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Mythos personalisierte Werbung

Algorithmenschelte, Geschäft, So geht das, Wahrnehmung, ,

“There is a rational explanation for everything.
There is also an irrational one.”
Schwa World Operations Manual

Eines der Gebiete, die Laien zur Algorithmenschelte einladen, ist die automatisierte Werbung. Wenn wir – ohne Adblocker – Websites besuchen, wählen geheimnisvolle Algorithmen aus, welche Werbung wir zu sehen bekommen, gespeist von Daten aus Trackern, die uns im Internet auf Klick und Reload verfolgen. Wahre Wunderdinge erzählt man sich von diesen Algorithmen: Sie kennten uns besser als wir selbst, wüssten um unsere Interessen und könnten unsere Kaufentscheidungen mit personalisierter Werbung manipulieren. Die Realität ist oft viel banaler. So geisterte vor Jahren eine Geschichte durchs Netz und die Medien vom Supermarkt mit dem passenden Namen Target, der einer Kundin mutmaßlich aufgrund der Daten aus einem Rabattprogramm à la Payback Werbung für Babysachen nach Hause schickte, bevor sie selbst wusste, dass sie tatsächlich schwanger war. Solche Ereignisse wiederholen sich bis heute, doch wenn die Algorithmen falsch liegen, entpuppt sich das ganze Wunder zum Beispiel als naheliegender Schluss aus den weiterverkauften Daten eines Zyklustrackers nach versäumter Dateneingabe. Auch im ersten Fall dürfte die Erklärung harmlos sein, handelt es sich doch um einen Einzelfall und wir wissen nicht, bei wie vielen Empfängerinnen Target falsch lag.

Das Modell vom algorithmisch durchleuchteten und manipulierten Konsumenten führt vielfach in die Irre. Es unterstellt „den Algorithmen“ Fähigkeiten, die sie so nicht haben, erklärt unerwartetes Verhalten fälschlich als Irrtümer einer Intelligenz und verengt die Vorstellung von Werbung auf personalisierten Druckverkauf von Consumer-Produkten. Aus dieser Perspektive erscheinen Beobachtungen grotesk, wie sie der Journalist Hendrik Wieduwilt machte und belustigt teilte:

Belustigter Tweet über Twitter-Werbung für militärische Transporthubschrauber
Psst, brauchst du Transporthubschrauber? Gute Stoff, NATO nimmt auch!

Was auf den ersten Blick und mit dem Modell der persönlich zugeschnittenen Werbung im Hinterkopf wie eine erheiternde Fehlfunktion wirkt, lässt sich in Wirklichkeit leicht erklären. Die Kaufentscheidung, um die es geht, fällt im Verteidigungsministerium. Seit Anfang des Jahres läuft das Beschaffungsverfahren für einen neuen Transporthubschrauber für die Bundeswehr. Einer der beiden Bieter* ist Boeing mit dem gezeigten Modell Chinook.

Ein wie auch immer gearteter direkter Einfluss dieser Werbung auf die Beschaffungsentscheidung der Bundeswehr ist nicht zu erwarten. Man investiert nicht mehrere Jahre in die Vorbereitung und Abwicklung eines Beschaffungsverfahrens, nur um am Ende die Ministerin nach Bauchgefühl und der am häufigsten gesehenen Anzeige entscheiden zu lassen. Dennoch ergibt die Werbung Sinn, wenn man sie Teil einer Imagekampagne betrachtet, mit der die öffentliche Meinung zugunsten des eigenen Angebots gepflegt werden soll. Welche Wirkung man davon am Ende erwarten kann, sei dahingestellt; schaden wird es nicht, der Öffentlichkeit bekannt zu sein.

Besonders gut zielen muss man mit einer solchen Kampagne nicht, sie soll ja viele erreichen. Eine Portion Targeting wird dennoch im Spiel sein und das versteht man am besten, wenn man es als Ausschluss offensichtlich unsinniger Versuche auffasst.

Henry Ford wird das in verschiedenen Fassungen kursierende Zitat zugeschrieben: „Ich weiß, die Hälfte meiner Werbung ist hinausgeschmissenes Geld, ich weiß nur nicht welche Hälfte.“ Die Chance, mit Werbung bei einem zufällig ausgewählten Individuum eine Wirkung zu erzielen, ist gering, meist viel geringer als fünfzig Prozent. Es gibt kein Geheimwissen, mit dem sich dies grundlegend ändern ließe. Denkt nur daran, wie viel Werbung Ihr Tag für Tag ignoriert, für wie viele Produkte Ihr Werbung erhaltet, die Ihr nie kaufen würdet.

