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Wie können Empfehlungssysteme zur Vielfalt von Medieninhalten beitragen? Perspektiven für öffentlich-rechtliche Rundfunkanstalten

Authors:
  • Leibniz-Institut für Medienforschung
  • Leibniz Institute for Media Research | Hans-Bredow-Institut (HBI)

Abstract

Algorithmische Empfehlungssysteme haben in der Onlinekommunikation in den letzten Jahren erheblich an Bedeutung gewonnen. Der Erfolg von Google, Amazon, Facebook, Spotify oder Netflix beruht nicht zuletzt darauf, dass diese Unternehmen auf Grundlage umfassender Datenbestände und innovativer Algorithmen in der Lage sind, ihren Nutzern sehr spezifische, personalisierte Empfehlungen zu geben. Für öffentlich-rechtliche Rundfunkanstalten ist es eine wichtige strategische Frage, ob und wie solche Systeme eingesetzt werden können. Der Beitrag kommt zu dem Ergebnis, dass der Einsatz von algorithmischen Empfehlungssystemen in öffentlich-rechtlichen Angeboten grundsätzlich sinnvoll und gerechtfertigt ist, dass es aber stark auf die konkrete Ausgestaltung ankommt. Eine besondere Rolle spielt in diesem Zusammenhang der Aspekt der Vielfalt. Empfehlungssysteme des öffentlich-rechtlichen Rundfunks müssen so gestaltet sein, dass sie zu einer vielfältigen Rezeptionsumgebung beitragen. Zudem ist zu fragen, inwieweit die Funktionen des öffentlich-rechtlichen Rundfunks durch Empfehlungssysteme unterstützt werden könnten. Gerade die Integrationsfunktion könnte offensichtlich von einer Generierung von Empfehlungen profitieren, die geteilte Präferenzen und Nutzungsmuster stark gewichtet. Dabei ist die Herausbildung von fragmentierten Filterblasen und Echokammern zu vermeiden. Wahrscheinlich bieten am ehesten Mischformen von Empfehlungslogiken einen Ausweg aus den komplexen Vielfaltsanforderungen. Zu klären wäre unter anderem, ob für verschiedene Inhalte – etwa Information und Unterhaltung – nutzer- und redaktionsseitig andere Relevanzkriterien anzulegen sind. Offen ist, inwiefern öffentlich-rechtliche Empfehlungssysteme sich auf Angebote der Rundfunkanstalten beschränken oder ob sie auch auf Inhalte außerhalb des Systems verweisen sollten.
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Perspektiven für öffentlich-rechtliche
Rundfunkanstalten
Wie können
Empfehlungssysteme
zur Vielfalt von Medien-
inhalten beitragen?
Von Jan-Hinrik Schmidt*, Jannick Sørensen**,
Stephan Dreyer* und Uwe Hasebrink*
Algorithmische Empfehlungssysteme haben in der
Onlinekommunikation in den letzten Jahren erheb-
lich an Bedeutung gewonnen und sind in manchen
Bereichen zum Standard geworden, um Informatio-
nen
und Inhalte aller Art zu filtern und den Nutzern
zu präsentieren. Der Erfolg von Google, Amazon,
Facebook, Spotify oder Netflix beruht nicht zuletzt
darauf, dass diese Unternehmen auf Grundlage
umfassender Datenbestände und innovativer Algo-
rithmen (etwa aus dem Feld des maschinellen Ler-
nens) in der Lage sind, ihren Nutzern sehr spezi-
fische, personalisierte Empfehlungen zu geben.
Damit erzielen sie nicht nur positive Nutzungser-
fahrungen und binden dadurch große Teile der
Nutzerschaft an sich, sondern sie wecken und
fördern zugleich Erwartungen, die auch an andere
Anbieter und Plattformen gestellt werden – etwa
an die Anbieter von Mediatheken.
Die Entwicklung von Big Data ist längst auch Ge-
genstand öffentlicher Debatten. Neben Sorgen über
die zunehmende Zentralisierung und Monopolisie-
rung vieler Bereiche der digitalen Öffentlichkeit
stellen sich insbesondere auch Fragen hinsichtlich
der gesellschaftlichen Konsequenzen des algorith-
mischen Empfehlens: Führen diese Mechanismen
in fragmentierte Filterblasen und Echokammern?
Oder sind auch unter Bedingungen von „Algorith-
misierung“ und „Datafizierung“ Formen von Öffent-
lichkeit
realisierbar, die demokratische Verständi-
gung und gesellschaftliche Integration gewährleis-
ten? Öffentlich-rechtliche Rundfunkanstalten ste-
hen angesichts ihres verfassungsrechtlichen Funk-
tionsauftrags
im Zentrum dieser Diskussion – nicht
nur mit Blick auf neue Möglichkeiten der Informa-
tionsdarbietung, sondern auch in Bezug auf even-
tuelle Verpflichtungen, eine kompensatorische Rolle
bei den genannten Entwicklungen zu übernehmen.
Algorithmische Empfehlungssysteme sind keine
einheitliche und unveränderbare Technologie: Ihre
konkrete Form ist gestaltbar. Es ist deshalb zu prü-
fen, in welcher Hinsicht sie für öffentlich-rechtliche
Anbieter geeignet sein können und wie sich ihre
Einbettung in Plattformen für nicht-lineare audio-
visuelle Angebote strategisch gestalten lässt. Natali
Helberger etwa plädiert dafür, diese Gestaltungs-
möglichkeiten wahrzunehmen, und postuliert, dass
algorithmische Empfehlungssysteme dabei helfen
können, den öffentlich-rechtlichen Funktionsauf-
trag zu erfüllen oder sogar zu verbessern. (1) So
verwundert es auch nicht, dass neben privatwirt-
schaftlich organisierten Rundfunkanstalten mittler-
weile zahlreiche öffentlich-rechtliche Medienhäuser
entsprechende Initiativen gestartet haben. (2) Der
vorliegende Beitrag, eine gekürzte Fassung einer
Expertise des Hans-Bredow-Instituts für den Mittel-
deutschen
Rundfunk, fasst wesentliche Merkmale
und Prinzipien algorithmischer Empfehlungssys-
teme
zusammen und erörtert ihre Konsequenzen
für öffentlich-rechtliche Angebote.
Kurz und knapp
Der Erfolg von Google, Amazon oder Netflix beruht auch auf
dem Einsatz algorithmischer Empfehlungssysteme.
Für öffentlich-rechtliche Rundfunkanstalten ist es eine
strategische Frage, ob und wie sie solche Systeme einsetzen.
Die Bildung fragmentierter „Filterblasen“ und „Echokammern“
durch den Einsatz von Empfehlungssystemen sollte vermieden
werden.
Stattdessen wären vor allem die Förderung inhaltlicher Vielfalt
und die Integrationsfunktion des ö.-r. Rundfunks zu unterstützen.
Auch hinsichtlich der Transparenz sollten Empfehlungssysteme
für ö.-r. Angebote Best-Practice-Standards setzen.
Funktionsweisen algorithmischer
Entscheidungssysteme
Algorithmische Empfehlungen basieren auf verall-
gemeinerten Annahmen, die in der Software als
Regeln dargestellt werden, wie etwa die Relevanz
von spezifischen Inhalten für bestimmte Nutzer zu
prognostizieren oder ein Bouquet von Inhalten zu-
sammenzustellen. (3) Eine für Empfehlungssysteme
gängige Annahme ist, dass Nutzer neugierig auf
ähnliche, aber nicht identische Inhalte sind. Die
Ähnlichkeit kann auf Grundlage der Eigenschaften
der Medieninhalte selbst bestimmt werden, sodass
zum Beispiel ein weiterer Film desselben Genres,
eine Serie mit derselben Schauspielerin oder ein
weiterer Artikel zu einem bestimmten Thema vor-
geschlagen wird. In der Fachliteratur wird dies als
inhaltsgestütztes Filtern („content-based filtering“)
bezeichnet.
Eine andere Art von Ähnlichkeit ergibt sich aus der
Analyse von Konsum- bzw. Nutzungsgewohnheiten
einer großen Zahl von Nutzern. Dabei werden auf
Grundlage der Präferenzen Ähnlichkeiten zwischen
Personen identifiziert. Dieser Modus von Empfeh-
lungssystemen, das kollaborative Filtern („collabo-
rative filtering“), ist vor allem aus dem Onlineshop
von Amazon bekannt, mittlerweile aber auch –
Inhaltsgestütztes
Filtern
Kollaboratives Filtern
durch Analyse der
Gewohnheiten vieler
Nutzer
Empfehlungssysteme
schaffen positive
Nutzungserfahrungen
Umfassende
Datensammlung ist
auch Gegenstand
öffentlicher Debatten
Initiativen seitens
öffentlich-rechtlicher
Plattformen
* Hans-Bredow-Institut für Medienforschung an der Universität
Hamburg.
** Center for Communication, Media and Information Technologies,
Aalborg Universitet.
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trisierung
der Algorithmen, die Optimierung des
Outputs und die Wahl von Indikatoren, die eine Er-
folgsmessung und Evaluation der individuellen
und gesellschaftlichen Tauglichkeit des Empfeh-
lungssystems erst erlauben. (4)
Im Folgenden sollen drei solcher normativen
Vorgaben diskutiert werden: Vielfalt und Relevanz
sind zentrale Qualitätsdimensionen des öffentlich-
rechtlichen Rundfunks (5) und können als Maßstab
für den Output von Empfehlungssystemen angelegt
werden. Die dritte normative Vorgabe, Transparenz
,
bezieht sich demgegenüber auf die Funktionsweise
entsprechender Systeme.
