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Wissenschaft vs. „GoT“ : Verstehen nur Computer „Game of Thrones“?

Mit guten Überlebenschancen: Daenerys Targaryen (Emilia Clarke) und Jon Schnee (Kit Harington) in einer Szene von „Game of Thrones“ Bild: AP

Studenten haben mit einer Künstlichen Intelligenz die Sterbewahrscheinlichkeit in „Game of Thrones“ errechnet. Haben sie den Code von George R. R. Martin geknackt? Kritische Fragen an die Programmierer der TU München.

          Auf der Website got.show prognostizieren Sie zusammen mit Kommilitonen, wer in der finalen Staffel der Erfolgsserie „Game of Thrones“ überleben wird und welche Figur die höchste Sterbewahrscheinlichkeit hat. Wie kam es zu diesem Projekt im Rahmen eines Seminars der Technischen Universität München?

          Uwe Ebbinghaus

          Redakteur im Feuilleton.

          Christian Dallago: Es war eine Idee von drei Mentoren, die schon im Jahr 2016 ein Seminar über „Game of Thrones“ angeboten hatten. Tatyana Goldberg, eine von ihnen, schlug vor, eine „Survival Rate Analaysis“ durchzuführen: Wie wahrscheinlich ist es, dass ein Charakter in der Serie überlebt? Guy Yachdav, der Kursleiter, ist auch ein Riesenfan der Serie, er war dann gleich dafür, das Projekt aus dem Jahr 2016 zu erweitern. Damals hatten wir die Todeswahrscheinlichkeit nur anhand der Daten aus den Romanvorlagen berechnet. Nun begannen wir damit, den alten Algorithmus mit den Daten der TV-Serie zu trainieren, also auf der Grundlage aller bisherigen Staffeln.

          Was gab es im Rahmen eines JavaScript-Seminars dabei zu lernen?

          Guy Yachdav: Ich leite das JavaScript-Seminar schon seit mehr als sieben Jahren. Wir sind am Lehrstuhl für Bioinformatik, haben also mit Biologischen Daten zu tun und haben uns gefragt, wie wir das Thema für die Studenten besonders spannend aufbereiten könnten, sodass sie praktisch etwas daraus lernen, was sie in der Industrie später anwenden können. Wir kamen dann auf die Idee, auf Daten zurückzugreifen, die leicht zu verstehen und nicht so erschreckend sind wie die Daten, mit denen wir normalerweise zu tun haben und die sich mit Krankheiten wie Krebs beschäftigen. JavaScript ist normalerweise eine Programmiersprache, die fürs Web und Webseiten angewendet wird. Wir haben sie aber auch für die Datenanalyse und Big Data angewendet.

          Welche Kriterien haben Sie für die Langlebigkeit der fiktiven Charaktere in „Game of Thrones“ festgelegt?

          Yachdav: Wir haben uns die folgenden Merkmale genauer angeschaut: Alter, Geschlecht, aus welchem Haus stammt die jeweilige Figur, wie ist ihr sozialer Rang, wie viele Liebhaber hatte sie, wie oft war sie verheiratet? Auch haben wir erhoben: Wie beliebt ist der Charakter, ist er adelig oder nicht? Wir wollten sehen, welche Merkmale die Tatsache beeinflusst haben, dass ein Charakter gestorben ist. Insgesamt gibt es ungefähr 30 dieser Faktoren. Heraus kam, dass für die Überlebensanalyse die Kombination aller Kriterien wichtig ist, aber einige herausstechen. Wir haben dann sechs wichtigste festgelegt: Hauszugehörigkeit, Anzahl der Liebhaber, Anzahl der Ehen, war die Figur adelig, war sie ein Haupt- oder Nebencharakter, welches Geschlecht hatte sie?

          Website des JavaScript-Seminars an der TU München

          Es ging ihnen rein um Korrelation, nicht um bestimmbare Kausalitäten, begrifflich erfassbare Zusammenhänge?

          Dallago: Ja, es geht um positives und negatives Korrelieren. Es kann zum Beispiel sein, dass, wenn jemand einem bestimmten Haus angehört, er aber jung ist, die Sterbewahrscheinlichkeit höher ist, als wenn einer alt ist und zu einem anderen Haus gehört. Es kann auch Schwankungen in den Korrelationen geben. Das Ganze ist ein komplizierter Algorithmus, von dem man sicher bestimmte Interpretationen ableiten kann, aber einen kompletten Überblick über die Denkweise des Algorithmus kann man nicht aufbauen.

          George R. R. Martin, der Autor der Buchvorlage, ist bekannt dafür, manchen Sympathieträger aus Sicht der Zuschauer besonders überraschend aus der Handlung zu reißen. Können Sie diesen Eindruck bestätigen?

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