Neuer Umgang mit Algorithmen: Reagierst du noch oder steuerst du schon?

Blogpost, 14.07.2022

Der GIM foresight Megatrend Algorithmisierung beschreibt, wie durch die zunehmende Ausstattung mit immer kleineren und immer leistungsfähigeren Computern künstliche Intelligenz deutlich präsenter in unser Lebenswelt wird. Längst ist diese Entwicklung keine Science-Fiction mehr, sondern hat in den Alltag Einzug gehalten.

Insbesondere die nahezu konstante Verbindung mit dem Internet durch Laptop, Tablet, Smartphone, Wearables und Smart-Home-Anwendungen trägt dazu bei, dass automatisch immer detailliertere individuelle Profile von Menschen erstellt werden. Jeder hinterlässt einen „digitalen Fußabdruck“, der Rückschlüsse auf allgemeinere Merkmale wie Geschlecht, Alter und Nationalität bis hin zu individuellen Präferenzen bei Fragen wie „Lieber Rotwein oder Weißwein?“ oder „Urlaub lieber in den Bergen oder am Strand?“  erlaubt.

Hinzu kommt noch eine hohe zeitliche Aktualität der Daten: Profile und Interessen werden stetig aktualisiert. Algorithmen können oftmals noch bevor es uns selbst vollständig bewusst wird, abschätzen, dass anstatt von einem eckigen Couchtisch aus Glas jetzt der runde Couchtisch aus Holz der persönliche Favorit ist.

Der Großteil der Datensammlung, -auswertung und -verwertung durch Algorithmen findet hinter verschlossener Tür statt, aber insbesondere die Ergebnisse dieser Verwertung werden uns schließlich auch deutlich und offensiv in Form von personalisierten Vorschlägen und Werbung präsentiert.

Laut einer Umfrage bei GIM Mitmaker fällt es insbesondere bei Google-Suchen, den Werbeanzeigen auf Social Media und in den Amazon-Vorschlägen auf, dass Algorithmen auf unsere Mediennutzung reagieren und uns darauf basierend zugeschnittene Vorschläge platzieren.

Doch wie gestaltet sich der Umgang mit solchen personalisierten Vorschlägen mittlerweile? Herrscht hier noch die Angst vor dem „gläsernen Menschen“ oder überwiegt der Nutzen die Skepsis?

Erfahrungen mit personalisierten Vorschlägen: Von effizientem Online-Shopping und der Befürchtung, abgehört zu werden

Als positives Beispiel für automatische Vorschläge nennt etwa die Hälfte der Befragten das Online-Shopping: Empfehlungen für neue Produkte, die Geschmack und Bedarf treffen könnten, oder auch für ergänzende Produkte zu den bereits gekauften werden sehr begrüßt. Etwa 1/5 hebt die Vorschläge bei Spotify und Youtube positiv hervor. Funktionen wie personalisierte Playlists oder das automatische Weiterspielen thematisch ähnlicher Videos sind beliebt, da sie oft sehr akkurat noch mehr liefern von dem, was man mag. Einige Befragte geben an, so schon den ein oder anderen neuen Lieblingssong entdeckt zu haben.

Als Vorteile und Motive für das Eingehen auf die personalisierten Vorschläge werden Aspekte wie das Sparen von Zeit, das Erinnern an Produkte und Seiten, die man zwischenzeitlich vergessen hatte, oder auch die Verweise auf günstige Angebote und Sonderaktionen genannt. Unter dem Großteil der Befragten herrscht die Stimmung, dass wenn es schon Werbung gibt, die personalisierte Variante zumindest präferiert wird.