In der Medienpolitik und Medienforschung ist Viel-
falt ein etabliertes Konzept und ein zu gewährleis-
tendes Ziel der Medienregulierung. Vielfalt ist auch
die zentrale Säule des Funktionsauftrags der öffent-
lich-rechtlichen Rundfunkanstalten, wie ihn das
Bundesverfassungsgericht mit Blick auf das duale
Rundfunksystem und Art. 5 Abs. 1 S. 2 Grundgesetz
(GG) als Funktionsgrundrecht entwickelt hat. Die
essenzielle Funktion des öffentlich-rechtlichen
Rundfunks ist, seinen Beitrag für einen demokra-
tischen Willens- und Meinungsbildungsprozess und
für das kulturelle Leben in Deutschland zu erbrin-
gen. In seinen Angeboten soll er die unterschied-
lichen Meinungen aller gesellschaftlichen Strö-
mungen zu Wort kommen lassen und insbesondere
auch die Interessen von Minderheiten angemessen
berücksichtigen. Er soll so eine gemeinsame Infor-
mations- und Kommunikationsgrundlage für die
individuelle und öffentliche Meinungsbildung schaf-
fen, die Öffentlichkeit herstellt und den gesellschaft-
lichen
Zusammenhalt fördert. (6)
Damit bestehen für öffentlich-rechtliche Rund-
funkanstalten direkt aus dem Rundfunkverfas-
sungsrecht
gelesene Vielfaltsgebote, die in erster
Linie durch Binnenpluralismus gewährleistet wer-
den sollen. Weitere Funktionen, die dem öffentlich-
rechtlichen Rundfunk zugeschrieben werden, sind
neben einer Innovations- und Vorbildfunktion vor
allem seine Informations-, Forums- und Integrati-
onsfunktion: Er soll „dem Bürger die erforderliche
und umfassende Information über das Zeitgesche-
hen und über Entwicklungen im Staatswesen und
im gesellschaftlichen Leben“ geben. (7)
Analytisch sind drei Facetten des Konzepts „Viel-
falt“ zu unterscheiden, nämlich Quellenvielfalt, In-
haltsvielfalt und genutzte Vielfalt. (8) Die Medien-
politik geht bislang meist davon aus, dass die Si-
cherung oder Erhöhung der Quellenvielfalt zu einer
Vielfalt von Inhalten führe, was wiederum die Nut-
zungsvielfalt erhöhe, obwohl die empirische Medi-
enforschung die dieser Annahme zugrunde liegen-
den Zusammenhänge nicht eindeutig bestätigen
kann. (9) Daher mehren sich die Stimmen, dass
teils in Misch- bzw. Hybridformen – in anderen
Plattformen implementiert.
Eine weitere Annahme in Bezug auf Empfehlungs-
systeme besteht darin, dass sich Nutzerfreund-
lichkeit und Tauglichkeit der Vorschläge dadurch
verbessern lassen, dass die benötigten oder ge-
wünschten Informationen zur richtigen Zeit bereit-
gestellt werden oder indem der Nutzungskontext
verwendet wird, um einen bestimmten Medienin-
halt zu bewerben. Denkbar sind zum Beispiel orts-
bezogene Empfehlungen oder Empfehlungen, die
je nach Zeitpunkt einer Anfrage variieren, also etwa
morgens anders ausfallen als nachmittags, oder
an Werktagen anders als an Sonn- und Feiertagen.
Zudem existieren Empfehlungsmodelle, die nicht
nur das Beziehungsgeflecht eines Nutzers berück-
sichtigen (also etwa Präferenzen von Freunden
stärker einfließen lassen als die von Fremden),
sondern auch den sozialen Kontext des Benutzers
in einer spezifischen Situation (ist er gerade allein,
mit der Familie oder mit Freunden zusammen?)
sowie seine Stimmung und Persönlichkeit einbe-
ziehen. In diesen Fällen ist von kontextbezogenem
Filtern („context-based filtering“) die Rede.
Aus diesen Annahmen folgt, dass die gängige
Gestalt von algorithmischen Empfehlungssystemen
trotz aller Unterschiede im Detail daraufhin optimiert
sein sollte, personalisierte Empfehlungen zu geben,
also dem Nutzer individuell zugeschnittene Vor-
schläge zu machen. Empfehlungssysteme lassen
sich grundsätzlich aber auch so gestalten, dass
algorithmisch generierte Abweichungen in die
Empfehlungen einfließen, um Vorhersagbarkeit zu
vermeiden und das Interessengebiet der Nutzer
aktiv
zu verschieben. In diesen Fällen können sie
die Funktion von „Agenda-Setzern“ einnehmen,
weil
die Empfehlungen nicht mehr nur ein Spiegel
von Präferenzen und Rezeptionsgewohnheiten sind,
sondern stattdessen aktiv Anregungen geben und
die Nutzer anstoßen, andere Themen oder Meinun-
gen wahrzunehmen.
Normative Vorgaben in der Gestaltung von
algorithmischen Empfehlungssystemen
Wie bei jedem Softwaresystem sind auch in der
Entwicklung und Anpassung von algorithmischen
Empfehlungssystemen Entscheidungen zu treffen,
zum Beispiel über zugrundeliegende Modelle,
Abläufe, Datenstrukturen oder Benutzerschnittstel-
len. Diese Entscheidungen beruhen wiederum
immer auf der Abwägung von normativen Vorgaben
(auch wenn diese Abwägung nicht immer explizit
geschieht bzw. als solche reflektiert wird). So be-
rührt etwa die Entscheidung, ob eine Empfehlung
hochgradig personalisiert erfolgen soll oder aber
über die individuellen Präferenzen hinaus geteilte
Weltanschauungen fördern sowie mit Vielfalt und/
oder Neuem konfrontieren soll, mögliche Zielwerte
wie die Zufriedenheit des Nutzers, die Maximierung
von Verweildauer und Klicks oder auch die Reprä-
sentation gesellschaftlicher Diversität. Zugleich hat
diese Entscheidung Konsequenzen für die Parame-
Vielfalt als zentrale
Säule öffentlich-
rechtlichen Rund-
funks
Tatsächlich genutzte
Vielfalt sollte stärker
in den Fokus rücken
Kontextbezogenes
Filtern
Empfehlungen
über individuelle
Präferenzen hinaus
Wie können Empfehlungssysteme zur Vielfalt von Medieninhalten beitragen?
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sogenannter Nützlichkeitsvorhersagen ein, die für
jede Kombination von Nutzer und Inhalt vorgenom-
men wird, um auf dieser Grundlage dann einem
Nutzer die Inhalte mit den höchsten vorhergesag-
ten Werten zu empfehlen. (11)
Ähnlich wie für die Vielfalt gilt auch für die Vor-
gabe der Relevanz, dass ihre Umsetzung in die
softwaretechnische Gestalt von Empfehlungssys-
temen bei öffentlich-rechtlichen Angeboten be-
sonders
reflektiert und spezifiziert werden muss.
Wenn etwa eine wichtige Funktion von Medienan-
geboten die Integration ist, also ein Beitrag dazu,
dass sich die verschiedenen Mitglieder der Gesell-
schaft in der einen oder anderen Weise miteinan-
der in Beziehung setzen, dann muss die algorith-
mische Prognose der Relevanz eines Inhalts (auch)
berücksichtigen, ob ein Inhalt von vielen anderen
Nutzern gesehen wurde. Die Unterscheidung von
persönlicher und gesellschaftlicher Relevanz (12)
lässt sich also auch im Zusammenhang mit algo-
rithmischen Empfehlungssystemen treffen.
Die normative Vorgabe der Transparenz schließlich
bezieht sich weniger auf die Ergebnisse algorith-
mischer Empfehlungen, sondern vielmehr auf das
Zusammenwirken von technischem System und
Kontext, in dem es zum Einsatz kommt. Es sollte
zudem eine Rechenschaftspflicht (engl. „algorithmic
accountability“) geben, um die Effizienz und Fair-
ness von algorithmischen Entscheidungen zu er-
höhen und unerwünschte Konsequenzen ihres Ein-
satzes erkennen und beheben zu können. (13)
Letztlich würde dadurch auch das Vertrauen in
diejenigen Institutionen gestärkt, die algorithmi-
sche
Entscheidungssysteme einsetzen bzw. maß-
geblich darauf beruhen. Transparenz ließe sich
etwa im Rahmen eines „Algorithmus-Audits“ her-
stellen, der die prozedurale Korrektheit eines algo-
rithmischen Empfehlungssystems überprüft und so
gewährleistet, dass Entscheidungen nicht willkür-
lich, sondern nach festgelegten Regeln getroffen
werden.
Im Hinblick auf eine prozedurale Korrektheit könn-
te man annehmen, ein Offenlegen des Algorithmus
(konkreter: des Quellcodes des entsprechenden
Softwaresystems) würde ausreichen, um Trans-
pa
r
enz
herzustellen. Doch eine Reihe von Gründen
sprechen gegen diese Annahme (14): Zunächst sind
sowohl die Algorithmen als auch die Softwareum-
gebungen, in die sie eingebettet sind, rein aus dem
Quellcode heraus höchstens für eine sehr kleine
Anzahl von spezialisierten Mathematikern oder
Entwicklern verständlich. Hinzu kommt, dass die
Algorithmen allein keine Auskunft über den Output
erlauben, weil dieser vom Input, also den in das
Empfehlungssystem eingehenden Datenbeständen
abhängt. Schließlich entwickeln avancierte algo-
rithmische Empfehlungssysteme, die Mechanis-
men des unbeaufsichtigten maschinellen Lernens
(„Künstliche Intelligenz“) implementiert haben, ihre
Modelle und Parameter für das Treffen von Ent-
scheidungen selbstständig weiter.
genutzte Vielfalt als Gestaltungsziel der Medien-
politik stärker berücksichtigt werden sollte, also
unter anderem auch das Design von Empfehlungs-
systemen beeinflussen sollte. Dafür gibt es eine
Reihe von Argumenten: (10)
– Aus einem eher liberalistischen Verständnis von
Öffentlichkeit kann genutzte Vielfalt als Ausdruck
eines lebendigen „Marktplatzes der Ideen“ gewer-
tet werden, auf dem vielfältige Standpunkte um
Aufmerksamkeit konkurrieren.
– Auch aus einem eher deliberativ-aufklärerischen
Verständnis von Öffentlichkeit kann genutzte Viel-
falt geboten sein, um Bürgern die Pluralität der
Gesellschaft zu vermitteln und welche Weltsichten
und Standpunkte existieren; gerade in Hinblick auf
marginalisierte Positionen kann auch explizites
Ziel sein, diesen zu Sichtbarkeit und damit zu Chan-
cengleichheit
zu verhelfen.
– Ein drittes Argument beruht auf dem Gedanken,
dass erst das Wissen um die Vielfalt von Positionen
die autonome Entscheidung der Bürger ermöglicht,
sich nur bestimmten Inhalten zuzuwenden. Dies
schließt an die Debatte um Filterblasen an; zuge-
spitzt formuliert: Jeder darf sich entscheiden, in
einer Filterblase zu leben, doch er sollte wissen,
dass es eine Filterblase ist.
