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Wer entscheidet, was ich sehe?

Egal ob RTL oder ProSieben, ZDF oder ARD – wenn ich den Fernseher einschalte, dann läuft in einem bestimmten Programm immer gerade die Sendung, von der die Chef:innen des Fernsehsenders denken, dass sie gerade dann besonders viele Zuschauer interessiert. Also zum Beispiel am Nachmittag witzige Serien oder Kinderprogramme, am Abend eher spannende Filme, Shows oder Nachrichten. Ganz ähnlich ist das bei YouTube, der weltweit größten Plattform für Videos im Internet. Nur dass dort nicht Menschen, sondern ein Computerprogramm entscheidet, was uns als Nutzer:innen als Nächstes angezeigt wird. Auch darüber, welche Videos und welche Kanäle auf der Startseite von YouTube als Erstes präsentiert werden, entscheidet dieser Computer-Algorithmus, so der Fachausdruck.

Ein Algorithmus ist nichts weiter als ein System von Handlungsanweisungen für den Computer. Also ein Entscheidungsmuster, das festlegt, was bei einer Software passiert, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Der YouTube-Algorithmus soll dafür sorgen, dass den Internet-Nutzer:innen der Videoplattform immer solche Videos angezeigt werden, die möglichst genau ihren Interessen entsprechen.

Deshalb gibt es auch nicht die eine YouTube-Startseite. Sie kann für alle Nutzer:innen anders aussehen – YouTube geht es nicht darum, jeweils die wichtigsten Videos des Tages zu präsentieren, sondern um Personalisierung. Ein wichtiges Kriterium dafür ist: Wie genau kennt YouTube den Menschen, der die App auf seinem Smartphone hat oder die Seite auf dem Computer aufruft? Wer sich mit eigenem Profil registriert und eingeloggt hat, bekommt natürlich bevorzugt Videos der YouTuber:innen angezeigt, die er oder sie bereits abonniert hat. Auch das Land, in dem YouTube die Nutzer:innen vermutet, spielt eine Rolle bei der Auswahl. Sehr großen Einfluss hat außerdem, welche Videos die Person bereits zuvor angeschaut haben. YouTube versucht aus diesem Verlauf herauszulesen, welche Videos sie außerdem interessieren könnte oder schlägt vor, die entsprechenden Kanäle zu abonnieren. Auch wenn Nutzer:innen sich nicht angemeldet haben und die Plattform anonym nutzen, kann YouTube sie wiedererkennen: durch sogenannte Cookies, kleine Dateien, die beim Besuch der Seite auf dem Computer oder Smartphone abgespeichert werden.

Videos, die Personen oben auf der Startseite angezeigt werden, fallen ihnen natürlich besonders ins Auge und können daher auf mehr Zuschauer:innen hoffen. Noch wichtiger ist aber eigentlich eine andere Stelle. Der YouTube-Algorithmus bestimmt, welche Clips neben oder unter einem Film als thematisch verwandt präsentiert werden und danach als Nächstes automatisch abgespielt werden, wenn die Nutzer:innen nicht auf Stop klicken. So werden dann Videos angezeigt, die anderen Nutzer:innen mit ähnlichen Interessen oder aus dem gleichen Land gefallen haben.

Das Interesse aus den von YouTube-„Signalen” intern genannten Faktoren herauszulesen, gelingt der Plattform natürlich nicht immer richtig. Aber der Algorithmus wird immer besser darin, je öfter identifizierbare Nutzer:innen YouTube besuchen – so zumindest das Ziel. Auf der anderen Seite versuchen viele Anbieter:innen von Videos, diese extra so zu gestalten, dass sie vom YouTube-Algorithmus möglichst vielen interessierten Nutzer:innen angezeigt werden. Dabei spielen Faktoren eine Rolle, wie der Name des Videos, ob das Video zu einem angezeigten Vorschaubild auch angeklickt und wie lange es angesehen wird. Immer wieder kommt es vor, dass Videomacher:innen aus Sicht von YouTube über das Ziel hinausschießen und mit reißerischen Überschriften und Bildern versuchen, Personen anzulocken.

Genau deshalb hält YouTube die Regeln, wie sein Algorithmus nun ganz genau funktioniert, auch geheim und passt sie immer wieder an – ähnlich wie die Schwesterfirma Google den Algorithmus ihrer Suchfunktion.

Das schreibt YouTube selbst:

„YouTube versucht, allen Zuschauer:innen die Videos anzuzeigen, die ihm am ehesten gefallen könnten. Da jede Minute mehr als 400 Stunden an Videomaterial hochgeladen werden, kann das eine ziemliche Herausforderung sein. Die Empfehlungssysteme von YouTube bieten ein Feedback Loop in Echtzeit, um allen Zuschauer:innen und deren unterschiedlichen Interessen gerecht zu werden. Anhand des Feedbacks, mehr als 80 Milliarden Bits täglich, wird ermittelt, wie den richtigen Zuschauern zur richtigen Zeit die richtigen Videos präsentiert werden können.

  • Was sehen sich Zuschauer:innen an?
  • Was sehen sich Zuschauer:innen nicht an?
  • Wie viel Zeit verbringen sie mit der Wiedergabe?
  • Welche Videos werden mit „Mag ich” oder „Mag ich nicht” bewertet?
  • Wo wurde Feedback vom Typ „Kein Interesse” abgegeben?”

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