Wohin man (digital) sieht, unsere Realität wird von Empfehlungen durch Algorithmen beeinflusst. Ob Facebook, Twitter, Instagram, Amazon, LinkedIn oder Tinder - sie alle bestimmen und manipulieren unseren Alltag. In einem Selbstversuch wollte ich herausfinden, inwieweit es möglich ist, diese Algorithmen zurück zu manipulieren und aus der von ihnen generierten “Recommended Reality” auszubrechen. Das war das Thema meines TEDx Talks. 

Eine der häufigsten Fragen war, wie ich auf das Thema gekommen bin. Die Antwort ist wohl nicht ganz so bahnbrechend, wie man sich das vorstellt: Ich war gelinde gesagt frustriert. Frustriert von meiner Spotify Playlist - eine dieser endlosen Playlists, die nie aufhören, wenn man sich nicht aktiv für was anderes entscheidet. Irgendwann kam der Punkt, an dem ich mich gefragt habe, warum ich schon länger keine Musik mehr gehört habe, die mich wirklich interessiert. Die Antwort war relativ simpel: Ich habe einfach nicht drauf geachtet, was der Algorithmus für mich aussucht. 

Ich habe mir im Folgenden darüber Gedanken gemacht, welche Teile meines Leben noch von Algorithmen beeinflusst, wenn nicht sogar bestimmt sind. Meine Liste ging von Spotify über Google, Netflix, Amazon, Facebook, Instagram, LinkedIn, Twitter bis hin zu Rezept- und Banking-Apps. Mir war danach ein bisschen schwindlig. 

Der Researcher in mir wollte unbedingt wissen, wie diese Algorithmen funktionieren. Und von sogenannten “recommender systems” gibt es eine ganze Menge. Hier werde ich nur über content-based recommendations reden, weil das die Algorithmen sind, die die User Experience tatsächlich personalisieren. Das Grundprinzip ist relativ einfach: Man hört z.B. einen Hip-Hop Song auf Spotify und ein anderer Hip-Hop Song wird empfohlen. 

Wichtig ist, dass diese Art von Empfehlung für digitale Business Modelle relativ entscheidend ist, da sie neuen, existierenden und nischigen Content pushen, mit dem Ziel, mehr Dinge zu verkaufen, uns als Konsumenten länger auf den Plattformen zu halten, oder unser Erlebnis auf der Plattform zu verbessern. Somit wird unser Leben als Konsument deutlich leichter, weil uns viele gute Vorschläge gemacht werden. Das können neue Lieder oder Filme sein, interessante Shopping-Angebote, aber auch Rezepte oder Kleidung. Alles schon weitestgehend auf unseren persönlichen Geschmack abgestimmt. Macht Sinn, denn so sind wir eher versucht etwas zu kaufen oder uns möglichst lange auf einer Plattform aufzuhalten. 

Durch all diese Personalisierung wird eine Art von Blase oder Komfortzone erschaffen. Das wird hier als “Recommended Reality” verstanden. Und die ist erstmal ziemlich cool. Eine komplett auf mich angepasste Realität, die sich mit immer besser werden Vorschlägen auf so ziemlich jede mögliche Lebenslage meinen Bedürfnissen anpasst - von Musik, über Kleidung bis hin zu was ich zu abends essen soll.

Und genau hier liegt auch die Gefahr, denn Menschen sind in der Regel weit diverser als diese Algorithmen uns wahrnehmen. In einem Experiment wollte ich deshalb auf die Probe stellen, inwiefern es möglich ist, aus dieser Blase auszubrechen und die Algorithmen auszutricksen. Was genau in dem Selbstversuch passiert ist, kann man in meinem TEDx Talk sehen. 

So viel sei jedoch gesagt: Es hat irre viel Spaß gemacht, mal in diesem Ausmaß aus seiner Komfortzone herauszukommen - denn außerhalb der Komfortzone geht der Spaß eigentlich erst los. Insofern kann ich jedem nur nahelegen selbst ein kleines, großes Experiment durchzuführen. Ziel sollte sein, etwas Neues oder Unerwartetes in seine eigene “Recommended Reality” aufzunehmen; z.B. neue Musik, neue Filme, neue Rezepte und dergleichen. Schließlich macht es Sinn, nicht zu sehr zu kategorisiert und ab und zu überrascht zu werden. 

Ich freue mich darauf, zu hören was ihr erlebt habt. 

Wenn ihr mehr über Recommendation Algorithms wissen wollt, dann sprecht Tim an!