Die genannten Gründe für die Bedeutsamkeit der
Nutzungsvielfalt führen vor Augen, dass dieses
Zielkriterium nicht schon dann als erreicht ange-
sehen werden kann, wenn die Gesamtheit der Be-
völkerung eine Vielzahl unterschiedlicher Medien-
angebote nutzt. Vielmehr kommt hier der ambitio-
niertere Anspruch zum Ausdruck, dass möglichst
alle Nutzer sich mit vielfältig zusammengesetzten
Medienangeboten konfrontieren bzw. sich zumin-
dest
der Unterschiedlichkeit der verfügbaren An-
gebote bewusst sind. Gerade dieses Verständnis
von Vielfalt würde zugleich mit der für den öffent-
lich-rechtlichen Rundfunk maßgeblichen Integra-
ti
onsfunktion korrespondieren – denn eine Nut-
zungsvielfalt, die darin bestünde, dass die Mitglie-
der der Gesellschaft sich jeweils ganz unterschied-
lichen
Medien zuwenden, würde eher eine Frag-
mentierung fördern und Integration erschweren.
Die Relevanz von Empfehlungen ist eine zweite
zentrale normative Vorgabe, die eng mit der wahr-
genommenen Tauglichkeit algorithmischer Syste-
me (und damit letztlich auch mit ihrer Akzeptanz)
zusammenhängt. Viele Annahmen, die bei der Kon-
struktion der algorithmischen Empfehlungssysteme
berücksichtigt werden, lassen sich als Annäherung
an diese Vorgabe deuten: Relevant ist demnach
etwa das, was ähnliche Nutzer schätzen, oder das,
was leicht, aber nicht zu weit, von den präferierten
Inhalten aus der vergangenen Nutzung abweicht.
Diese Relevanzannahmen gehen in die Berechnung
Transparenz der
Funktionsweise eines
algorithmischen
Systems
Offenlegung des
Quellcodes sorgt
nicht unmittelbar
für Transparenz
Vielfalt des
Medienangebots
sollte jedem Nutzer
bewusst sein
Relevanz
vorgeschlagener
Inhalte bestimmt
Nützlichkeit der
Empfehlungssysteme
Jan-Hinrik Schmidt/Jannick Sørensen/Stephan Dreyer/Uwe Hasebrink
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bedeutet dies, dass die jeweiligen Interessen und
Bedürfnisse, der soziale Kontext und die im Vor-
dergrund stehende Nutzerrolle zu berücksichtigen
sind.
Die Übertragung der Bedeutung, die algorithmische
Empfehlungssysteme im Konsumbereich erreicht
haben, auf den Bereich der audiovisuellen Kom-
munikation, erscheint insofern problematisch, als
dass sich die Beziehung zwischen Rundfunkan-
stalten und ihren Nutzern nicht allein als Kunden-
beziehung charakterisieren lässt. Analytisch lassen
sich zumindest drei idealtypische Rollen unter-
scheiden, in denen sich die Nutzer Medienangebo-
ten zuwenden (17):
1) Die Nutzer als Konsumenten haben ein Interesse
an Medienangeboten, die ihren individuellen Be-
dürfnissen und Präferenzen entsprechen, die dann
,
etwa im Sinne des Uses-and-Gratifications-Ansat-
zes zu einer entsprechenden Mediennutzung füh-
ren.
2) Die Nutzer treten den Medien aber auch als In-
haber von Rechten bzw. als schutzbedürftige Indi-
viduen gegenüber. So gilt es etwa ihre Rechte zu
schützen, wenn sie zum Objekt der Berichterstat-
tung (z. B. Recht auf Gegendarstellung), ihre reli-
giösen Empfindungen verletzt oder ihre Daten
verarbeitet werden.
3) Die Nutzer als Bürger, als Mitglieder einer de-
mokratischen Gesellschaft, haben ein Interesse an
öffentlicher Kommunikation, die die Grundlagen für
die freie und individuelle Meinungsbildung bereit-
stellt. Dazu gehört, dass in der öffentlichen Kom-
munikation spezifische Themen „auf die Tagesord-
nung gesetzt werden“ und so gesellschaftliche
Selbstverständigung synchronisiert wird, aber auch,
dass die öffentliche Kommunikation für alle Mit-
glieder der Gesellschaft zugangsoffen ist und Par-
tizipationsmöglichkeiten bereithält.
Diese drei Rollen mögen von Person zu Person
unterschiedlich ausgeprägt sein, und es mag auch
plausibel sein, dass die erstgenannte Rolle der
Konsumenten, die ihre individuellen Bedürfnisse
erfüllen wollen, im Zweifel das größte Gewicht hat.
Wichtig ist aber, dass die Mediennutzung zum Teil
auch auf die anderen Rollen zurückzuführen ist,
etwa auf die wahrgenommene eigene Verantwor-
tung für die demokratische Meinungs- und Willens-
bildung
, die als Verpflichtung, sich selbst über die
wichtigen öffentlichen Angelegenheiten auf dem
Laufenden zu halten, vielfach untersucht worden
ist. (18) Die Nutzerperspektive lässt sich demnach
also nicht einengen auf eine oberflächlich verstan-
dene Personalisierung im Sinne von Spezialisierung.
Ebenso bedeutsam ist das Interesse der Nutzer, am
öffentlichen Geschehen teilzuhaben, an dem, was
viele gemeinsam interessiert. Gerade der beson-
dere Status öffentlich-rechtlichen Rundfunks als
den Bürgern verpflichteter Akteur legt nahe, sich
bei der Entwicklung und Optimierung von Empfeh-
Reine Transparenz von Algorithmen hilft also nicht
weiter, sondern es müsste mindestens auch Trans-
parenz hinsichtlich der einbezogenen Daten ge-
währleistet werden – letztlich also der Einblick in
den Zustand des kompletten Empfehlungssystems
zu jedem beliebigen Zeitpunkt. Doch auch dann ist
es wahrscheinlich, dass solch ein „Maschinen-
zentrierter Ansatz“ keinen wirklichen Nutzwert
hat. (15) Vielversprechender scheinen Ansätze einer
„Subjekt-zentrierten Erklärbarkeit“, die keine glo-
bale Transparenz herstellen, sondern vielmehr in
konkreten Situationen über die Kriterien für eine
bestimmte Empfehlung informieren (etwa: „Welche
Merkmale teile ich mit anderen Nutzern, denen die
gleiche Empfehlung gegeben wurde?“, oder: „Wel-
che Änderungen in meinen Daten hätten zu einer
anderen Empfehlung geführt?“). Letztlich muss
eine solche Erklärbarkeit algorithmischer Empfeh-
lungssysteme aber immer auch flankiert werden
von einer größeren Sensibilität für potenzielle un-
beabsichtigte Folgen im Designprozess der Soft-
waresysteme selbst.
Perspektive des Publikums
Die strategische Entscheidung über den Einsatz
und die Gestaltung eines algorithmischen Empfeh-
lungssystems muss neben der Reflektion normati-
ver Zielwerte auch die Interessen der Nutzer be-
rücksichtigen. Auf abstrakter Ebene stellt sich die
Perspektive der Nutzer auf Empfehlungssysteme
einfach dar: Sie haben angesichts der unüberschau-
baren
Fülle an Angeboten ein Interesse daran, auf
solche Inhalte aufmerksam zu werden und diese
zu finden, welche ihre persönlichen Interessen und
Bedürfnisse am besten erfüllen. Bei dem Versuch,
diese einfache Zielsetzung zu konkretisieren, er-
geben sich allerdings gravierende konzeptionelle
Herausforderungen.
Dem Großteil der aktuellen Diskussionen um die
Vor- und Nachteile algorithmischer Empfehlungs-
systeme liegt ein sehr vereinfachtes Verständnis
von Personalisierung zugrunde: Das imaginäre Ziel
dieser Systeme besteht offenbar darin, durch zu-
sätzliche Daten die Personalisierung so weit vor-
anzutreiben, dass das Angebot, das einer Person
unterbreitet wird, einzigartig ist und in dieser Form
keiner anderen Person angeboten wird. Demge-
genüber ist zu betonen, dass Personen nicht eindi-
mensional sind, dass sie ihre Mediennutzung nicht
nach den immer gleichen Kriterien ausrichten.
Jede Person hat nicht nur ein einziges kommuni-
katives Bedürfnis, ist nicht nur in einen einzigen
sozialen Kontext eingebunden und tritt den Medien
nicht nur in einer einzigen „Rolle“ gegenüber. Des-
halb sind einzelne Personen auch am angemes-
sensten anhand ihres jeweils spezifischen Me-
dienrepertoires zu beschreiben, also der Zusam-
menstellung von unterschiedlichen Medienange-
boten, die sich aus ihren verschiedenen Interessen
und Bedürfnissen ergibt. (16) Für konkrete Nut-
zungssituationen
bzw. für Systeme, die in diesen
Situationen Empfehlungen bereitstellen sollen,
Verschiedene
Nutzerrollen
Entscheidender ist:
Welche Daten werden
einbezogen?
Mehrdimensionalität
individueller
Nutzungsmuster
Wie können Empfehlungssysteme zur Vielfalt von Medieninhalten beitragen?
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Diese Form der Bezugnahme zur Welt ist in erster
Linie an bestimmten Bezugsgruppen orientiert, die
für die Mediennutzer relevant sind. Jeder Mensch
bezieht sich in seinem Alltag auf bestimmte Grup-
pen – zum Beispiel die Familie, den Freundeskreis,
das berufliche Umfeld, bestimmte Fan-Gemeinden,
eine bestimmte Partei oder Religion. Entsprechend
orientiert sich auch die Mediennutzung an diesen
Gruppen, um so zu erfahren, wie diese denken, um
mit ihnen bestimmte Medienerfahrungen zu teilen,
um gemeinsam Zeit zu verbringen und um die ei-
gene Zugehörigkeit zu diesen Gruppen zu signali-
sieren. Das an derartige Medienangebote angelegte
Qualitätskriterium ist das der gruppenbezogenen
Relevanz. Maßgeblich für Empfehlungssysteme
dürften
hier Daten über die Kontaktnetzwerke der
Nutzer sowie deren Mediennutzung sein.
Die vierte Form der Bezugnahme zur Welt ist ge-
prägt von der Bewältigung konkreter Situationen.
