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Veröffentlicht: 04.03.2013, 14:15 Uhr

Kolumne „Silicon Demokratie“ Dada statt Big Data

Algorithmen sind mittlerweile in digitalen Diensten allgegenwärtig und bestimmen das Angebot. Sie können einiges, aber man sieht auch, welche Grenzen ihnen gezogen sind.

von Evgeny Morozov
© dpa Auch Watson, dem IBM-Supercomputer, wäre wohl so manche Avantgardebewegung entgangen.

Von all den Start-Ups, die im vergangenen Jahr gegründet wurden, ist Fuzz vermutlich das interessanteste und am wenigsten wahrgenommene. Fuzz bezeichnet sich als „von Menschen gemachtes Radio“, das ohne Roboter auskommt und sich, was die Suche nach neuer Musik angeht, dem Trend zu einer zunehmend algorithmengestützten Programmgestaltung widersetzt. Anders als populäre Internetradiostationen, die sich auf algorithmenbasierte Empfehlungen verlassen, arbeitet Fuzz mit lebendigen DJs, Hörern, die aufgerufen sind, ihre eigene Musik auf die Webseite hochzuladen und auf diese Weise ihr Radioprogramm selbst zu gestalten. Das Ganze gründet auf der Idee, vielleicht auch der Hoffnung, dass lebendige Moderatoren etwas erreichen, was Algorithmen nicht schaffen können. Wie der Gründer Jeff Yasuda erklärte: „Es besteht großes Interesse an kuratierten Erlebnissen, und man besinnt sich wieder darauf, dass die besten Empfehlungen von Menschen kommen.“

Auch wenn der Start von Fuzz kaum registriert wurde, ist die wachsende Bedeutung von Algorithmen in allen Phasen der künstlerischen Produktion immer weniger zu übersehen. Darauf hat Andrew Leonard, der Technologiekritiker der Internetseite Salon, in einem aufschlussreichen Beitrag über „House of Cards“ hingewiesen, eine vieldiskutierte Serie, mit der der Streamingdienst Netflix in das Produktionsgeschäft einstieg. Der Mythos dieser Serie ist inzwischen allgemein bekannt. Netflix war anhand des Feedbacks seiner Nutzer zu dem Schluss gekommen, dass ein Remake der gleichnamigen britischen Serie sehr erfolgreich sein könnte, zumal wenn Kevin Spacey mitspielt und David Fincher Regie führt.

„Kann der unabhängige Filmemacher überleben, wenn Computeralgorithmen die entscheidende Zielgruppe sind?“, fragte Leonard und überlegte, inwieweit die Unmengen von Daten, die Netflix während der ersten Staffel der Serie einsammelte (wie oft beispielsweise der Pause-Button gedrückt wurde), künftige Episoden beeinflussen können. Viele andere Branchen stehen vor ähnlichen Fragen. Amazon erhält über sein Kindle Unmengen von Informationen über die Lesegewohnheiten der Nutzer: Welche Bücher werden bis zu Ende gelesen, welche Stellen übersprungen und so weiter.

Drittklassige Popmusik von gestern

Anhand dieser Daten kann Amazon prognostizieren, welche Zutaten notwendig sind, damit Kunden ein Buch bis zur letzten Seite lesen. Vielleicht wird Amazon sogar alternative Romanenden anbieten, damit der Leser restlos zufrieden ist. Wie es in einer Studie zur Zukunft der Unterhaltungsbranche heißt, leben wir in einer Welt, „in der aus Geschichten adaptionsfähige Algorithmen werden können, die eine interessantere und interaktive Zukunft konstruieren“. Und so, wie Netflix sich überlegte, dass es bei all den verfügbaren Daten töricht wäre, nicht in das Filmgeschäft einzusteigen, so hat Amazon erkannt, dass es dumm wäre, nicht in das Verlagsgeschäft einzusteigen. Amazons Informationen reichen aber viel weiter als die von Netflix. Da Amazon auch eine Seite betreibt, auf der wir Bücher kaufen, weiß das Unternehmen alles, was es über unser Kaufverhalten wissen muss und über die Preise, die wir zu zahlen bereit sind. Inzwischen betreibt Amazon sieben Imprints, weitere sind in Planung.

Auch die Musikbranche wendet schon seit einigen Jahren ähnliche Methoden an, um anhand von Unmengen von Daten vorherzusagen, ob ein bestimmter Titel das Zeug zum Hit hat. Der Vorteil liegt auf der Hand: Man braucht keine Beziehungen mehr (früher unabdingbar), um einen Vertrag zu bekommen, sondern nur einen Song, der, auf der Grundlage aktueller Trends, höchstwahrscheinlich Erfolg haben wird. Der Nachteil liegt auf der Hand: Am Ende gibt es vielleicht nur noch seichte Songs, die alle gleich klingen. „Solche Techniken“, schrieb Christopher Steiner in „Automate This“ (2012), „bringen uns möglicherweise neue Künstler, aber weil sich ihr Urteil an dem orientiert, was früher einmal populär war, werden wir letztlich die gleiche nichtssagende Popmusik bekommen, die wir schon haben. Es ist eine Schwäche dieser Methode, dass all die Jahre drittklassiger Musik in der Analyse enthalten sind.“

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