Individualisierung und mobile Dienste am Beispiel der Medienbranche
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4 <strong>Individualisierung</strong> von Mediengütern<br />
Entscheidungsbäume o<strong>der</strong> neuronale Netze. 469 Inferenzmechanismen von <strong>Individualisierung</strong>ssystemen<br />
werden üblicherweise nach <strong>der</strong> Quelle <strong>der</strong> Daten, auf<br />
denen die Empfehlung beruht, unterschieden. Im Zuge <strong>der</strong> einführenden Überlegungen<br />
zu anpassungsfähigen DV-Systemen in Kapitel 2 wurden bereits zwei<br />
gr<strong>und</strong>sätzliche Varianten von Inferenzmechanismen zur Auswahl individueller<br />
Angebote vorgestellt: „Empfehlungssysteme (i.e.S.)“, die eine Zuordnung zwischen<br />
Produkteigenschaften <strong>und</strong> Profilmerkmalen vornehmen <strong>und</strong> „Empfehlersysteme“,<br />
die Empfehlungen auf <strong>der</strong> Gr<strong>und</strong>lage von Ähnlichkeiten zwischen<br />
Profileigenschaften verschiedener Nutzer ableiten. Wie in Kapitel 4.1 erläutert<br />
wurde, muss zudem in Bezug auf die Datengr<strong>und</strong>lage <strong>der</strong> durch den Inferenzmechanismus<br />
verwendeten Profile unterschieden werden zwischen Systemen<br />
auf <strong>der</strong> Gr<strong>und</strong>lage expliziter Nutzerangaben <strong>und</strong> solchen auf <strong>der</strong> Gr<strong>und</strong>lage von<br />
Verhaltensbeobachtungen. Vor dem Hintergr<strong>und</strong> dieser zwei Klassifikationsmerkmale<br />
lassen sich idealtypisch vier Systemvarianten von <strong>Individualisierung</strong>ssystemen<br />
unterscheiden (vgl. Abbildung 4-12).<br />
Explizite<br />
Nutzerangaben<br />
Beobachtung<br />
Empfehlungssysteme<br />
Selbstselektionssysteme<br />
EigenschaftsbasierteFiltersysteme<br />
Abbildung 4-12: Varianten von <strong>Individualisierung</strong>ssystemen<br />
Empfehlersysteme<br />
Collaborative<br />
Filtering<br />
Systeme<br />
BeobachtungsbasierteFiltersysteme<br />
Bei Selbstselektionssystemen wird die individuelle Auswahl an Inhalten durch<br />
den Rezipienten selbst vorgenommen. Bei eigenschaftsbasierten Filtersystemen<br />
wird die Auswahl an Inhalten durch Auswertungen <strong>der</strong> vom Rezipienten in<br />
<strong>der</strong> Vergangenheit konsumierten Inhalte ermittelt. Empfehlersysteme ermitteln<br />
demgegenüber systematische Ähnlichkeiten in den Merkmalen verschiedener<br />
Nutzer <strong>und</strong> bilden darüber Annahmen über gemeins<strong>am</strong>e Produktpräferenzen.<br />
Dabei verwenden sog. „Collaborative Filtering Systeme“ explizit vom Rezipienten<br />
gemachte Bewertungen in Bezug auf konsumierte Inhalte während beobachtungsbasierte<br />
Filtersysteme Aktivitäten eines Rezipienten spezifischen Stereotypen<br />
gespeicherter Verhaltensmuster <strong>und</strong> den diesen Mustern<br />
beigeordneten Empfehlungen zuordnen.<br />
Im Folgenden werden diese vier Systemvarianten im Einzelnen erläutert. In<br />
Abschnitt 4.2.2 werden zunächst die beiden Varianten von Empfehlungssystemen<br />
erläutert. In Abschnitt 0 erfolgt eine Darstellung <strong>der</strong> Funktionsweise von<br />
Empfehlersystemen im Rahmen von <strong>Individualisierung</strong>ssystemen.<br />
469 Vgl. Yang/Liu (1999).
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