Im Alltag begegnen Menschen Herausforderungen,
die nicht mit Routinen und Gewohnheiten zu lösen
sind, sondern einer auf die konkrete Situation und
die individuellen Bedürfnisse in dieser Situation ab-
gestimmten
Lösung bedürfen. Die entsprechenden
Erwartungen an Medienangebote sind so speziell,
dass sich Angebote der Massenmedien und auch
auf spezielle Interessen oder bestimmte Gruppen
ausgerichtete Medienangebote kaum eignen. Ge-
sucht werden kommunikative Möglichkeiten, die
genau die Lücke zwischen dem in der Situation
verfolgten Ziel und den gegebenen individuellen
Möglichkeiten schließt. Entscheidendes Qualitäts-
kriterium ist die Nützlichkeit der angebotenen Kom-
munikationsleistung in der konkreten Situation. Auf-
grund
der Situationsspezifik reichen hier Empfeh-
lungen auf Basis personenbezogener Daten nicht
aus, denn die Person sucht ja gerade nach Ange-
boten, die bei der Lösung eines neuen Problems
helfen, weshalb ein Empfehlungssystem in diesem
Zusammenhang vor allem eine leistungsfähige
Suchfunktion
bieten sollte.
Folgt man den Überlegungen, dann können starre
Empfehlungssysteme, die allein an einfachen Kri-
terien wie Personalisierung im Sinne von Speziali-
sierung orientiert sind, aus der Perspektive des
öffentlich-rechtlichen Rundfunks kaum erfolgver-
sprechend sein. Wenn die Empfehlungen an einem
bestimmten Zielkriterium ausgerichtet werden, birgt
dies die Gefahr, dass die jeweils anderen
Nutzer-
rollen und Zielinteressen der Person vernachlässigt
werden – das Empfehlungssystem würde den Nut-
zern bei ihrem Bestreben, ein ihren vielfältigen In-
teressen entsprechend wohlausgewogenes Reper-
toire
an Medien zusammenzustellen, gerade nicht
helfen. Eine Lösung für wirklich funktionale Emp-
fehlungssysteme mag darin bestehen, von einigen
prototypischen Nutzungsszenarien oder „Modi
audiovisueller Kommunikation“ (20) auszugehen,
also von Nutzungssituationen, die durch bestimmte
Motive und soziale Kontexte definiert sind, und dann
im Hinblick auf diese Modi spezifische Algorithmen
lungssystemen nicht nur an deren Konsumenten-
rolle zu orientieren, sondern auch an den beiden
anderen Rollen.
Eine weitere Differenzierung der Nutzerperspektive
ergibt sich aus der Überlegung, dass sich Menschen
mit Hilfe der Medien in unterschiedlicher Weise zur
Welt in Beziehung setzen. Im Sinne einer allgemei-
nen Systematik mediengestützter Kommunikation
lassen sich vier Grundbedürfnisse für die Medien-
nutzung unterscheiden. (19) Sie gehen mit unter-
schiedlichen Zielkriterien für Empfehlungssysteme
einher:
Mediennutzungsprozesse, die sich aus diesem In-
teresse ergeben, dienen in erster Linie der Über-
prüfung, ob es Entwicklungen gibt, die für das In-
dividuum relevant sein könnten, weil sie mit po-
tenziellen Chancen und Risiken verbunden sind.
Die einzelnen Mediennutzer sind im Hinblick auf
diese Form der Bezugnahme auf die Welt gerade
nicht selektiv, das heißt, sie suchen nicht nach be-
stimmten Inhalten oder Darstellungsformen, also
etwa nach Informationen über ein bestimmtes
Thema oder nach der Musik eines bestimmten In-
terpreten. Vielmehr handeln sie ungerichtet und
lassen auf sich zukommen, was die Medien für
interessant und relevant oder für ästhetisch an-
sprechend
halten, und entscheiden dann, ob das
auch für sie persönlich gilt. Das entscheidende
und von Empfehlungssystemen zu berücksichti-
gende
Beurteilungskriterium für diese Art von Me-
diennutzung ist die öffentliche Relevanz der Ange-
bote, also eher nicht Personalisierung.
Die zweite hier unterschiedene Form der Bezug-
nahme zur Welt ist geprägt von Interessen und
Vorlieben der Mediennutzer, anhand derer sich
diese gezielt ganz bestimmten Ausschnitten der
Welt
zuwenden. Diese Interessen und Vorlieben
können sich auf bestimmte Themen, etwa Gesund-
heit
, Sport oder Umweltpolitik, auf bestimmte Dar-
stellungsformen, etwa Comedy oder Serien, auf be-
stimmte ästhetische Stile, etwa konkrete Musikrich-
tungen
und Inszenierungsweisen, oder auf be-
stimmte Personen beziehen, etwa Prominente aus
Film, Musik oder Sport. Anders als bei der allge-
meinen Weltbeobachtung ziehen Interessen und
Vorlieben gezielte Suchstrategien nach sich, die sich
stark an der Expertise für den jeweils interessie-
renden Gegenstand orientieren und unter Umstän-
den in „selbst gebaute“ Filterblasen führen. Denn
das zentrale Qualitätskriterium für diese Art von
Nutzungssituationen ist es, ob ein Angebot es ver-
mag, den spezifischen Interessen und Vorlieben der
Nutzer zu entsprechen. Hier mögen Formen des
inhaltsbezogenen Filterns in Bezug auf das vorhe-
rige Nutzungsverhalten die angemessene Strategie
sein.
Gruppenbezogene
Bedürfnisse
Situationsbezogene
individuelle
Bedürfnisse
Schlussfolgerungen
zur Nutzerperspektive
Individuelle Formen
der Bezugnahme auf
die Welt
Allgemeine
Weltbeobachtung
Thematische
Interessen und
Vorlieben
Jan-Hinrik Schmidt/Jannick Sørensen/Stephan Dreyer/Uwe Hasebrink
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einzusetzen. Wenn diese Szenarien den Nutzern
gegenüber transparent gemacht werden, sodass
diese jeweils einstellen können, welches dieser
Szenarien ihren momentanen Bedürfnissen und
Kontextbedingungen am ehesten gerecht wird, wäre
damit auch ein Beitrag zur Transparenz und zur
aktiven Einbindung der Nutzer geleistet.
Regulatorische Perspektive
Aus regulatorischer Perspektive stellt sich die
Frage, ob und inwieweit sich die oben beschriebe-
nen Zielvorgaben des öffentlich-rechtlichen Funk-
tionsauftrags auf die konkreten Ausgestaltungs-
prinzipien algorithmischer Empfehlungssysteme,
insbesondere auf die dort hinterlegte Logik der
Empfehlungen auswirken. Algorithmische Empfeh-
lungssysteme sind regelmäßig Bestandteile von Te-
lemedienangeboten
der Rundfunkanstalten. Damit
unterliegen sie den einfachgesetzlichen Vorgaben
an den Telemedienauftrag aus §§ 11 ff. RStV. Einen
Anhaltspunkt dafür, wie dieser abstrakte Auftrag bei
neuen Angebotstypen angewendet werden kann,
ergibt sich aus der ersten Stufe des Drei-Stufen-
Tests (§ 11 f Abs. 4 Ziff. 1 RStV): Hier wird auf die
demokratischen, sozialen und kulturellen Bedürf-
nisse der Gesellschaft abgezielt. Hieraus lassen sich
zwar spezifische Qualitätskriterien ableiten (21), es
stellt sich aber die Frage, inwieweit sich daraus
auch Kriterien für öffentlich-rechtliche Empfeh-
lungssysteme
entwickeln lassen. Als Leitlinie für
die Konkretisierung dieser Anforderungen muss
wiederum auf den spezifischen Funktionsauftrag
des öffentlich-rechtlichen Rundfunks zurückgegrif-
fen werden, wie er sich in den Rundfunkurteilen
des Bundesverfassungsgerichts herausgeschält hat.
Zentraler Ausgangspunkt der regulatorischen An-
forderungen an algorithmische Empfehlungen öf-
fentlich-rechtlicher Rundfunkanstalten ist demnach
das Vielfaltsgebot. Einfachgesetzlich ist es zum
einen
regelmäßig als inhaltsbezogener Programm-
grundsatz festgeschrieben. (22) Ziel ist dabei die
Herstellung einer positiven Vielfalt durch die Be-
rücksichtigung aller gesellschaftlich relevanten
Meinungen im Gesamtangebot. Zum anderen sehen
die Rundfunkgesetze Vorkehrungen zur Gewähr-
leistung von Binnenpluralismus vor, die regelmäßig
durch eine plurale Zusammensetzung der Rund-
funkgremien und deren Verpflichtung zur Beachtung
der Vielfalt der Meinungen überprüft werden. (23)
Der Rundfunkrat bzw. Fernsehrat gewährleistet,
etwa durch Redaktionsrichtlinien, und beaufsich-
tigt, dass die Vielfaltsgebote bei der konkreten An-
gebotserstellung berücksichtigt werden. Neben den
vielfaltsbezogenen Vorgaben unterliegen die An-
stalten Grundversorgungsaufträgen. (24) Der ein-
fachgesetzliche Grundversorgungsbegriff wird
dabei allerdings ausschließlich technisch ver-
standen
: Inhaltliche Anforderungen, wie etwa die
Pflicht der Vorhaltung eines „Basissatzes an The-
men“ oder einer irgendwie gearteten „Kulturquo-
te“, folgen daraus nach herrschender Meinung
nicht.
Traditionell knüpft das Vielfaltskonzept an ein an-
gebotsbezogenes Verständnis an, das heißt das
Gesamtprogramm der Rundfunkanstalt muss viel-
fältig sein. Die gesetzlich abgesicherte Vielfältig-
keit der Gesamtinhalte trifft bei algorithmischen
Empfehlungssystemen auf ein spezifisches tech-
nisches Angebot, das personalisierbare oder je-
denfalls kontext- oder interessenbasierte Empfeh-
lungen für weitere Inhalte geben kann. Die Be-
grenztheit des Empfehlungssystems als Teilange-
bot telemedialer Angebote führt aus Sicht eines
gesamtangebotsbezogenen Vielfaltsgebots nicht zu
dessen Vielfaltspflicht. Durch den Umfang der
Empfehlungsquellen, etwa bei einer Mediathek
einer Rundfunkanstalt, die einen Großteil des ver-
fügbaren Gesamtangebots in die Berechnung von
Einzelempfehlungen aufnehmen kann, und die
damit verbundene Aufmerksamkeitssteuerung über
alle Inhalte, könnte sich das Vielfaltsgebot aber
möglicherweise unmittelbar auswirken. Vielfalt
kann
dann insofern bedeuten, die Vielfalt des Ge-
samtangebots zur Leitlinie der Empfehlungen zu
machen, der Vielfaltsmaßstab kann hier aber auch
auf den einzelnen Nutzer des Systems oder auf
das konkretere Themenumfeld eines bestimmten
Beitrags bezogen sein.
Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, in-
wieweit der Vielfaltsbegriff in personalisierbaren
Medienumgebungen nicht (auch) ein rezipienten-
bezogener Maßstab sein kann – neben angebots-
bezogener Vielfalt der Inhalte also auch die tat-
sächlich genutzte Vielfalt zu gewährleisten wäre.
Die Ausgestaltung von algorithmischen Empfeh-
lungssystemen
in Angeboten öffentlich-rechtlicher
Rundfunkanstalten liegt also in einem Grenzbereich
der unterschiedlichen Vielfaltsperspektiven, der ver-
schiedene Varianten, unter Umständen auch Misch-
formen
davon zulässt:
– „Breite Vielfalt“: Das System stellt objektiv viel-
fältige Empfehlungen bereit, die für alle Nutzer
gleich sind. Eine Personalisierung oder eine kon-
textbasierte Auswahl findet nicht statt. Ein solches
System folgt am ehesten einem erweiterten Ver-
ständnis technischer Grundversorgung, das hier auf
technische Empfehlungssysteme bezogen wird. Ziel
ist damit eine vielfältige Grundversorgung im klas-
sischen Sinn.
– „Enge Vielfalt“: Das System selektiert Empfeh-
lungen zu inhaltlich bzw. thematisch ähnlichen In-
halten („content-based filtering“, s.o.). Auch hier
findet keine Personalisierung der Systeme statt,
sondern die Logik folgt in erster Linie einem auf
die Rundfunkanstalt bezogenen Vielfaltsverständnis,
bei der die vielfältigen Inhalte zu einem Themen-
komplex zusammengestellt werden. Der Zweck ist
das Aufzeigen der Vielfalt der Meinungen und
Sichtweisen zu einem bestimmten Themenfeld.
Auch Empfehlungs-
systeme in ö.-r.
Angeboten unterliegen
Telemedienauftrag
Vielfaltsgebot als
Anforderung an
Empfehlungssysteme
Umfang der
Empfehlungsquellen
ist relevant
Varianten von
Vielfaltsperspektiven
Wie können Empfehlungssysteme zur Vielfalt von Medieninhalten beitragen?
Media Perspektiven 11/2018
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528
onellen Vielfalts- und Ausgewogenheitsansatz um
den Bereich der algorithmischen Empfehlungen.
Allerdings würde dadurch die Gewährleistung einer
nutzerbezogenen Vielfaltsperspektive vollständig
ausgeklammert. Diese Vielfaltsperspektive gewinnt
aber, wie gezeigt, in der rechtswissenschaftlichen
wie in der medienpolitischen Diskussion an Ge-
wicht. Denn unpersonalisierte Empfehlungssyste-
me, die allen Nutzern die gleichen, vielfältigen
Empfehlungen machen, können auch zu Akzeptanz-
problemen
auf Nutzerseite führen, wenn die Vor-
schläge als weniger relevant wahrgenommen wer-
den
. Angesichts des in der medienpolitischen De-
batte gefühlten Legitimationsdrucks der Rundfunk-
anstalten
, aber auch mit Blick auf das teils in den
Funktionsauftrag gelesene Innovationsgebot, das
die öffentlich-rechtlichen Anbieter verpflichten
soll, Neuheiten programmlicher, technischer oder
sonstiger Art im Rundfunk zu fördern, erschiene die
Nutzung ausschließlich nicht-personalisierter Emp-
fehlungssysteme als unzulänglich. Gerade in die-
sem Bereich ergeben sich Möglichkeiten der (Neu-)
Kombination
der Gebote und ihrer Ausgestaltung in
interaktiven Medienumgebungen mit entsprechen-
den Vorteilen für die Gewährleistung von öffent-
licher wie individueller Vielfalt.
Die Umsetzung der Vielfaltsanforderungen in Form
konkreter rechtlicher Vorgaben und Normen bleibt
dem Gesetzgeber mit Blick auf die verfassungs-
rechtlich gebotene Staatsferne des Rundfunks –
im Kern verstanden als inhaltsbezogene Programm-
freiheit
– verwehrt, wenn man die Auswahl der
Entscheidungslogik von Empfehlungssystemen als
Teil der journalistisch-redaktionellen Tätigkeit der
Rundfunkanstalten versteht. Auch hier wählt die
Anstalt aktiv ein vielfaltsbezogenes Konzept für die
Darbietung von Inhalten aus und hinterlegt es in
dem algorithmischen System. Die Konkretisierung
und das Herunterbrechen der Dimensionen des
Funktionsauftrags in Empfehlungssysteme obliegt
damit in erster Linie den Rundfunkanstalten selbst.
Die publizistische Freiheit ermöglicht es ihnen auch
,
den Rezipienten Angebote zu machen, die ihnen
eine vielfältige Inhaltsrezeption ermöglichen oder
jedenfalls dazu anregen. Maßnahmen in Richtung
einer „erzwungenen vielfältigen Nutzung“ werden
teils als zu paternalistisch kritisiert. Dieses Prob-
lem, das sich bis auf unterschiedliche Demokratie-
verständnisse aus der politischen Philosophie zu-
rückführen lässt (25), stellt sich für Empfehlungs-
systeme aber nicht: Sie schlagen dem Nutzer
weitere Inhalte lediglich vor, möglicherweise auch
durch gezielte Hinweise, dass durch die Empfehlun-
gen eine drohende Filterblase überwunden würde
.
Doch sie zwingen ihn gerade nicht zu einer be-
stimmten, vielfältigen Rezeption von Inhalten.
Für die Übersetzung des verfassungsrechtlichen
Funktionsauftrags in die Ausgestaltung von Emp-
fehlungssystemen aber kommen erneut die oben
angesprochenen prozeduralen Vorkehrungen der
Sicherung von Vielfalts-, Ausgewogenheits- sowie
– „Persönliche breite Vielfalt“: Das Empfehlungs-
system bietet dem Nutzer eine personalisierte Zu-
sammenstellung von Empfehlungen auf Grundlage
der Daten über Themen, Inhalte, Meldungen usw.,
die der Nutzer bereits rezipiert hat. Ziel ist dabei
eine inhaltlich möglichst breite genutzte Vielfalt
(„exposure diversity“) des Einzelnen.
– „Persönliche enge Vielfalt“: Auch hier werden
dem Nutzer personalisierte Empfehlungen gegeben.
Ausgangspunkt ist hier aber nicht die Gewährleis-
tung der Themenvielfalt aus Sicht der Rundfunk-
anstalt, sondern eine personalisierte Empfehlungs-
zu
sammenstellung
auf Grundlage des Interessen-
profils des Nutzers, bei dem das System die vom
Nutzer besonders bevorzugten Themen stärker
priorisiert („collaborative filtering“, s.o.).
Angesichts der unterschiedlichen Empfehlungsan-
sätzen stellt sich die Frage, ob aus dem Funktions-
auftrag eine Entscheidung für eine oder mehrere
dieser Logiken folgt. Zu prüfen wäre also, ob Perso-
nalisierung mit Einzeldimensionen des Funktions-
auftrags
interagiert oder gar konfligiert. Das Viel-
faltsgebot kann, wie gesehen, in personalisierten
Umgebungen unterschiedlichen Verständnissen fol-
gen. Welchem davon eine öffentlich-rechtliche
Rundfunkanstalt
zu folgen hat, wird aber weder
vom Rundfunkverfassungsrecht noch vom einfach-
gesetzlichen
Vielfaltsgebot ausdrücklich vorgege-
ben. Vielmehr spielen hier gegebenenfalls weitere
Dimensionen des Funktionsauftrags eine Rolle, vor
allem mit Blick auf den Informations- und den In
te-
grationsauftrag: Das Gebot, der Gesellschaft durch
ausgewogene und vielfältige Informationen einen
gemeinsamen Wissensstand zu ermöglichen, Öf-
fentlichkeit
zu schaffen und sie auf diese Weise zu
integrieren, erscheint hypothetisch jedenfalls dort
gefährdet, wo öffentlich-rechtliche Anbieter ihren
Nutzern ausschließlich personalisierte Angebote zur
Verfügung stellen, die einer engen persönlichen
Vielfaltslogik folgen. In diesen Fällen würde ein
gesellschaftsintegrierendes Gesamtangebot gerade
nicht mehr gewährleistet und das Integrationsge-
bot drohte leerzulaufen. Die Folgerung daraus ist,
dass eine ausschließlich interessenbasierte, per-
sonalisierte Zusammenstellung von algorithmischen
Empfehlungen vom Funktionsauftrag nicht mehr
gedeckt wäre. Die öffentlich-rechtlichen Anstalten
sind aus dem Vielfaltsgebot und dem Integrations-
auftrag sowie der verfassungsrechtlich geleiteten
Interpretation des einfachgesetzlichen Programm-
grundsatzes eines vielfältigen Angebots vielmehr
verpflichtet, ein Mindestmaß an inhaltlicher Vielfalt
auch in personalisierten Angeboten zu gewähr-
leis
ten.
Nicht-personalisierte, rein kontextbezogene Emp-
fehlungslogiken führen auf den ersten Blick zu
keinem Konflikt mit den angebotsbezogenen Viel-
faltsanforderungen, sondern erweitern den traditi-
Anforderungen an
die Gestaltung von
Empfehlungssystemen
Rundfunkrat könnte
Vielfaltsgebot praxis-
nah konkretisieren
Auch Informations-
und Integrations-
auftrag ö.-r. Anstalten
muss berücksichtigt
werden
Kontextbezogenes
Filtern als Alternative
zu personalisierten
Empfehlungen?
Jan-Hinrik Schmidt/Jannick Sørensen/Stephan Dreyer/Uwe Hasebrink
Media Perspektiven 11/2018
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529
Informations- und Integrationsgeboten zum Tragen:
Der Rundfunkrat als dasjenige Organ, das über die
Einhaltung der gesetzlichen Vorgaben wacht, könn-
te
die Bedeutung und die Lesart des Vielfaltsge-
bots für technische (Empfehlungs-)Systeme poin-
tieren und gegenüber (technischen) Redakteuren
und Entwicklern konkretisieren.
Die letztendlich gewählte Empfehlungslogik
bzw. die Empfehlungslogiken und ihr Verhältnis
zueinander sollten – jeweils auf Modellebene und
auf Einzelentscheidungsebene – gegenüber dem
Rundfunkrat angezeigt, gegenüber der Öffentlich-
keit transparent gemacht und gegenüber dem ein-
zelnen Nutzer im Rahmen der konkreten Nutzung
erklärt werden. Weiter abgesichert werden kann
die Vielfaltsgewährleistung durch Auskunfts- und
Beschwerdemöglichkeiten für Nutzer und die Eta-
blierung von Beschwerdeverfahren mit Blick auf
die Funktionsfähigkeit und Sachgerechtigkeit des
Empfehlungssystems.
