DataSkop: Simulator veranschaulicht die Dynamik von Empfehlungsalgorithmen

Beim Projekt DataSkop haben mehrere tausend Unterstützer·innen die Daten ihrer YouTube-Profile über unsere Plattform DataSkop gespendet. Wir haben in dem Projekt einen Simulator entwickelt, der Grundprinzipien von Empfehlungsalgorithmen erfahrbar macht.

YouTube Newsfeed

Empfehlungssysteme (auch Recommender-Systeme genannt) werden eingesetzt, um Vorhersagen darüber zu treffen, wofür sich Nutzer·innen aus einem Pool von Inhalten wahrscheinlich interessieren, und ihnen dann diese Inhalte vorzuschlagen. YouTube oder Netflix sind typische Beispiele für solche Empfehlungsdienste.

DataSkop wurde von den Projektpartnern AlgorithmWatch, der Europa-Universität Viadrina, der Universität Paderborn, der Hochschule Potsdam und dem medienpädagogischen Verein mediale pfade entwickelt, um Nutzer·innen zu ermöglichen, datenbasierte Anwendungen besser zu verstehen – zum Beispiel, wie YouTube Daten über ihr Verhalten sammelt und wie diese Daten zu Empfehlungen verarbeitet werden.

Der Recommender-Simulator “Plattformdynamiken”

Medienbildung ist ein wichtiger Bestandteil des DataSkop-Projekts. Wie lässt sich die Funktionsweise und Bedeutung von algorithmischen Entscheidungssystemen erklären: nicht nur Kindern und Jugendlichen, die mit digitalen Anwendungen aufwachsen, sondern auch Erwachsenen? Wir haben einen Simulator entwickelt, der durch einen spielerischen Ansatz eine Vorstellung davon vermitteln soll, welche Dynamik Empfehlungsalgorithmen haben.

Unsere interaktive Anwendung steht nun zum Ausprobieren bereit: https://dataskop.net/recommender-sim/

Hinweis: Der Simulator läuft nur im Desktop-/Laptop-Browser. 

YouTubes Wahl: Hintergründe zur Datenspende

Peter Kahlert von der European New School for Digital Studies an der Europa-Universität Viadrina in Frankfurt (Oder) erläutert, wie die gespendeten Daten zur Forschung beitragen:  Datenspende und -analyse helfen, die Voraussetzungen von Plattformdynamiken zu verstehen sowie die tatsächliche Nutzung von Plattformen und die damit einhergehenden Erfahrungen kritisch untersuchen zu können. DataSkop ist nicht zuletzt auch ein Experimentieren mit der Methode „Datenspende“ selbst: der Versuch, ihre Grenzen und ihr Potenzial auszuloten und sie mit anderen Forschungsmethoden zu vergleichen.

Schließlich geht es aber auch darum, mit solchen Projekten für Transparenz gegenüber unabhängigen Dritten zu werben, etwa zivilgesellschaftlichen Organisationen, der Wissenschaft und den Medien. Wir brauchen diese Transparenz, damit die einflussreichen und sich dauernd wandelnden Plattformen inklusiv und fair gestaltet werden und ihre Nutzer·innen selbstbestimmt damit umgehen können.

Lesen Sie den Artikel von Peter Kahlert (auf medium.com).

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