Wer morgens das Smartphone entsperrt, trifft scheinbar schon in den ersten Minuten des Tages zahlreiche eigene Entscheidungen. Welche Nachricht wird gelesen, welches Video angesehen, welcher Beitrag angeklickt und welches Produkt später vielleicht gekauft? Tatsächlich beginnt die Auswahl jedoch häufig schon lange bevor wir selbst aktiv werden. Nachrichtenseiten sortieren ihre Inhalte, soziale Netzwerke stellen persönliche Feeds zusammen, Streamingdienste präsentieren passende Filme und Musikplattformen schlagen genau die Titel vor, die angeblich unserem Geschmack entsprechen. Selbst beim Einkaufen im Internet begegnen uns Produkte nicht zufällig in einer bestimmten Reihenfolge. Hinter diesen scheinbar selbstverständlichen Angeboten arbeiten Algorithmen, die aus riesigen Datenmengen ableiten sollen, was für einen bestimmten Nutzer gerade interessant sein könnte. Das ist ausgesprochen praktisch, denn niemand möchte sich jeden Morgen durch Millionen neuer Videos, Nachrichten oder Produkte kämpfen. Gleichzeitig entsteht damit eine interessante Verschiebung: Wir entscheiden zwar weiterhin selbst, worauf wir klicken, aber jemand anderes entscheidet zunehmend darüber, zwischen welchen Möglichkeiten wir überhaupt wählen.

Vom endlosen Internet zur persönlichen Vorauswahl

Das Internet ist längst zu groß geworden, um seine Inhalte auch nur annähernd vollständig überblicken zu können. Bereits eine einfache Suchanfrage kann theoretisch Tausende oder Millionen passende Seiten hervorbringen. Ohne eine Sortierung wären Suchmaschinen kaum brauchbar. Dasselbe gilt für Videoplattformen, Onlineshops und soziale Netzwerke. Ein Nutzer könnte unmöglich alle verfügbaren Inhalte prüfen und anschließend die beste Auswahl treffen. Algorithmen übernehmen deshalb die Funktion eines digitalen Türstehers. Sie bewerten Informationen, sortieren sie nach bestimmten Kriterien und zeigen nur einen winzigen Ausschnitt des tatsächlich vorhandenen Angebots. Früher übernahmen Redakteure, Händler, Bibliothekare oder Fernsehprogrammdirektoren einen großen Teil dieser Vorauswahl. Heute geschieht sie zunehmend automatisiert und für jeden Nutzer unterschiedlich. Zwei Menschen können dieselbe Plattform zur gleichen Zeit öffnen und eine vollkommen andere Auswahl präsentiert bekommen. Das Internet wird dadurch nicht kleiner, aber für jeden Einzelnen entsteht eine persönliche Version davon.

Was der Algorithmus über uns lernt

Für Empfehlungen müssen digitale Dienste nicht unbedingt wissen, wer ein Nutzer im wirklichen Leben ist. Viel wichtiger ist häufig dessen Verhalten. Welche Beiträge werden angeklickt? Wie lange bleibt ein Video geöffnet? Welche Produkte landen im Warenkorb? Welche Musikstücke werden übersprungen und welche mehrfach gehört? Selbst scheinbar nebensächliche Aktionen können Hinweise auf Interessen liefern. Aus vielen solcher Signale entsteht nach und nach ein statistisches Bild davon, welche Inhalte wahrscheinlich Aufmerksamkeit erzeugen. Moderne Empfehlungssysteme vergleichen dabei nicht ausschließlich das Verhalten eines einzelnen Menschen mit seinen früheren Entscheidungen. Sie können zusätzlich nach Mustern bei Nutzern suchen, die sich ähnlich verhalten. Wer beispielsweise dieselben drei Filme gesehen hat wie Tausende andere Menschen, bekommt möglicherweise einen vierten Film vorgeschlagen, den viele Mitglieder dieser Gruppe ebenfalls angesehen haben. Das System versteht dabei nicht zwangsläufig, warum jemand einen Film mag. Es erkennt vor allem Zusammenhänge und Wahrscheinlichkeiten. Trotzdem kann das Ergebnis erstaunlich persönlich wirken.