Doch nicht alle Vorschläge von Algorithmen treffen auf Zustimmung: 61% der Teilnehmenden geben an, dass sie sich bereits über solche Anzeigen geärgert oder aufgeregt haben. Als negative Beispiele werden von etwa 1/3 der Befragten Fälle genannt, in denen die Vorschläge mittlerweile veraltet waren, etwa weil ein Produkt bereits gekauft oder eine Reise bereits unternommen worden war. Weiterhin boten 1/5 der Befragten thematisch unpassende Angebote Anlass für Ärger. 16% geben dabei auch an, dass sie sich wundern, wie es zu solchen zugeschnittenen Anzeigen kommt und dass die Anpassung an individuelle Präferenzen bei ihnen ein unangenehmes Gefühl verursacht, als ob sie abgehört würden.

Vom Reagieren zum Agieren

Lange Zeit wurde der Einfluss von personalisierten Vorschlägen auf die Verbraucher vornehmlich unidirektional betrachtet – nur vom Algorithmus auf die Personen. Zuletzt zeichnet sich jedoch ein Trend ab, dass aus der bloßen Möglichkeit, auf die präsentierten Anzeigen zu reagieren zunehmend eine bidirektionale Interaktion wird: Anstatt dass nur Verhaltensdaten von Personen gesammelt werden, ergreifen Konsumenten selbst die Initiative und beginnen aktiver zu entscheiden, welche Daten sie einem spezifischen Algorithmus zuführen oder lieber vorenthalten wollen. Zwar handelt es sich bei dieser Gruppe noch um eine Minderheit, aber immerhin geben 29% der Befragten an, bewusst einem Vorschlag nicht zu folgen, um den Algorithmus nicht fehlzuleiten.

Die Angst, von Algorithmen manipuliert zu werden wandelt sich damit teilweise zu einer Befürchtung, durch einen Klick auf eine falsche Anzeige den individuell zugeschnittenen Algorithmus in eine falsche bzw. ungewünschte Richtung zu lenken.

Konkret für das Beispiel der Song Vorschläge auf Spotify und der Video-Vorschläge auf Youtube bestätigen 23%, dass sie manchmal gezielt nicht darauf eingehen, um ihren Algorithmus nicht durcheinanderzubringen.

Als Motive für dieses Verhalten nennen 39% der Befragten, dass sie hiermit vermeiden wollen, dass irrelevante Themen in den personalisierten Inhalten landen. Zusätzlich gibt 1/10 an, dass sie auf diese Weise auch aktiv versuchen, dem Algorithmus zu vermitteln, welche der aktuell präsentierten Inhalte zukünftig weniger gezeigt werden sollen.

Neue Beziehungsebene mit Algorithmen

Da für den Großteil der Befragten die fehlende zeitliche Aktualität von automatisch generierten Vorschlägen ein Manko darstellt, wird hier ein zunehmendes Bedürfnis deutlich, zukünftig stärker mit den Algorithmen zu interagieren und zu kooperieren.

Im Zuge dessen wird der üblicherweise abstrakte Algorithmus auch etwas „vermenschlicht“: Wir können deutlich machen, was uns gefällt und was nicht, erwarten dann aber auch, dass entsprechend reagiert wird – die Beziehungsebene wird intuitiver.

Auf dem Weg zur individuellen KI-Assistenz, die uns alle Wünsche ablesen und erfüllen kann, ist diese Art der bereitwilligen Interaktion mit Algorithmen jedoch nur ein erster kleiner Schritt.

Und denjenigen, die aktuell noch etwas mehr Anonymität bewahren wollen, kann ein Hinweis einer Befragten ans Herz gelegt werden: Eigentlich weiß man, dass es schon viel bewirkt, mal die Cookies zu löschen, aber man denkt nicht immer dran.

GIM Mitmaker

Die Ergebnisse dieses Artikels stammen aus einer Befragung über GIM Mitmaker, die online Research-Community der GIM. Mitmaker bietet Unternehmen eine niedrigschwellige Lösung für ad-hoc Befragungen. Gewinnen Sie so schnell erste Antworten auf die zentralen Fragen rund um Ihre Zielgruppe. Mehr Informationen finden Sie hier: GIM Mitmaker

Photo by Tara Winstead on Pexels

Photo by Benjamin Dada on Unsplash

Photo by Castorly Stock on Pexels