Wir alle kennen das: Das Netz schlägt uns vor, welches Buch wir lesen oder welche Musik wir hören sollten, und nicht selten liegt das Netz gar nicht mal so falsch. Aber wie genau funktionieren diese Algorithmen?
Sie heißen Spotify, Tidal, oder Apple Music. Sie alle sammeln detailliert unsere Daten und werten sie aus. Das Ergebnis sind Vorschläge, was wir hören sollten, was uns gefallen könnte. Die Software von Spotify analysiert in erster Linie die Art und Weise, wie wir Musik hören. Dabei ist alles, was wir anhören, liken, bewerten und auch was unsere Freunde hören, für die Plattformen interessant.
"Uns interessiert, wann Musik gehört wird, wann Tracks geskippt werden, aber auch wie man Musik sucht oder welche Musik man in Playlisten speichert."
Die Plattformen legen für jeden Nutzer, der sich neu anmeldet, einen Datensatz an. Spotify hat die meisten Datensätze und deshalb kann es auch am zuverlässigsten vorhersagen, was uns gefällt. Ein Beispiel: Wenn ihr viel Kanye West hört, schaut das System bei allen anderen Kanye-West-Hörern, was die sonst noch gerne hören und schlägt daraufhin etwas vor. Das ist im Detail natürlich sehr komplex, bei Millionen Songs und Millionen Nutzern.
"Am Ende zählt nur, dass die Netzwerkeffekte stärker werden. Also: Wie groß ist mein Katalog an Musik und wie viele Hörer habe ich auf meiner Plattform."
Die Nutzer bringen das System also durch ihre Daten selbst zum Laufen. Indem Streaming-Dienste konkret darauf schauen, welche Musik öfter gehört wird, können sie den Musikgeschmack clustern. Wenn jemand beispielsweise gerne Black Metal hört, am Wochenende aber, wenn die Freunde da sind, 40 Party-Hits laufen, können sie sehen, dass das nicht zum Musikgeschmack passt. Das wird dann vom Algorithmus rausgefiltert.
Morgens Indie, abends Metal
Um noch zielgerichteter Musik vorschlagen zu können, analysiert der Algorithmus auch, wann wir welche Musik hören. Wer morgens gerne was aus seiner Indie-Playlist hört, nachmittags dann aber meist was aus dem Metal-Genre, der wird auch genau zu diesen Tageszeiten die entsprechende Musik vorgeschlagen bekommen. Maßgeschneidert nach Bedürfnis. Und wenn wir dann noch unsere Bewertungen über die Vorschläge und die Songs abgeben, dann ist die Auswertungs-Maschinerie wieder in Gang gesetzt.
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