Die Ordnung der Empfehlung

Abstract

ZusammenfassungEmpfehlungssysteme sind Ordnungstechnologien des Digitalen. Sie bestimmen, welche Filme, Songs oder Artikel uns in welcher Reihenfolge angezeigt werden. Oftmals scheinen Empfehlungen zu personalisieren: „Ich sehe etwas ganz anderes als du.“ Der Artikel zeigt, dass auf der algorithmischen Hinterbühne gerade nicht singularisiert, sondern relationiert wird. Ich beschreibe vier Typen von Empfehlungssystemen, die Nutzerinnen von Webseiten, Streamingdiensten oder Apps auf unterschiedliche Weisen mit anderen Nutzerinnen und Dingen (Filme, Songs, Artikel etc.) in Beziehung setzen. Popularitätsmetriken unterstellen eine pauschale Relevanz für alle; stereotypisierende Verfahren beruhen auf kategorialer Relationierung; inhaltsbasierte Verfahren und Collaborative Filtering relationieren Nutzerinnen und Dinge über Matchings, eine spezifische Variante des Vergleichs, die die paarweisen (Ähnlichkeits‑)Relationen von Nutzerinnen und Dingen vergleichen. In der digitalen Ökonomie dienen Empfehlungssysteme dazu, „good matches“ zwischen Unternehmen, Nutzerinnen, Dingen (und Dritten) zu generieren.

Momente der Datafizierung

“…Die Analysen in diesem Kapitel wurden bereits in Form eines Buchkapitels und in Form eines Zeitschriftenaufsatzes veröffentlicht: »›user item item user‹ -Zur Vergleichspraxis von Recommendersystemen« ist im Band »Global beobachten und vergleichen: Soziologische Analysen zur Weltgesellschaft« von Bennani et al (2020) erschienen (Unternährer, 2020b). Die Typologie der Empfehlungssysteme entwickle ich in einem Aufsatz für den Sonderband 73 »Soziale Praktiken des Beobachtens: Vergleichen, Bewerten, Kategorisieren und Quantifizieren« der Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie (herausgegeben von Bettina Heintz und Theresa Wobbe) (Unternährer, 2021). Für dieses Kapitel habe ich diese beiden Aufsätze neu sortiert und zusammen-gestellt.…”