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Studie von Solita und Alice Labs Empfehlungs-Algorithmen müssen mit Usern interagieren

Von Christoph Kurth

Der Datenmanagement-Spezialist Solita und das finnische Marktforschungsinstitut Alice Labs haben die Beziehung zwischen KI-basierten Empfehlungs-Algorithmen und Nutzern untersucht.

Die Studie "Everyday AI" befasst sich mit KI-basierten Empfehlungen, vor allem beim Musik- und Videostreaming.
Die Studie "Everyday AI" befasst sich mit KI-basierten Empfehlungen, vor allem beim Musik- und Videostreaming.
(Bild: Solita)

Die Studie mit dem Projektnamen „Everyday AI“ konzentriert sich vor allem auf Algorithmen in mobilen und Online-Nachrichten sowie dem Musik- und Videostreaming. Die dort eingesetzten KI-Systeme sollen Empfehlungen autonom auf der Grundlage des bisherigen Nutzerverhaltens erstellen. Hierbei kann es aber auch zu falschen Ergebnissen kommen, da sich der Nutzungskontext und die Erwartungen der Nutzer häufig ändern.

Die Studie „Everyday AI“ zeigt vier typische Situationen, bei denen aktuelle Empfehlungssysteme an ihre Grenzen stoßen:

  • Wünsche ändern sich plötzlich, aber der Algorithmus reagiert nicht darauf.
  • Wer ein bestimmtes Thema mit großem Interesse verfolgt, ist enttäuscht, wenn sich Empfehlungen nicht mit dem eigenen Wissenszuwachs weiterentwickeln.
  • Die Klassifizierung des Empfehlungs-Algorithmus wird als einschränkend empfunden.
  • Wer andere Arten von Inhalten als die üblichen finden möchte, erhält vom System keine adäquate Unterstützung.

KI und Empfehlung

Solita und Alice Labs empfehlen, keine vollständig autonomen Empfehlungssysteme zu entwickeln, sondern dem Menschen mehr Möglichkeiten zu geben, die Ergebnisse, die er erhält, zu beeinflussen.

Antti Rannisto, Insight Lead bei Solita, sagt: „Diese Ergebnisse stellen den derzeitigen Ansatz eines passiven Empfangs in Frage und weisen auf eine neue Art der kreativen Interaktion zwischen Empfehlung und Nutzer hin. Auf diese Weise wird es möglich sein, Empfehlungen abzugeben, die den menschlichen Bedürfnissen viel besser entsprechen.“

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