Forschungsprojekt DataSkop: Die Prinzipien und Funktionsweisen von Empfehlungsalgorithmen mit einem Simulator besser erkunden

Such- und Empfehlungssysteme (Recommender-Systeme) sind allgegenwärtig im Alltag unserer Gesellschaft integriert: Ob das abendliche Unterhaltungsprogramm auf YouTube und Netflix oder der tägliche Austausch auf Social-Media-Plattformen, wie beispielsweise Twitter, TikTok und Co.; gemein ist all diesen Anwendungsfällen, dass Menschen automatisierte Empfehlungen auch auf Grundlage ihrer persönlichen Daten erhalten. Warum fallen diese Empfehlungen teilweise so unterschiedlich aus?

Warum sind manche treffend genau und andere abstrus unzutreffend? Zu diesen Fragen und Diskursen soll der Simulator „Plattformdynamiken“ anregen, welcher vornehmlich als Werkzeug zum Einsatz in Bildungsszenarien entwickelt wurde. Der Simulator bietet Einstellungsmöglichkeiten sowohl aus der Perspektive der Plattform-Nutzenden als auch aus der Perspektive der Plattform-Betreibenden, um ihre zum Teil gegenläufigen Interessen abzubilden.

„Plattformdynamiken“ ist im Rahmen der Auseinandersetzung mit dem YouTube-Recommender des DataSkop-Pilotprojekts entstanden. Der veröffentlichte Simulator ist im ersten Schritt für den medienpädagogischen Einsatz entwickelt worden und erlaubt auf explorative Art die Funktionsweisen von Empfehlungssystemen zu erkunden. Zudem können Vergleiche zwischen bis zu drei Profilen hergestellt werden, um personalisierte Empfehlungen genauer in den Blick zu nehmen.

Hier geht es zum Simulator „Plattformdynamiken“: https://dataskop.net/recommender-sim 

Projektpartner sind: AlgorithmWatch (Verbundkoordinator), ENS/Europa Universität Viadrina, Universität Paderborn – Institut für Erziehungswissenschaften, Verein medialepfade.org – Verein für Medienbildung e. V. und die Fachhochschule Potsdam – Interaction Design Lab am Fachbereich Design.

Weiterführende Informationen auf den Seiten des BMBF:
https://www.technik-zum-menschen-bringen.de/projekte/dataskop