In der Deutschlandfunk App bekommen Nutzerinnen und Nutzer auf Wunsch durch Algorithmen gesteuerte Empfehlungen. Wenn Sie die App intensiv nutzen, sehen die Empfehlungen in der Regel für sie selbst anders aus als für andere. Sie werden auf der Seite „Magazin“ in der Rubrik „Empfohlen für Sie“ angezeigt. Grundlage für diese Vorschläge ist das persönliche Nutzungsverhalten. Das vielfältige Angebot auf der Magazin-Seite wird so um ein Element bereichert, das die persönlichen Interessen besonders berücksichtigt.
Deutschlandradio setzt für diese Vorschläge auf Basis von Algorithmen das Empfehlungssystem PEACH der Europäischen Rundfunkunion ein. Bei „Empfohlen für Sie“ werden Algorithmen mit einer möglichst hohen Wiedergaberate eingesetzt. Die eingesetzten Algorithmen werden von Deutschlandradio festgelegt und verbessert.
Verschiedene Empfehlungsalgorithmen
Es gibt zwei grundlegende Klassen von Empfehlungsalgorithmen: inhaltsbasierte und kollaborative. Die inhaltsbasierten Algorithmen erfassen den Inhalt von Beiträgen und generieren auf dieser Basis eine Empfehlung. So ein Algorithmus schlägt ausgehend vom gehörten Beitrag anschließend Beiträge mit inhaltlichem Bezug vor.
Kollaborative Algorithmen orientieren sich ausschließlich am Nutzungsverhalten, also an der Interaktion von Nutzern und Nutzerinnen mit den Beiträgen. Sie berücksichtigen nicht den Inhalt der Beiträge. Ein Beispiel: Der Algorithmus empfiehlt nach dem Hören eines Beitrags A den Beitrag B, weil viele andere Menschen, die Beitrag A gehört haben, ebenfalls Beitrag B gehört haben.
Daneben gibt es die Mischform beider Typen, sogenannte hybride Verfahren. Beispiel hierfür ist ein Algorithmus, der jemandem nach dem Anhören eines Beitrags zum Thema A einen Beitrag zum Thema B empfiehlt, weil viele andere Menschen, die Beiträge zum Thema A hörten, auch Beiträge zum Thema B hörten. Außerdem lassen sich Algorithmen mit einfachen Mitteln anpassen, etwa durch die Vorgabe, bereits gehörte Beiträge nicht erneut zu empfehlen.
Möglichst hohe Transparenz über Vorgehen
Die Möglichkeiten bei der Entwicklung von Empfehlungsalgorithmen sind vielfältig. Deutschlandradio wird immer wieder neue Verfahren anwenden und diese in der Regel in A- / B-Tests parallel an verschiedenen, zufällig ausgewählten Gruppen von Nutzerinnen und Nutzern ausprobieren. Solche Tests helfen bei der Verbesserung des Angebotes. Die Teilnahme daran sowie die Gruppenzugehörigkeit zu A oder B sind für die Nutzerinnen und Nutzern nicht erkennbar. Die Ergebnisse fließen aber in die persönlichen Empfehlungen ein.
Deutschlandradio wird diese Informationen bei grundlegenden Änderungen in der Entwicklung der beschriebenen Empfehlungsalgorithmen aktualisieren und so möglichst hohe Transparenz über das gewählte Vorgehen herstellen.