Dennoch lassen sich die Erfolgsquoten einer Kampagne pro Kontakt und damit das Kosten-Nutzen-Verhältnis optimieren, indem man offensichtlich chancenlose Versuche gleich ganz bleiben lässt und die dafür sonst aufzuwendenden Kosten einspart. Im vorliegenden Fall zielt die Kampagne auf Deutschland. Man kann also schon mal auf alle Versuche verzichten, bei denen die Empfänger keinen Bezug zu Deutschland haben. Das ließe sich noch näherungsweise durch die Auswahl der Medien und sonstigen Werbeumfelder erreichen, wie man es früher getan hat und in Printmedien noch tut. Im Internet mit seinen zentralen Werbeplattformen ist man jedoch weniger eingeschränkt und so ließe sich diese Zielgruppenbeschränkung auch dann noch umsetzen, wenn jemand Slashdot oder El País oder eben Twitter besucht.

Je nach Ausrichtung der Kampagne könnte eine weitere Einschränkung sinnvoll sein, nämlich auf relevante Entscheider und Multiplikatoren, also ungefähr höhere Militärs und Verteidigungsbeamte sowie Journalisten und einflussreiche Blogger. Ob das hier der Fall ist, weiß ich nicht. Vielleicht bekommt auch jeder zurzeit Hubschrauberwerbung, ob Journalistin, Militär, Klempnerin oder Katzenbildblogger. Wer wahrscheinlich journalistisch tätig ist, kann Twitter wissen; ob es sich ohne weitere Verknüpfung aus Tracking-Daten herauslesen ließe, weiß ich nicht. Um hingegen jemanden halbwegs verlässlich als, sagen wir, Staatssekretär im BMVg einordnen zu können, wird man ihn de facto persönlich identifizieren oder sich auf seine Angaben verlassen müssen.

So fein müssen Zielgruppen freilich gar nicht immer abgegrenzt werden, auch wenn man zuweilen von Microtargeting liest. Brauchbare Einschränkungen beim Zielen auf Entscheidungsträger könnten Kriterien sein wie: „hat studiert und ist schon etwas älter“, oder „verfügt mutmaßlich über ein monatliches Einkommen von mehr als x-tausend Euro“. Wichtig ist nur, dass man halbwegs verlässlich möglichst große Zahlen derjenigen ausschließt, die man nicht erreichen möchte.

Das heißt nicht, dass die Werbewirtschaft nicht alle Daten sammeln würde, die sie kriegen kann, oder dass sie Hemmungen hätte, über jeden einzelnen von uns ein persönliches Dossier anzulegen. Doch die mächtigen  und geheimnisvollen Algorithmen, die uns durch unsere DSL-Anschlüsse gleichsam direkt ins Gehirn schauen und unser Verhalten vorhersagen könnten, diese Algorithmen gibt es nicht.

*) Als einziger Konkurrent tritt der ebenfalls amerikanische Hersteller Sikorsky an und die Ausschreibung war wohl so formuliert, dass auch niemand sonst überhaupt die Bedingungen erfüllen konnte. Angesichts dessen frage ich mich, warum wir bei der Bundeswehr nicht so einen Souveränitätszirkus veranstalten wie für die Cloud, obwohl wir doch auf diesem Gebiet mit Airbus sogar über einen eigenen Kandidaten verfügen.

Trendsport Algorithmenschelte

Datenkrake, Digitalisierung, Geschäft, Philosophie, Propaganda, Wahrnehmung, , ,

Warf man Internetkonzernen wie Google und Facebook einst vor allem vor, Datenkraken zu sein, hat heute de Algorithmenschelte den Spitzenplatz unter den Memen der Technikkritik übernommen. Die künstliche Intelligenz stehe kurz vor der Übernahme der Weltherrschaft, raunt es durch die Medien, und niemand verstehe so recht, was sich diese immer mächtiger werdenden Algorithmen dächten. Man müsse ihnen Zügel in Gestalt von Algorithmenethik und Not-Aus-Knöpfen anlegen, damit sie sich richtig entschieden, wenn sie etwa bei der Steuerung eines fahrerlosen Autos zwischen verschiedenen Unfallopfern zu wählen hätten.

Nun ist es gewiss nicht falsch, sich kritisch mit neuer Technik und ihren Anwendungen auseinanderzusetzen. Doch mittlerweile bekommt man manchmal den Eindruck, es sei legitim und notwendig, sich vor Algorithmen und künstlicher Intelligenz zu fürchten wie frühere Generationen vor dem Atomtod. Doch die gegenwärtigen Diskussionen sind geprägt von Missverständnissen, grandiosen Überschätzungen, Motiven aus der Science Fiction sowie modernen Legenden, die sich dank oberflächlicher Plausibilität durch ungeprüftes Nacherzählen verbreiten.