Fazit und Empfehlungen
Algorithmische Empfehlungssysteme sind längst
zu unverzichtbaren Instanzen geworden, um Auf-
merksamkeit in digitalen Medien zu lenken. Für
öffentlich-rechtliche Rundfunkanstalten ist es eine
wichtige strategische Frage, ob und wie solche
Systeme eingesetzt werden können, um den eige-
nen Funktionsauftrag in einer konvergenten Me-
dienumgebung weiter erfüllen zu können. Dabei
stellt sich insbesondere die Frage, inwieweit dem
Vorbild der dominanten, privatwirtschaftlich betrie-
benen
Plattformen wie Google, Facebook, Amazon
oder Netflix gefolgt werden soll und inwiefern an-
dere Zielwerte und Mechanismen in öffentlich-
rechtliche Empfehlungssysteme realisiert werden
sollten.
Die vorstehenden Überlegungen kommen im Kern
zu dem Ergebnis, dass der Einsatz von algorithmi-
schen Empfehlungssystemen in öffentlich-recht-
lichen Angeboten grundsätzlich sinnvoll und ge-
rechtfertigt ist, dass es aber – nicht zuletzt auf-
grund der jeweils spezifischen Anliegen unter-
schiedlicher Beteiligter – stark auf ihre konkrete
Ausgestaltung ankommt. Weil Vielfalt als zentrales
Gut der Rundfunkordnung in Deutschland und damit
auch primäres Kriterium für die Auffindbarkeit von
Inhalten ist, müssen Empfehlungssysteme des öf-
fentlich-rechtlichen Rundfunks so gestaltet sein,
dass sie zu einer vielfältigen Rezeptionsumgebung
beitragen.
Für die weitere Diskussion, wie diese Systeme ge-
staltet werden sollten, lassen sich einige Schluss-
folgerungen ziehen. Zunächst hat die obige Analyse
gezeigt, dass Angebote, die einer engen persön-
li
chen Vielfaltslogik folgen, mit Blick auf das Integ-
rationsgebot kritisch hinterfragt werden müssen.
Daher kommen grundsätzlich am ehesten Misch-
formen von Empfehlungslogiken in Betracht. Solche
Kombinationssysteme könnten auch einen Ausweg
aus den komplexen Vielfaltsanforderungen bieten.
Denn beachtet man das Vielfaltsgebot auf der
Meta-Ebene scheint ein paralleles Angebot unter-
schiedlicher Empfehlungslogiken nur konsequent.
So sind Angebote denkbar, bei denen der Nutzer
Empfehlungen auf Grundlage unterschiedlicher Mo-
delle
(etwa persönliche, enge Vielfalt und breite
Vielfalt) nebeneinander angezeigt bekommt, oder
in denen er situations- oder tageszeitspezifisch be-
stimmte
Empfehlungsmodelle aktivieren kann.
Zudem kann es gewinnbringend sein, sich auf die
Funktionen des öffentlich-rechtlichen Rundfunks
im dualen System zu beziehen und sich zu fragen,
inwieweit diese durch öffentlich-rechtliche Emp-
fehlungssysteme unterstützt werden könnten. Zu
den Funktionen werden traditionell die Integrations-
funktion, die Forumsfunktion und die Vorbildfunktion
genannt. Gerade die Integrationsfunktion könnte
offensichtlich von einer Generierung von Empfeh-
lungen profitieren, die geteilte Präferenzen und Nut-
zungsmuster
stark gewichtet. Es wäre also zu un-
tersuchen, wie sich dies umsetzen ließe und wel-
che Spannungen sich möglicherweise mit anderen
Kriterien ergeben würden. In diesem Zuge wäre
auch die Frage zu klären, inwiefern sich öffentlich-
rechtliche Empfehlungssysteme auf die Inhalte ein-
zelner
Redaktionen oder der Rundfunkanstalt als
Ganzes beschränken sollen, ob sie im Sinne eines
„Public Service Navigators“ (26) die öffentlich-
rechtliche Angebotswelt auch über Anstaltsgrenzen
hinaus erschließen sollte, oder inwiefern es gerade
zur Funktion gehören kann, auch auf Angebote
au
ßerhalb des Systems zu verweisen.
Personalisierung darf nicht bedeuten, dass eine
Person über eine Zeit lang immer nur dieselbe Art
von als für sie relevant errechneten Empfehlungen
erhält. Zu den konzeptionellen Ausgangspunkten
für öffentlich-rechtliche Empfehlungssysteme sollte
daher gehören, dass Nutzer vielfältige Nutzungsin-
teressen miteinander verbinden; sie suchen mal die
eine Art von Angeboten, mal eine andere – und
sollten entsprechend auch unterschiedliche Emp-
fehlungen erhalten. Damit wäre zugleich ein we-
sentlicher Anknüpfungspunkt für die Sicherung von
genutzter Vielfalt gegeben. Um die Komplexität
unterschiedlicher Nutzungssituationen zu reduzie-
ren und für die Empfehlungssysteme handhabbar
zu machen, wären basale Nutzungsmodi und sze-
narien zu entwickeln. Die Zuordnung zu einem
bestimmten Szenario könnte durch entsprechende
Angaben der Nutzer selbst – die damit verbunde-
nen Entscheidungen würden zugleich die Reflexi-
on der eigenen Nutzung wie auch die Transparenz
des genutzten Empfehlungssystems fördern – oder
algorithmisch anhand vorliegender Daten vorge-
nommen werden.
Dem Vorbild von
Google, Facebook
etc. folgen?
Ö.-r. Empfehlungs-
systeme müssen
zu vielfältigen
Rezeptions-
umgebungen
beitragen
Grundsätzlich
kommen am ehesten
Mischformen von
Empfehlungslogiken
in Betracht
Funktionen des
ö.-r. Rundfunks
berücksichtigen
Vielfältige
Nutzungsinteressen
bedienen
Wie können Empfehlungssysteme zur Vielfalt von Medieninhalten beitragen?
Media Perspektiven 11/2018
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530
Nikolaus/Marcus Burkhardt/Andrea Geipel/Jan-Hendrik
Passoth (2017): Interventionen in die Produktion algo-
rithmischer Öffentlichkeiten: Recommender Systeme
als Herausforderung für öffentlich-rechtliche Sende-
anstalten. In: Schmidt, Jan-Hinrik/Katharina Kinder-
Kurlanda/Christian Stegbauer/Nils Zurawski (Hg.):
Algorithmen, Kommunikation und Gesellschaft. Sonder-
ausgabe von kommunikation@gesellschaft, Jg. 18,
Beitrag 5. Online verfügbar unter http://nbn-resolving.
de/urn:nbn:de:0168-ssoar-51500-9 (abgerufen am
1.10.2018); van den Bulck, Hilde/Hallvard Moe: Public
service media, universality and personalisation through
algorithms. Mapping strategies and exploring dilemmas.
In: Media, Culture & Society 11/2017. DOI:
10.1177/0163443717734407.
3) Vgl. etwa die Beiträge in Ricci, Francesco/Lior Rokach/
Bracha Shapira (Hrsg.) Recommender systems hand-
book. Second edition. New York [u.a.] 2015.
4) Vgl. van Es, Karin: An Impending Crisis of Imagination:
Data-driven personalization in public service broad-
casters.
London (Media@LSE Working Paper Series,
43/2017). Online verfügbar unter http://www.lse.ac.uk/
media@lse/research/mediaWorkingPapers/pdf/
Working-Paper-43.pdf (abgerufen am 1.10.2018).
5) Vgl. Frey-Vor, Gerlinde: Qualitäts- und Erfolgsmessung
in einem öffentlich-rechtlichen Medienhaus. Herleitung
und empirische Umsetzung eines Modells am Beispiel
des MDR. In: Media Perspektiven 2/2017, S. 106-119.
6)
Vgl. BVerfGE 12, 205 [246]; 31, 314 [329]; 35, 202 [222] ;
47, 198 [225].
7) Vgl. BVerfGE 35, 202 [222].
8) Vgl. Napoli, Philip M.: Deconstructing the diversity
principle. In: Journal of Communication 49, 4/1999,
S. 7-34. DOI: 10.1111/j.1460-2466.1999.tb02815.x.
9) Vgl. Napoli, Philip M.: Exposure diversity reconsidered.
In: Journal of Information Policy 1/2011, S. 246-259.
DOI: 10.5325/jinfopoli.1.2011.0246, hier: S. 248f.
10) Vgl. Helberger, Natali: Diversity by design. In: Journal of
Information Policy 1/2011, S. 441-469. DOI: 10.5325/
jinfopoli.1.2011.0441; Helberger, Natali/Kari Karppinen/
Lucia D’Acunto: Exposure diversity as a design principle
for recommender systems. In: Information, Commu-
nication
& Society 58/2016, Online First.
DOI: 10.1080/1369118X.2016.1271900.
11) Vgl. Ricci u.a. (Anm. 3), S. 10ff.
12) Vgl. Frey-Vor (Anm. 5), S. 112.
13)
Vgl. Sandvig, Christian/Kevin Hamilton/Karrie Karahalios/
Cedric Langbort: When the algorithm itself is a racist:
Diagnosing ethical harm in the basic components of
software. In: International Journal of Communication
10/2016, S. 4972-4990. Online verfügbar unter
http://ijoc.org/index.php/ijoc/article/view/6182; Zarsky,
Tal: The trouble with algorithmic decisions. An analytic
road map to examine efficiency and fairness in automated
and opaque decision making. In: Science, Technology &
Human Values 41, 1/2015, S. 118-132.
DOI: 10.1177/0162243915605575.
14) Vgl. Kroll, Joshua A. et al.: Accountable algorithms.
In: University of Pennsylvania Law Review 165, 2017,
S. 633-705, hier: S. 657ff. Online verfügbar unter
http://scholarship.law.upenn.edu/penn_law_review/
vol165/iss3/3 (abgerufen am 8.10.2018).
15) Vgl. Edwards, Lilian/Michael Veale: Slave to the algo-
rithm? Why a ‚right to an explanation‘ is probably
not the remedy you are looking for. In: Duke Law and
Technology Review 16, 2017, S. 18-84.