Bequemlichkeit verändert unser Auswahlverhalten

Empfehlungen sind nicht grundsätzlich problematisch. Im Gegenteil: Sie lösen ein echtes Problem des modernen Internets. Ohne automatische Vorauswahl wäre die gewaltige Menge verfügbarer Informationen kaum noch sinnvoll nutzbar. Ein Streamingdienst mit Tausenden Filmen wäre ausgesprochen mühsam zu bedienen, wenn jeder Titel gleichberechtigt in einer endlosen alphabetischen Liste stehen würde. Auch ein Onlineshop hilft seinen Kunden, wenn er aus Millionen Artikeln jene hervorhebt, die wahrscheinlich zum aktuellen Bedarf passen. Interessant wird es allerdings dort, wo Bequemlichkeit unser Verhalten verändert. Ein vorgeschlagener Film muss nicht der beste verfügbare Film sein. Es reicht häufig, dass er gut genug erscheint und unmittelbar auf dem Bildschirm angeboten wird. Menschen sparen damit Zeit und geistige Arbeit. Genau darin liegt die Stärke von Empfehlungen. Je einfacher eine Entscheidung wird, desto wahrscheinlicher ist es, dass wir die angebotene Abkürzung nutzen. Auf diese Weise beeinflusst bereits die Reihenfolge einer Auswahl, welche Möglichkeiten überhaupt ernsthaft betrachtet werden.

Warum oben meistens wichtiger als unten ist

Dieses Prinzip kennen wir bereits aus der klassischen Internetsuche. Nur wenige Menschen beschäftigen sich intensiv mit dem hundertsten Suchergebnis. Was weit oben erscheint, erhält automatisch deutlich mehr Aufmerksamkeit. Ähnliche Mechanismen wirken in nahezu allen digitalen Angeboten. Das erste Video in einer Empfehlungsliste besitzt einen Vorteil gegenüber dem zehnten, ein prominent dargestelltes Produkt wird eher wahrgenommen als eines auf einer späteren Ergebnisseite und Beiträge weit oben im persönlichen Nachrichtenstrom haben bessere Chancen auf Beachtung. Dabei muss niemand bewusst dazu gezwungen werden, eine bestimmte Entscheidung zu treffen. Schon die Gestaltung der Auswahl verändert Wahrscheinlichkeiten. Das ist ein wichtiger Unterschied zwischen klassischer Manipulation und algorithmischer Steuerung. Ein Algorithmus schreibt uns normalerweise nicht vor, welchen Film wir ansehen oder welchen Schuh wir kaufen sollen. Er verändert vielmehr die Umgebung, in der wir unsere Entscheidung treffen. Bestimmte Möglichkeiten werden sichtbar, andere verschwinden praktisch aus unserem Blickfeld.

Empfehlungen können den eigenen Geschmack verstärken

Besonders deutlich wird dieser Effekt bei Unterhaltung und sozialen Medien. Wer einige Videos zu einem bestimmten Thema ansieht, erhält häufig weitere ähnliche Inhalte. Das entspricht zunächst genau dem, was man von einer guten Empfehlung erwartet. Wer sich für Gartenarbeit interessiert, möchte wahrscheinlich eher ein weiteres Gartenvideo sehen als eine zufällige Dokumentation über Lokomotiven. Gleichzeitig kann dadurch jedoch eine Rückkopplung entstehen. Der Nutzer sieht mehr Garteninhalte, klickt deshalb häufiger auf Garteninhalte und bestätigt damit wiederum dem System, dass Garteninhalte besonders relevant sind. Die Empfehlung wird immer präziser, aber möglicherweise auch immer enger. Aus einem vielseitigen Internet kann so allmählich ein sehr spezialisiertes persönliches Angebot entstehen. Das muss keineswegs negativ sein. Für Hobbys oder Fachinteressen kann eine solche Spezialisierung ausgesprochen hilfreich sein. Problematisch wird sie erst dann, wenn Nutzer vergessen, dass die präsentierte Auswahl nicht das gesamte Angebot widerspiegelt, sondern lediglich einen algorithmisch erzeugten Ausschnitt davon.

Beim Einkaufen entscheidet die Vorauswahl mit

Im Onlinehandel ist die Bedeutung solcher Systeme besonders leicht zu erkennen. Wer nach einem Fernseher, einer Kaffeemaschine oder einem Paar Schuhe sucht, bekommt selten eine neutrale Auflistung sämtlicher angebotener Produkte. Stattdessen erscheinen Empfehlungen, Bestseller, ähnliche Artikel, gesponserte Angebote und Produkte, die andere Kunden ebenfalls gekauft haben. Dadurch entsteht aus einem riesigen Sortiment eine überschaubare Auswahl. Für Händler ist das wertvoll, weil Kunden schneller ein passendes Produkt finden können. Für Käufer bedeutet es gleichzeitig, dass die Plattform erheblichen Einfluss darauf besitzt, welche Marken und Angebote überhaupt wahrgenommen werden. Besonders interessant ist dabei, dass gute Empfehlungen nicht zwingend nur bekannte Produkte verstärken müssen. Sie können ebenso dazu führen, dass Nutzer auf Artikel stoßen, nach denen sie selbst niemals gesucht hätten. Algorithmische Auswahl kann den Blick deshalb sowohl verengen als auch erweitern. Entscheidend ist, nach welchen Zielen das jeweilige System seine Empfehlungen optimiert.

Aufmerksamkeit ist im Internet eine wertvolle Währung

Viele Plattformen verdienen Geld damit, dass Menschen möglichst häufig und möglichst lange auf ihnen aktiv bleiben. Damit verändert sich auch die Aufgabe eines Empfehlungssystems. Es soll dann nicht unbedingt jene Inhalte finden, die für den Nutzer objektiv besonders wertvoll sind, sondern jene, bei denen eine weitere Interaktion wahrscheinlich erscheint. Das kann ein spannendes Video sein, eine überraschende Nachricht, ein kontroverser Beitrag oder einfach etwas, das perfekt zu einem bereits vorhandenen Interesse passt. Für den Nutzer sind diese Ziele nicht immer sichtbar. Eine Empfehlung wirkt zunächst wie ein hilfreicher Hinweis. Welche wirtschaftlichen oder technischen Kriterien hinter ihrer Auswahl stehen, bleibt dagegen häufig verborgen. Genau deshalb lohnt es sich, gelegentlich einen Schritt zurückzutreten und sich zu fragen, warum ein bestimmter Inhalt gerade an dieser Stelle auftaucht. Die Antwort muss keineswegs bedeuten, dass jemand gezielt manipulieren möchte. Oft liegt sie schlicht darin, dass ein mathematisches Modell eine hohe Wahrscheinlichkeit für einen Klick errechnet hat.

Die persönliche Informationswelt hat auch Nebenwirkungen

Besonders sensibel wird algorithmische Vorauswahl dort, wo es nicht um Schuhe, Musik oder Filme geht, sondern um gesellschaftliche Informationen. Wer hauptsächlich Nachrichten und Meinungen angezeigt bekommt, die zu seinen bisherigen Interessen passen, kann leicht den Eindruck gewinnen, bestimmte Sichtweisen seien wesentlich verbreiteter, als sie tatsächlich sind. Gleichzeitig können andere Perspektiven immer seltener auftauchen. Die häufig diskutierte Filterblase ist allerdings kein vollkommen geschlossenes Gefängnis, aus dem Nutzer nicht mehr herauskommen könnten. Menschen beziehen ihre Informationen weiterhin aus unterschiedlichen Quellen, sprechen miteinander und suchen bewusst nach anderen Sichtweisen. Trotzdem verändert die Reihenfolge und Häufigkeit von Informationen unsere Wahrnehmung. Was uns ständig begegnet, erscheint bedeutsam. Was kaum sichtbar ist, gerät leichter aus dem Blick. Gerade deshalb ist Medienkompetenz heute nicht mehr nur die Fähigkeit, falsche von richtigen Informationen zu unterscheiden. Dazu gehört zunehmend auch das Verständnis dafür, warum bestimmte Informationen überhaupt auf dem eigenen Bildschirm erscheinen.

Algorithmen müssen nicht gegen uns arbeiten

Bei aller Kritik wäre es falsch, Empfehlungssysteme ausschließlich als Bedrohung zu betrachten. Sie gehören zu den Technologien, die das moderne Internet überhaupt erst komfortabel nutzbar machen. Eine gute Navigation schlägt eine sinnvolle Route vor, ein Musikdienst entdeckt passende Künstler und eine Suchmaschine filtert innerhalb von Sekunden relevante Informationen aus einer kaum vorstellbaren Datenmenge. Entscheidend ist deshalb weniger die Frage, ob Algorithmen Entscheidungen beeinflussen dürfen. Das tun auch Freunde, Werbung, Zeitungskritiken, Verkäufer und die Anordnung von Produkten in einem Supermarkt. Interessanter ist die Frage, wie transparent dieser Einfluss erfolgt und welche Möglichkeiten Nutzer besitzen, ihn zu verändern. Empfehlungsalgorithmen können hilfreiche Werkzeuge sein, solange wir sie als solche betrachten. Problematisch wird es vor allem dann, wenn eine Vorauswahl mit einer objektiven Darstellung der Wirklichkeit verwechselt wird.

Ein wenig Zufall kann überraschend wertvoll sein

Wer seine digitale Auswahl wieder etwas erweitern möchte, muss deshalb nicht auf moderne Plattformen verzichten. Oft genügt es bereits, gelegentlich bewusst anders zu suchen. Statt nur vorgeschlagene Videos anzuklicken, kann man selbst einen neuen Begriff eingeben. Bei Nachrichten lohnt sich der Blick auf mehrere Quellen. Musik lässt sich auch einmal über ein unbekanntes Genre entdecken und beim Einkaufen kann eine Sortierung nach anderen Kriterien überraschende Ergebnisse hervorbringen. Solche kleinen Abweichungen liefern gleichzeitig neue Signale an Empfehlungssysteme und können eingefahrene Muster verändern. Interessanterweise besteht eine der größten Herausforderungen moderner Empfehlungen genau darin, Bekanntes und Neues sinnvoll miteinander zu verbinden. Ein System, das ausschließlich vollkommen überraschende Inhalte liefert, wäre ebenso unbrauchbar wie eines, das ständig dasselbe zeigt. Gute Empfehlungen benötigen deshalb eine gewisse Portion Zufall und Entdeckung.

Die letzte Entscheidung bleibt beim Menschen

Algorithmen nehmen uns Entscheidungen also nicht vollständig ab. Sie treffen vielmehr immer häufiger die Entscheidung vor der Entscheidung. Sie legen fest, welche Möglichkeiten sichtbar werden, sortieren Alternativen und versuchen vorherzusagen, was unsere Aufmerksamkeit verdient. Dadurch sparen sie uns täglich enorme Mengen an Zeit. Gleichzeitig gewinnen die Betreiber digitaler Plattformen einen Einfluss auf unsere Auswahl, den wir im Alltag leicht übersehen. Die wichtigste Fähigkeit besteht deshalb vielleicht gar nicht darin, Algorithmen zu vermeiden. Das wäre in einer digitalen Welt ohnehin kaum realistisch. Viel sinnvoller ist es, ihre Rolle zu verstehen. Wer weiß, dass der persönliche Feed keine neutrale Abbildung des Internets ist und eine Empfehlung keine objektiv beste Wahl darstellen muss, kann die Vorteile automatischer Auswahl nutzen, ohne die eigene Neugier vollständig an Maschinen abzugeben. Schließlich liegen im Internet noch immer unzählige Perlen verborgen – und manchmal lohnt es sich, selbst nach ihnen zu tauchen.