Über das Finden

Vom Suchen und Finden Vom Suchen und Finden

Von den ersten Folgen der Buechergefahr inspiriert, habe ich eine der seltenen, gemeinsamen Mittagspause mit meinem Mann mit der Frage verbracht, wie ein Algorithmus aussehen müsste, der einem wirklich gute Buchempfehlungen liefert. Die Diskussion war anregend, doch eigentlich recht schnell vorbei, denn Empfehlungen generieren sich nicht über Ähnlichkeiten, zumindest nicht durch Ähnlichkeiten zwischen den Büchern. Hinzu kommt, dass es bei Büchern, oder generell bei Medien, die über die 3,5 Minuten eines Popsongs hinausgehen, einen Unterschied zwischen „Kaufen“ und „Konsumieren“ gibt und da sind wir noch immer weit weg von der Frage nach dem Mögen. Die Big Data spielen uns hier also einen Streich, weil auch, wenn man weiß, dass ich – weiblich, über 30, Mutter, Schuhgröße 39 – ein Buch gekauft habe, weiß keiner, was ich damit gemacht habe. Vielleicht habe ich es meiner Schwiegermutter geschenkt, die es dann auch noch furchtbar fand, mich aber nicht beleidigen wollte und es nie aussprach. Selbst aus der Gesamtinformation kann man keine empfehlungsrelevanten Schlüsse ziehen, außer, dass ich mich nicht dazu eigne, jemandem Bücher zu empfehlen.

Aber gehen wir die Frage anders an, wie kommen denn erfolgreiche Empfehlungen überhaupt zu Stande? Bei mir sah das so aus: Ich – zickiger Gelegenheitsleser, der es hasst, seine Zeit zu vergeuden – bekam von einer Vielleserin aus meinem engsten Freundeskreis ein Buch in die Hand gedrückt und die Anweisung, unter allen Umständen länger als bis Seite 170 zu lesen. 170 Seiten lang hasste ich diese Person abgrundtief und dann erkannte ich, dass ich das Buch liebte und verschlang alle drei Bände innerhalb von einer Woche.

So eine Empfehlung hätte mir kein Algorithmus geben können. Aber heißt das jetzt, dass sich jeder Gelegenheitsleser einen Hauseigenen Vielleser halten muss, damit er nicht zum Analphabeten wird? Ich habe gehört, Vielleser wären in der Haltung pflegeleicht, Sessel, gutes Licht und Möhrensticks sollen genügen, aber die Buchkosten …

Viele Big Data-Fabriken haben sich der Tatsache gestellt, dass automatisch generierte Empfehlungen Mist sind, das hat nichts mit der Technik zu tun, sondern mit der Inhomogenität von Geschmäckern, die jede logische Schlussfolgerung unmöglich machen. Trotzdem ist das Internet dabei, ganz langsam an den kommerziellen Datensammlern vorbei, eine Informationsbasis zu schaffen, die man durchaus für Empfehlungen nutzen kann. Der Trick besteht nämlich nicht darin, das passende Buch zu finden, sondern den passenden Vielleser.

Bereits jetzt sind Bücherblogs die beste Quelle für Empfehlungen, weil sie nicht nur das Buch vorstellen, sondern auch den Blogger. Und diese Informationen zur Person brauchen wir, um die Informationen zum Buch zu relativieren.

Wir haben in den letzten 15 Jahren das Internet mit unendlich vielen Inhalten zugeschmissen und wundern uns jetzt, dass wir nichts wiederfinden, Kinderzimmerprinzip! Meine Tochter ist kaum zwei Jahre alt, aber ihren Lieblingsball findet die immer, egal in welchem Zustand sich der Raum befindet. Sie verwendet dafür einen intuitiven Suchalgorithmus, basierend auf Erfahrungen mit dem Raum und den dazugehörigen Prozessen, aber auch auf dem persönlichen Verhalten in diesem Raum: Sie weiß, wo sie mit dem Ball gespielt hätte, also weiß sie auch, wo ihr Bruder es getan haben könnte. Genauso wie unsere Kinder ihr schieres Chaos ordnen, tun es auch die Blogger: Sie finden Dinge und verknüpfen sie mit Texten über diese Dinge, die wiederum mit Texten über andere Dinge verknüpft sind. Finde ich also einen Blogger, der meinen Lieblingsball und meine Lieblingsschuhe gefunden hat, kann ich ihn auch fragen, welches T-Shirt er mit empfehlen würde, weil ich dann davon ausgehen kann, dass er ein ähnliches Auswahlverfahren verwendet wie ich.

Aber zurück zum Buch: Das, was der Automat tun kann, ist eine Suchanfrage. Wenn ich weiß, was ich mag, kann ich danach suchen: Autor, Genre, Schlagwort. Wenn ich nicht weiß, was ich will, muss ich jemanden suchen, der es mir sagen kann. Das mache ich über einen Pfad: Ich nehme zwei Punkte aus meiner eigenen „Vita“, die möglichst weit auseinander liegen, und suche nach Menschen, deren Weg diese beiden Punkte ebenfalls passiert hat und schaue mir die Dinge an, die dazwischen liegen. Dabei ist es egal, wie diese Person zu unseren gemeinsamen Punkten steht: Mein Mann versorgte sich jahrelang mit seiner Lieblingsmusik, indem er alles aufkaufte, was ein bestimmter Journalist verrissen hatte. Wenn man sich die Person anschaut, kann man die Dinge, die sie um sich gescharrt hat, gleich besser beurteilen. Dadurch entstehen Verbindungen, die über die lapidare Ähnlichkeit hinausgehen und zu echten Empfehlungen führen.

Die letzte Frage ist nun, wie man einen solchen Prozess automatisiert: Die Suche über zwei oder mehr Gemeinsamkeiten funktioniert bereits über jede beliebige Suchmaschine. Was fehlt ist die gezielte Verknüpfung zwischen Inhalten und Personen. Die Suche könnte verbessert werden, wenn auch Ergebnisse dieser Art geliefert werden könnten:

Suchanfrage: „Arto Paasilinna“ „Eleganz des Igels“

Suchergebnis: Facebook-Eintrag von Herrn M.

Begründung: Weil der bei Bookcrossing über Eleganz des Igels diskutiert hat und auf seinem fanfiktion.de-Profil Paasilinna als Lieblingsautor angibt.

Leider sind Suchmaschinen noch nicht so weit, aber bald … *dämonisches Lachen*

Nein, im Ernst: Das Web 3.0 – also die Metasuchbewegung, das Zusammenführen verteilter Daten – ist im Kommen. Wir können sie unterstützen, indem wir bloggen und uns im Internet persönlich machen. Nicht zu verwechseln mit privat: Das Internet braucht kein Röntgenbild unserer selbst, ein Selfie genügt und hilft dabei, die digitale Datenflut zu ordnen und zu priorisieren. Denn die Information, dass etwas ACH SO WICHTIG ist, reicht nicht mehr aus, man muss wissen wem es wichtig ist.

Edit: Aufgegriffen, vertieft und erweitert wurde dieser Artikel in Folge 11 der Büchergefahr vom 28. Mai. Das Thema ist also aktuell und weiter interessant, den in meinem wirren Schädel schwirren Ideen für einen ersten Ansatz einer automatisierten Metasuche nach potenziellen Empfehlern.

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