werden unter anderem Kauf-, Restaurant-, Arztempfehlungen etc. ausgesprochen und kommentiert. Wir werden uns jedoch im Laufe des Moduls auf automatische Empfehlungen konzentrieren.
Doch wie will man die gewünschte Information finden?
Obwohl eine kurze Websuche meistens ausreicht, um an eine gewünschte Information zu gelangen, können auch erfahrene Nutzer und Nutzerinnen Schwierigkeiten bekommen. Denn es macht es schlicht unmöglich aus einer enormen Menge an Informationen, die relevanten Inhalte zu finden. Nutzer und Nutzerinnen gehen mit der Informationsflut auch unterschiedlich um. Entweder durch eigene Mühe, die gewünschte Information zu finden, die Mühe anderer (z.B. Zeitungsredakteure, die eine Vorauswahl von Artikel treffen; Buchhandlungen, die entschieden welche Bücher aufgenommen werden; Freunde oder andere, dessen Urteil und Empfehlungen wir vertrauen, also durch Mundpropaganda) oder einfach nur Glück.
Information Overload
Empfehlungssysteme
Seit den neunziger Jahren des letzten Jahrhunderts beschäftigen sich Informatikforscher und -forscherinnen mit der Entwicklung von Systemen und Algorithmen, die uns hilft durch die Menge an Information durchzugehen und die Sachen findet, die wir wollen und brauchen und die Sachen loswird, mit denen wir nichts zu tun haben wollen.
Empehlungssyteme (englisch recommender systems oder recommendation systems) sind vor allem an Nutzer und Nutzerinnen gerichtet, die entweder nicht genügend persönliche Erfahrung oder Kompetenz besitzen, um aus einer gegebenenfalls. überwältigende Anzahl an Alternativen (z.B. bei einer Webseite) eine Wahl zu treffen.
Empfehlungssysteme sind so gesehen nichts anderes als Filtersysteme, die Daten anhand verschiedener Algorithmen aussortiert und für den Nutzer am meisten relevanten Informationen empfiehlt.
Empfehlungen auf Spotify werden unter anderem anhand von Playlisten angeboten
Im weiteren Verlauf werden wir uns mit Empfehlungssystemen beschäftigen. Hier kannst du wählen, womit du zuerst anfangen möchtest:
