Digitale Vernetzung Die Masse macht’s

Alles begann mit einem schlechten Gewissen. Es plagte den Informatiker Luis von Ahn. Im Jahr 2000 hatte er „Captcha“ erfunden, eine Methode, Menschen im Internet von Computern zu unterscheiden. Jeder, der im Internet etwas kauft, kommentiert oder ein E-Mail-Konto anlegt, kennt das: Er muss zuvor eine dieser gestauchten und gedehnten Buchstabenfolgen abtippen. Computer scheitern daran, sie zu entziffern. Wer sie korrekt wiedergibt, beweist dadurch, dass er ein Mensch ist. Internetdienste schützen sich so vor automatischen Hamsterkäufen oder Systemen, die massenhaft Werbung versenden.

Jedoch verschwenden Captchas Zeit. Viel Zeit, wie van Ahn feststellte: Bei 200 Millionen Captchas, die pro Tag eingetippt werden, gehen der Menschheit rund 500 000 Stunden verloren. Von Ahn entwickelte ein Konzept, das diese Zeit produktiv nutzt. Es war einer von vielen Schritten, ein riesiges Potential zu entfesseln: Die Arbeitskraft der mehr als einer Milliarde Internetnutzer. Seitdem leistet jeder Captcha-Schreiber einen kleinen Beitrag für die Allgemeinheit - meistens, ohne es zu wissen.

Bei von Ahns neuem System, genannt „Recaptcha“, sollen Internetnutzer zwei Wörter abtippen. Bei einem der Wörter kennt das System die Lösung und überprüft, ob ein Mensch am Werk ist. Das andere stammt aus einem abfotografierten Buch. Tippt der Nutzer das Wort ein, digitalisiert er es. Das heißt, er wandelt das Foto eines Textes in Text um. So kann das Buch später über das Internet durchsucht werden. Eigentlich könnten Computer die Digitalisierung übernehmen, doch sie sind nicht perfekt. Gerade bei alten Büchern erkennen sie viele Wörter nicht: Diese landen als Recaptcha bei den Internetnutzern. Finden viele Nutzer die gleiche Lösung für ein Wort, wird sie als richtig anerkannt und übernommen. Von Ahn sagt, sein System digitalisiere etwa 100 Millionen Wörter, und das jeden Tag.

Den Ansatz nennt er „Human Computation“. Menschen und Computer lösen gemeinsam Probleme, die sie alleine nicht bewältigen können. Die Stärke von Computern liege darin, viele Daten fehlerfrei zu verarbeiten, sagt von Ahn. Menschen hingegen seien besser in der visuellen Verarbeitung und im Umgang mit Sprache: „Meine Aufgabe ist es, diese Fähigkeiten zu kombinieren.“ Lagert ein Computer Aufgaben an besonders viele Menschen aus, sprich man vom „Crowdsourcing“. Dabei spielt das Internet die Rolle eines virtuellen Fließbandes, das zeitaufwendige Prozeduren in winzigen Portionen an eine Schar von Menschen verteilt. Jeder arbeitet nur an einem kleinen Teil, doch am Ende macht es die Summe.

Die Idee kam beim Kreuzworträtsel

Der 1979 in Guatemala geborene von Ahn gilt als Pionier dieser Disziplin. Mittlerweile lehrt er als Professor für Informatik an der Carnegie-Mellon-Universität in Pittsburgh. Das Magazin Discover zählt ihn zu den zwanzig besten jungen Forschern. Auf die Idee des Crowdsourcing kam von Ahn vor elf Jahren, als er im Flugzeug Menschen beobachtete, die Kreuzworträtsel lösten. Es müsse doch möglich sein, dieses menschliche Können für etwas Produktives zu nutzen, dachte er. Er sah erst das Potential und suchte dann ein Problem, das er damit lösen konnte.

2009 wurde Recaptcha von Google aufgekauft, und von Ahn hatte eigentlich ausgesorgt. Sich zur Ruhe zu setzen kam aber nicht in Frage. Er will weiter forschen und lehren. Für seine unkonventionellen Methoden ist er bekannt: So lässt er seine Studenten mathematische Rätsel während einer einwöchigen Schnitzeljagd lösen. Den Trick, Arbeit in ein Spiel zu verwandeln, nutzt er auch, um Freiwillige für seine Projekte einzuspannen. Bei seinem bekanntesten Spiel beschreiben zwei Spieler ein Bild. Sie können nicht kommunizieren und stehen unter Zeitdruck. Ziel ist es, dass beide unabhängig voneinander die gleiche Beschreibung finden. Die Lösung wird gespeichert. Google kaufte auch dieses Spiel, um seine Bildersuche zu verfeinern.

Mittlerweile gibt es verschiedene Crowdsourcing-Plattformen, die auf herkömmlichere Art durch Geld motivieren. Der größte Anbieter ist das Projekt „Mechanical Turk“ des Konzerns Amazon. Hier schreiben Unternehmen kleine Aufgaben aus, die auf eine Schar von Arbeitern verteilt werden. Die Arbeiter sollen Fotos bewerten oder Produkte beschreiben. Typische Löhne liegen zwischen einigen Cent und zwei Dollar pro Aufgabe.

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Claudia Pelzer, Herausgeberin des „Crowdsourcing Report 2012“, sagt, es gebe keine verlässlichen Zahlen, wie viel Geld diese kommerziellen Plattformen umsetzen. Ihr Report beruft sich auf Schätzungen, wonach die sechs größten globalen Anbieter exklusive Mechanical Turk im letzten Jahr 5,2 Millionen Dollar an ihre Arbeiter ausgeschüttet hätten. In den Medien finden diese Plattformen wenig Beachtung. Pelzer vermutet Kalkül dahinter: Große Konzerne, die die Plattformen nutzten, machten dies ungern öffentlich. „Sie haben Angst, dass ihre Kunden das befremdlich finden“, sagt sie.

Bei manchen Crowdsourcing-Plattformen machen Menschen ganz freiwillig mit, etwa um der Wissenschaft zu helfen. Das Projekt „Galaxy Zoo“ verzeichnete nach eigenen Angaben 150 000 Helfer, die rund fünfzig Millionen Mal dabei geholfen haben, Galaxien auf Fotos zu klassifizieren - eine Aufgabe, die Forscher Jahre gekostet hätte. Viele ähnliche Projekte folgen dem Vorbild. Dass es auch eine Nummer kleiner geht, zeigt die deutsche „Wheelmap“: Hier tragen Freiwillige rollstuhlgerechte Orte auf einer Karte ein.

Internet in allen Sprachen

Eine weitere Methode, Menschen zu motivieren, hat Luis von Ahn für sein neuestes Projekt gefunden: Er bringt ihnen etwas bei. Mit „Duolingo“ will er das Internet in alle wichtigen Sprachen übersetzen lassen. Dafür bietet er mit seinem Team kostenlose Sprachkurse im Internet an. Während die Nutzer lernen, übersetzen sie echte Texte.

Kann das klappen? Viele wollen es zumindest versuchen. Vier Monate nach Abschluss der Testphase hat Duolingo eine Viertelmillion aktiver Nutzer. Im September verkündete das Wirtschaftsmagazin Forbes, Duolingo habe sich Investitionen in Höhe von 15 Millionen Dollar gesichert. Auch von Ahn ist zuversichtlich. Die Übersetzungen könnten es mit denen professioneller Übersetzer aufnehmen, sagte er bei einer Präsentation. Vor allem soll Duolingo schnell sein. Mit 100 000 Spanisch sprechenden Nutzern könnte es die komplette englische Wikipedia in nur fünf Wochen ins Spanische übertragen. Und das, während die Übersetzer eigentlich nur Englisch lernen.