16) Vgl. Hasebrink, Uwe/Hanna Domeyer: Media repertoires
as patterns of behaviour and as meaningful practices:
A multimethod approach to media use in converging
media environments. In: Participations. Journal of
Audience Research & Reception Studies 9, 2/2012,
S. 757-783.
17) Vgl. Hasebrink, Uwe: Quality assessments and patterns
of use. Conceptual and empirical approaches to the
audiences of public service media. In: Lowe, Greg F. (Hg.):
The public in public service media. Göteborg 2010,
S. 135-149.
18) Vgl. McCombs, Maxwell/Paula Poindexter: The duty
to keep informed: News exposure and civic obligation.
In: Journal of Communication 33, 2/1983, S. 88-96.
Die Forderung nach Transparenz braucht aber
nicht auf algorithmische Empfehlungen beschränkt
zu bleiben. Vielmehr sollte auch geprüft werden,
inwiefern die journalistisch-redaktionellen Praktiken
und Kriterien offengelegt werden, auch um das
Wissen um Unterschiede zur algorithmischer Se-
lektion zu erhöhen. Zu differenzieren ist dabei zwi-
schen Informationen über die Herleitung der kon-
kreten Empfehlung, die dem Nutzer bereitgestellt
wird, und abstrakten system- bzw. verfahrensbe-
zogenen Informationen, die die Empfehlungskon-
zepte sowie den Daten-Input und -Output erklären.
Diese Empfehlung, auch journalistisches Handeln
transparent zu machen, betrifft insbesondere, aber
nicht ausschließlich diejenigen Entscheidungen, bei
denen Redaktionen selbst auf (algorithmisch auf-
bereitete) Daten von Nutzeraktivitäten zurückgrei-
fen. Hierbei handelt es sich um einen mittelbaren
Einfluss auf das Angebot, das dem einzelnen Nut-
zer zur Verfügung steht. Auch diese Einsatzzwecke
und ihre Konsequenzen sind also zu reflektieren,
wenn strategische Entscheidungen über die Nut-
zung von algorithmischen Empfehlungssystemen zu
fällen sind. In diesem Zusammenhang ist zudem
zu konstatieren, dass sich die sozialwissenschaft-
liche Forschung zu den Konsequenzen von algorith-
mischen Empfehlungssystemen vorrangig auf den
Nachrichtenjournalismus konzentriert, der meist auf
der Ebene von einzelnen Redaktionen untersucht
wird. Inwieweit sich die Auswirkungen in anderen
Angebotsbereichen inklusive der Unterhaltungs-
programme qualitativ unterscheiden, insbesondere
ob hier auch nutzer- oder redaktionsseitig andere
Relevanzkriterien anzulegen sind, ist im Moment
eine offene Frage.
Für die Gestaltung öffentlich-rechtlicher Empfeh-
lungssysteme sind somit die am Output orientier-
ten Qualitätsdimensionen Vielfalt und Relevanz wie
auch das prozess- bzw. systembezogene Kriterium
der Transparenz wichtige normative Bezugspunkte
.
Öffentlich-rechtliche Anstalten sollten darauf hin-
wirken, auch in dieser Hinsicht Best-Practice-
Standards zu etablieren, insbesondere in Hinblick
auf die Erklärbarkeit und Überprüfbarkeit der Sys-
teme. So lassen sich Nutzervertrauen und -akzep-
tanz schaffen, wo private Anbieter möglicherweise
intransparent bleiben.
Anmerkungen:
1) Vgl. Helberger, Natali: Merely facilitating or actively
stimulating diverse media choices? Public service
media at the crossroad. In: International Journal of
Communication 9/2015, S. 1324-1340, hier: S. 1324.
2) Vgl. Balazs, Bodo: Means, not an End (of the World). The
Customization of News Personalization by European
News Media (Amsterdam Law School Legal Studies
Research Paper 9/2018). Online verfügbar unter
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_
id=3141810 (abgerufen am 1.10.2018); Pöchhacker,
Journalistisch-
redaktionelle
Praktiken und
Kriterien offenlegen
Best-Practice-
Standards etablieren
Jan-Hinrik Schmidt/Jannick Sørensen/Stephan Dreyer/Uwe Hasebrink
Media Perspektiven 11/2018
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531
19) Vgl. Hasebrink, Uwe: Der individuelle Wert von Medien-
angeboten in digitalen Medienumgebungen. In: ORF
(Hrsg.): Public Social Value. Wien 2016, S. 4-35.
20)
Vgl. Hasebrink, Uwe: Modi audiovisueller Kommunikation
.
In: Christine Wijnen/Sascha Trültzsch/Christina Ortner
(Hrsg.): Medienwelten im Wandel. Wiesbaden 2013,
S. 55-70.
21) Vgl. Hasebrink (Anm. 19), S. 28-31.
22) Vgl. etwa §§ 6 Abs. 1, 8 Abs. 4 MDR-StV; §§ 5 Abs. 1, 8
Abs. 1 Nr. 3 NDR-StV.
23) Vgl. §§ 19 Abs. 1, 20 Abs. 1 MDR-StV; §§ 17 Abs. 7, 18
Abs. 1 NDR-StV.
24) Vgl. § 3 Abs. 5 MDR-StV; § 6 Abs. 3 NDR-StV.
25) Vgl. Karppinen, Kari: Rethinking media pluralism.
New York 2013, hier S. 17ff.
26) Burri, Mira: Contemplating a „Public Service Navigator“.
In search of new- (and better-)functioning public service
media. In: International Journal of Communication 9/
2015, S. 1341-1359. Online verfügbar unter
http://ijoc.org/index.php/ijoc/article/view/2763/1373
(abgerufen am 8.10.2018).
Wie können Empfehlungssysteme zur Vielfalt von Medieninhalten beitragen?
... In this perspective, recommender systems pose a threat to democracy (Sunstein, 2007). Subsequently, it has been suggested that policies and software systems need to ensure diversity of citizen exposure to media content (Burri, 2015;Helberger, 2012;Schmidt et al., 2018;Sørensen & Schmidt, 2016). That hints at a degree of paternalism that is problematic today, and was never all that popular earlier. ...
... Here, we note that personalisation technologies claim to work in the interests of the individual. While at first glance a centralised agenda-setting function seems to clash with the individuals' search for and use of media content, recent scholarship (Schmidt et al., 2018) remind us that the same person can have different roles when using media. At the same time, a user can be 1) a consumer searching for personal gratification; 2) a person with individual rights (e.g., not being discriminated against); and 3) a citizen belonging to a democratic society (e.g., being well-informed about the society). ...
Chapter
In this chapter, I address a complex relationship in linking the principles of universalism and personalisation as a tension of considerable importance in con- temporary media use. The paradoxical aspects of this relationship are especially evident when treated in the light of ideal types and praxis in legacy public service broadcasting (PSB) and digital public service media (PSM). The relationship is viewed from five angles, culminating in discussion about the materiality produced by shifting technologies in the digital environment and its bearing on the ideologi- cal concept of public service in media. The author introduces a new orientation for PSM: personalised enlightenment.
... These proposals and suggestions all revolve around the idea of a technological implementation of the diversity principle in order to strengthen or preserve Public Service Media. However, discussions around the regulatory possibilities of exposing users to a diversity of media content often neglect the legal and media political implications (Schmidt et al. 2018) as well as the problems of adopting a data-centred algorithmic logic to editor-centred organisations such as Public Service Media (Sørensen 2019;Hildén 2021). ...
Chapter
This chapter discusses the multiple and partly conflicting understandings of diversity that can be found amongst the different actors involved in news production and dissemination. Using the example of public service media, we show that normative and descriptive approaches are incompatible if content is to be algorithmically selected with exposure diversity as the objective. Comparing how ‘diversity’ is understood in the context of public service media journalism, recommender systems and policy documentation I argue that the positive aspects of diversity are at risk when taking this top-down approach.
... Vielfalt an Meinungen und Themen konfrontiert und aktive Partizipation sowie demokratische Deliberation stimuliert (Helberger 2019, 14;2011, 450 (Schmidt et al. 2018). Der Einsatz von entsprechenden Empfehlungssystemen sollte deshalb im konkreten Anwendungskontext konzipiert und gedacht werden. ...
Article
Full-text available
Diversity is essential for democratic opinion-building. Ideally, the media provides a wide range of information and opinions on relevant social and political issues, on the basis of which citizens can form their own opinions. For media policy, it is therefore important to prevent certain groups or individuals from gaining too powerful an influence on opinion-building. The working paper reflects on the multidimensional concept of diversity from the perspective of communication science and considers its anchoring in democratic theory, derives initial ideas for benchmarks for the normative determination of optimal diversity from considerations of democratic theory, discusses the effects of media intermediaries on diversity, and concludes by showing how algorithmic recommendation systems can be theoretically designed to make a positive contribution to diversity.
... Auf ihr sollen europäische Werte verwirklicht werden (Hillje, 2019, S. 115-160;van Dijck, Poell, & de Waal, 2018, S. 137-162). Algorithmische Empfehlungssysteme könnten dabei so eingesetzt werden, dass sie nicht den Horizont verengen (Filter Bubble), sondern die Angebotsvielfalt abbilden und somit die Nutzungsvielfalt fördern (Pöchhacker, Burkhardt, Geipel, & Passoth, 2017;Schmidt, Sørensen, Dreyer, & Hasebrink, 2018). ...
Chapter
Digital platforms are becoming increasingly relevant for the constitution of markets. As they can be used in a multifunctional way, platforms are also having a massive impact on the provision and dissemination of both public and private information. Moreover, they are playing a significant role in social exchange. Platforms that facilitate the provision and dissemination of media content and journalistic work are having both economic and cultural effects on the traditional media and communications industry, which is becoming irrelevant and losing income from advertising and users. Social media platforms, such as Facebook, especially are becoming important means for certain social groups to acquire up-to-date information. Platforms and their growth and development are influencing both the traditional media and journalism, which is becoming clear from the growing financial crisis these two sectors are experiencing. The unfolding transformation process is having diverse effects on both the public sphere and on information and communication processes, which in turn is affecting liberal democracy. These changes require specific attention in both interdisciplinary research and politics (the design of a media and communications landscape, regulation, etc.). With contributions by Klaus Beck, Patrick Donges, Otfried Jarren, Katharina von Kleinen-Königslow, Frank Löbigs, Christoph Neuberger, Manuel Puppis
... Furthermore, Van den Bulck and Moe [45] compare public service media organizations' different strategies in respect to personalization, with the Belgium VRT and the Norwegian NRK as case studies. Pochhacker et al. [34] analyze the implementation of a recommender system in a German context, discussed in [36]. Sorensen [37] analyzes early attempts to personalize PSM online services. ...