Eine dieser Legenden besagt, der Empfehlungsalgorithmus von YouTube fördere systematisch Schund und Schmutz und ziehe seine Nutzerinnen und Nutzer schnell und tief in extreme Filterblasen. Ich kann diese Erzählung aus eigener Erfahrung nicht nachvollziehen, denn meine persönlichen Empfehlungen sind an Harmlosigkeit kaum zu überbieten.

Ich habe freilich auch nicht die Methode angewandt, mit der die Empfehlungskritiker Belege für ihre These konstruieren: Getreu dem Axiom, dass stets nur die anderen als verstrahlte Manipulationsopfer in Frage kommen, während man selbst erleuchtet sei und alles durchschaue, betrachtet man einen hypothetischen Neunutzer ohne Vergangenheit, der YouTube zum ersten Mal nutzt und sogleich dessen Empfehlungen folgt. Das ist zwar offenkundiger Blödsinn, denn in dieser Situation kann auch das intelligenteste Empfehlungssystem nur raten, doch es liefert die gewünschte Geschichte. Mit Analysen, wie die Beobachtungen zustande kommen, hält man sich dabei nicht auf.

In diese Kerbe haut nun auch die Mozilla-Stiftung mit ihrer Kampagne YouTube Regrets, in der sie Geschichten verstörter Zuschauerinnen und Zuschauer erzählt und Google als Betreiber der Plattform angreift. Die Motivation bleibt unklar, doch konkurrieren Mozilla mit Firefox und Google mit Chrome erbittert um Anteile am Browsermarkt.

Im Zentrum der Kampagne stehen die Statements 28 anonymer YouTube-Zuschauer, die sich mehr oder minder entsetzt zeigen ob der Videos, die ihnen die Plattform empfahl. So empört sich Zeuge Nr. 3, Pferdesportfan, darüber, dass YouTube ihr oder ihm immer wieder Videos kopulierender Pferde anbiete, obgleich man an Pornographie gänzlich desinteressiert sei. Nr. 13 schaute sich Anita Sarkeesians „Tropes vs Women in Video Games“ an und sah sich daraufhin mit Videos des Gamergate-Mobs konfrontiert. Nr. 22 berichtet, nach dem Genuss von Gaming-Videos unvermittelt auf Bongs gestoßen zu sein und vermutet, der Algorithmus habe einen Witz aus einem der Videos aufgegriffen. In einigen Statements wird sogar von Kindern berichtet, die offenbar unbeaufsichtigt vor dem Google-Apparat saßen und die das Programm darin verstört habe.

So weit, so spießig. Als Beitrag zur Erhellung war Mozillas Kampagne vermutlich nicht gedacht, doch illustrieren die verwendeten Statements Missverständnisse und Denkfehler, die populistischer Algorithmenschelte wie dieser zugrunde liegen. Das größte Missverständnis: Es handle sich um komplizierte, geheimnisvolle Algorithmen, die anhand einer Unmenge von Daten unser Innerstes durchleuchteten, um unsere Interessen zu verstehen, und persönliche Empfehlungen für jede Einzelne von uns berechneten.

Tatsächlich verstehen wir Empfehlungssysteme gut. Sie berechnen abstrakte Kategorien – meist andere als ein Mensch bilden würde – in die sie sowohl Nutzer als auch Inhalte einordnen und geben die danach am besten passenden Kombinationen aus. Ihr Weltwissen beziehen sie dabei aus dem beobachteten und statistisch aggregierten Verhalten der Nutzerschar. Schauen sich also viele als Pferdeliebhaber eingestufte Nutzerinnen und Nutzer Filme von kopulierenden Pferden an, wird das Empfehlungssystem diese statistische Assoziation reproduzieren. Von Pferden oder von Kopulation versteht der Algorithmus dabei nicht das Geringste.

Überhaupt dürfte das Empfehlungssystem wenig oder gar keine Informationen über den Inhalt eines Videos berücksichtigen, denn solche sind trotz aller Fortschritte immer noch schwer zu ermitteln, zumal im YouTube-Maßstab, wo in jeder einzelnen Sekunde Videomaterial mit einer Gesamtlaufzeit von mehreren Stunden hochgeladen wird. Stattdessen wird das Empfehlungssystem vor allem oder ausschließlich mit Metadaten arbeiten: Titel und Beschreibungen, Kanäle, Likes und so weiter.