Conference Paper
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Public Service Media (PSM) websites are an interesting case for the implementation of recommender systems for media personaliza- tion, as the PSM organizations need to balance the optimization of exposure with traditional but ill-de ned PSM policy goals such as fairness, viewpoint diversity and transparency. Furthermore, the mathematical logic of recommender system needs to be adapted to the legacy broadcasting scheduling and publishing strategies and procedures. Finally, as the PSM organizations step into new territories, domestication and adaption of the recommender sys- tem technologies must take place while PSM organizations try to embrace the new knowledge and new professions associated with recommender systems. Based on 25 in-depth interviews conducted from December 2016 to April 2019, this paper presents a cross- European analysis of the implementation of recommender systems in nine European public service media organizations from eight countries. The ndings indicate that PSM organizations, although viewing personalisation as competitive necessity, approach rec- ommendation systems with hesitation in order to maintain core PSM-values in the online environment. Furthermore, although the collaborative ltering chosen by the PSM organizations indicate a user-centered approach, curation systems on top of recommender systems re-install a broadcaster-centric approach.
Article
Digitale Plattformen sind aus dem Leben der Menschen nicht mehr wegzudenken. Kommunikation läuft über Messenger, Freundschaften werden über soziale Netzwerke gepflegt, Urlaube über Wohnungsvermietungen geplant. Plattformen sind damit zu Teilen der gesellschaftlichen und sozialen Infrastruktur geworden. In den vergangenen Jahren stehen die Plattform-Giganten wie Facebook, Twitter oder YouTube jedoch auch zunehmend in der Kritik, beispielsweise wegen ihrer Datenverarbeitung, Steuermodelle, Hasskommentaren oder disruptiven Geschäftsmodellen für andere Branchen. Betroffen davon sind auch journalistische Medien aller Gattungen, einerseits wegen einer massiven Verschiebung des Werbebudgets hin zu Google und Facebook, andererseits wegen einer unterstellten dysfunktionalen Wirkung der Plattformen für die Öffentlichkeit und die Gesellschaft. Fragestellung dieser Studie war es, zu klären, inwiefern kooperative Medienplattformen geeignet sein können, die Bereitstellung und Vermittlung publizistischer Leistungen vor dem Hintergrund des digitalen Wandels auch im Medien- und Kommunikationssektor auch in Zukunft gewährleisten zu können. Es geht um die Bereitstellung eines meritorischen Gutes, auf das die Gesellschaft sowohl aus normativen, demokratietheoretischen wie funktionalen Überlegungen heraus auch unter Netzwerkbedingungen nicht verzichten kann. Die Vermittlung publizistischer, und konkret auch journalistischer Inhalte und Leistungen über Plattformen, die sich als Infrastrukturen etablieren, ist daher eine regulatorische Aufgabe im öffentlichen Interesse.
Chapter
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The increasing complexity of networked systems casts doubt on the self-determination in the digital sphere. Externally predetermined algorithms and practices of third-party data processing raise questions as to the protection of and the danger to autonomy and the freedom of expression. At the same time, the legal, political, ethical, social, and economic responsibility for the consequences of digital transformation processes for societies, collectives, and individuals remains undetermined. Precisely in this field, the present interdisciplinary volume would like to stimulate a discussion on responsibilities and impact assessments; in which regard, it researches problems in digital cultures, tackles possible solutions, and discusses conflicts of economic, political, and social systems. With contributions by Anna K. Bernzen, Barbara Büttner & Carsten Ochs, Stephan Dreyer, Hans-Christian Gräfe & Andrea Hamm, Hermann Jakobi & Elizaveta Saponchik, Thomas Krämer-Badoni & Jens Crueger, Wulf Loh, Tim Raupach & Phillip Siedenburg, Caroline Richter & Christian Lenk, Alexander Schiff, Julia Schröder, Lea Watzinger and Florian Wittner
Article
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The article is set against the backdrop of the reform of public-service broadcasting (PSB) institutions and results from the wide spread of digital technologies. It seeks to answer whether, in a transformed information and communication environment, it would be apt for new PSBs, regardless of their precise organizational design, to assume the role of a “public-service navigator” (PSN). This article shows that there is a need for this new type of editorial intelligence that links users with content in a way that advances conventional media objectives, particularly exposure diversity. The paper clarifies what a PSN project may look like given the practical reality of searching for and consuming content in the digital space.
Chapter
[Volltext verfügbar unter http://zukunft.orf.at/show_content.php?sid=147&pvi_id=1684&pvi_medientyp=t&oti_tag=studie] Angesichts der tiefgreifenden Veränderungen, die das Mediensystem in den letzten Jahre im Zuge der Digitalisierung durchläuft, stellt sich für alle Medienanbieter die Frage, welche Position in der Medienlandschaft sie einnehmen und welche Funktionen sie erfüllen sollen. Dies gilt auch und gerade für Public Service-Medien. Ihr besonderer Auftrag, einen Dienst an der Gesellschaft und für die Gesellschaft zu leisten, ist per definitionem dynamisch: In dem Maße, wie sich die Gesellschaft ändert, ändern sich auch die Aufgaben für die Public Service-Medien. Das für die Definition und Beurteilung der Leistungen dieser Medien maßgebliche Konzept ist das des Public Value. Der ORF hat in den letzten Jahren entscheidend dazu beigetragen, dass dieses Konzept breit diskutiert und auch empirisch umgesetzt wurde, um so die Beurteilung der Leistungen von Public Service-Medien auf eine transparente Grundlage zu stellen. In der jüngsten Studie zu dieser Thematik wird das Public Value-Konzept im Hinblick auf die Anforderungen weiterentwickelt, die sich aus den Entwicklungen im Social Media-Bereich ergeben. Auf dieser Grundlage hat der ORF nun eine eingehende Auseinandersetzung mit dem erweiterten Konzept des Public Social Value angestoßen: Mit Bezug auf die verschiedenen Qualitätsdimensionen, an denen sich der ORF orientiert, sollen Leitlinien zur Bestimmung und Messung des Public Social Value erarbeitet werden. Diese Zielsetzung weist enge Bezüge zu der Initiative der EBU auf, über das bisherige Public Value-Konzept hinaus den Beitrag zu bestimmen, den Public Service-Medien für die Gesellschaft leisten.3 In diesem Rahmen ist es das Anliegen der folgenden Überlegungen, wie speziell die Dimension des individuellen Werts von Public Service-Medien bestimmt und erfasst werden kann. Es geht also um die Frage, was Public Service-Medien in der heutigen digitalen Medienumgebung für individuelle Mediennutzerinnen und -nutzer leisten.
Chapter
In ihrer Einleitung zu dem 2006 erschienenen Band „Einführung in die Audiovisuelle Kommunikation“ weist Ingrid Paus-Hasebrink darauf hin, dass die Kommunikationswissenschaft sich dem Gegenstandsbereich der audiovisuellen Kommunikation bisher nur mit recht selektivem Blick gewidmet und, insbesondere im Vergleich mit der Medienwissenschaft, die fiktional-unterhaltenden Angebote vernachlässigt habe (2006: 1). Sie plädiert für eine Perspektive, aus der audiovisuelle Kommunikation als Teil kommunikativen Alltagshandelns in ihrer alltagskulturellen Verankerung in den Blick genommen wird. Der vorliegende Beitrag macht sich diese Perspektive zu eigen, bezieht sich allerdings lediglich auf einen Teilbereich audiovisueller Kommunikation: auf den Umgang mit bildschirmgestützten Bewegtbildangeboten.
Article
Personalized recommendations provide new opportunities to engage with audiences and influence media choices. Should the public-service media use such algorithmic profiling and targeting to guide audiences and stimulate more diverse choices? And if they do, is this a brave new world we would like to live in? This article outlines new opportunities for the public-service media to fulfill their commitment to media diversity and highlights some of the ethical and normative considerations that will play a role. The article concludes with a call for a new body of "algorithmic media ethics."
Article
Access to a broad range of different political views and cultural expressions is often regarded as a self-evident value in both theoretical and political debates on media and democracy. Pluralism is commonly accepted as a guiding principle of media policy in addressing media concentration, the role of public service media, or more recently such questions as how to respond to search engines, social networking sites, and citizen media. However, opinions on the meaning and nature of media pluralism as a concept vary widely, and definitions of it can easily be adjusted to suit different political purposes. Rethinking Media Pluralism contends that the notions of media pluralism and diversity have been reduced to empty catchphrases or conflated with consumer choice and market competition. In this narrow logic, key questions about social and political values, democracy, and citizenship are left unexamined. In this provocative new book, Kari Karppinen argues that media pluralism needs to be rescued from its depoliticized uses and reimagined more broadly as a normative value that refers to the distribution of communicative power in the public sphere. Instead of something that could simply be measured through the number of media outlets available, media pluralism should be understood in terms of its ability to challenge inequalities and create a more democratic public sphere.
Public service media, universality and personalisation through algorithms. Mapping strategies and exploring dilemmas
  • Kommunikation Algorithmen
  • Gesellschaft
Algorithmen, Kommunikation und Gesellschaft. Sonderausgabe von kommunikation@gesellschaft, Jg. 18, Beitrag 5. Online verfügbar unter http://nbn-resolving. de/urn:nbn:de:0168-ssoar-51500-9 (abgerufen am 1.10.2018); van den Bulck, Hilde/Hallvard Moe: Public service media, universality and personalisation through algorithms. Mapping strategies and exploring dilemmas. In: Media, Culture & Society 11/2017. DOI: 10.1177/0163443717734407.
etwa die Beiträge in Ricci, Francesco/Lior Rokach/ Bracha Shapira (Hrsg.) Recommender systems handbook
  • Vgl
Vgl. etwa die Beiträge in Ricci, Francesco/Lior Rokach/ Bracha Shapira (Hrsg.) Recommender systems handbook. Second edition. New York [u.a.] 2015.
Karin: An Impending Crisis of Imagination: Data-driven personalization in public service broadcasters
  • Vgl
  • Van Es
Vgl. van Es, Karin: An Impending Crisis of Imagination: Data-driven personalization in public service broadcasters. London (Media@LSE Working Paper Series, 43/2017). Online verfügbar unter http://www.lse.ac.uk/ media@lse/research/mediaWorkingPapers/pdf/ Working-Paper-43.pdf (abgerufen am 1.10.2018).
Deconstructing the diversity principle
  • Vgl
  • Napoli
  • M Philip
Vgl. Napoli, Philip M.: Deconstructing the diversity principle. In: Journal of Communication 49, 4/1999, S. 7-34. DOI: 10.1111/j.1460-2466.1999.tb02815.x.