Von unserem Innersten, unseren Interessen versteht das Empfehlungssystem noch weniger als vom Inhalt der Videos, denn es sieht von uns nur das, was wir auf YouTube tun. Auf dieser Grundlage lassen sich keine wirklich persönlichen Empfehlungen geben, wie man sie vielleicht von engen Verwandten oder langjährigen Freunden erhielte. Vielmehr rät YouTube, was uns gefallen könnte, weil es andere mit ähnlichen Sehgewohnheiten angeschaut haben, statt aus seinem riesigen Angebot eine noch willkürlichere Zufallsauswahl zu präsentieren. Die einzige gerechtfertigte Erwartung an ein solches System ist die, dass es nach häufiger Nutzung Empfehlungen präsentiere, die im Mittel etwas weniger unpassend seien eine willkürliche Auswahl. Ganz unschuldig ist die Internetwirtschaft an Überschätzung ihrer Möglichkeiten allerdings nicht, nimmt sie doch den Mund gerne voll und preist den Output recht banaler Software selbst als personalisiert an.

Dem Missverständnis folgt ein Denkfehler, wenn man Algorithmen wie einem Empfehlungssystem Schutz vor Schund und Schmutz oder gar Moral abverlangt. Zum einen können sie dies bei weitem nicht leisten, denn sie betreiben letztlich nur automatisiert eine clevere Statistik, während sich an Fragen von Moral und Ethik Generationen von Philosophen und Theologen die Zähne ausgebissen haben, ohne endgültige Antworten geben zu können. Doch selbst wenn man auf Beschränkungen der Technik keine Rücksicht zu nehmen hätte, vielleicht gar Menschen an ihre Stelle setzte, blieben solche Entwurfsziele problematisch.

Wessen Moral soll „der Algorithmus“ durchsetzen? Ist es richtig, ist es notwendig, Menschen vor dem Anblick kopulierender Pferde zu schützen oder stellt vielleicht die Vermittlung biologischer Allgemeinbildung über die Fortpflanzung der Säugetiere ein höherrangiges Ziel dar? Sollen Empfehlungen Filterblasen verstärken, abschwächen oder ignorieren und gilt die Antwort gleichermaßen für feministische Filterblasen wie für jene des Gamergate-Mobs? Und was sollen wir aus der Tatsache schließen, dass mehrere Statements der Mozilla-Kampagne explizit sagen, man selbst habe den Schmutz natürlich als solchen erkannt, aber andere müssten doch sicher davor geschützt werden?

Das Internet ist ein Spiegel der Gesellschaft. Empfehlungssysteme geben ein Echo, teils auf das Sehverhalten einzelner Nutzerinnen und teils auf kollektives Verhalten. Wie sich diese Faktoren im Einzelnen mischen und ein bestimmtes Ergebnis hervorbringen, mag manchmal so schwer zu durchschauen sein wie die Akustik eines Konzertsaals für jemanden, der schon im Physikunterricht nicht aufgepasst hat. Dies ist jedoch kein Grund, Algorithmen zu verteufeln oder Unmögliches von ihnen zu verlangen. Es handelt sich nur um banale Computerprogramme.

Das heißt nicht, dass es nichts zu diskutieren gäbe. YouTube und andere Plattformen haben die Medienlandschaft verändert und damit auch die Art und Weise, wie gesellschaftliche Diskurse verlaufen. Doch wer die daraus resultierenden Fragen auf Algorithmenschelte verkürzt, setzt an der falschen Stelle an und verliert wichtige Aspekte aus dem Blick. Allen voran ist dies die Finanzierung durch Werbung, die nicht nur klassischen Medien Umsätze genommen hat – deswegen kämpften die Verlage so vehement für ein Leistungsschutzrecht, das ihnen Vor- und den neuen Konkurrenten Nachteile bescheren sollte –  sondern auch die ökonomischen Anreize bestimmt, aus denen die Entwicklungs- und Optimierungsziele der Betreiber und damit Gestaltungsentscheidungen resultieren. Dass wirtschaftliche Abhängigkeit von der Werbung in der Programmgestaltung für eine Gratwanderung zwischen Krawall zur Publikumsbindung und Seichte zur Befriedigung der Werbekundenwünsche führt, kennen wir schon aus dem Privatfernsehen.

Algorithmen sind demgegenüber nur der verlängerte Arm des Unternehmens, das sie einsetzt. Sie bestimmen nicht die Richtung, sondern sie wirken als ausführendes Organ. Ihre Funktion folgt notwendig den Zielen und Prioritäten derer, die sie einsetzen. Wer sich an Algorithmen abarbeitet statt an Unternehmen und ihre Geschäftsmodellen, müsste folgerichtig angesichts des Volkswagen-Skandals, Verzeihung, der Dieselproblematik auch eine Motorenethik fordern. Doch darüber würden wir zu Recht lachen.

PS: Eine gute Vorstellung davon, wie Empfehlungssysteme funktionieren, vermittelt dieser Artikel: How The New York Times is Experimenting with Recommendation Algorithms.
(2019-10-24)

PPS: Eine neue Studie beschäftigt sich mit der Frage, ob man eine eventuelle Radikalisierung auf YouTube überhaupt „den Algorithmen“ zuschreiben kann.
(2019-10-25)