Metadaten und bots

Warum Sie sich mit Metadaten befassen sollten, z.B. auf dem Data Summit im November? Weil Bücher zunehmend online gefunden werden, in den sozialen Netzwerken, durch das Stöbern im Netz, durch Empfehlungsmarketing (siehe z.B. die aktuelle Untersuchung zu eBooks der bitkom oder vorangegangene Artikel zum eBook-Markt oder der Bedeutung sozialer Netzwerke für Nachrichten). Der Arbeitsplatz der Lektoren, der Redakteure, der Verleger, der Hüter der Inhalte verändert sich. Cliff Gurens Plädoyer für “machine learning” greift die gegenwärtige Diskussion in den USA auf und weist zurecht darauf hin, dass die Verlage dann stark sind, wenn sie sich die neuen Technologien aneignen, um die eigene Arbeit zu verbessern. Firmen wie Intellogo, Moresophy oder trajectory führen Handwerkszeug ein, das den Umgang mit “Content” verändert. Dabei sind zwei Pole zu betrachten: die Analyse der Inhalte und die Analyse der Kundenbedürfnisse. Beide müssen übereinstimmen, damit ein erfolgreiches Geschäftsmodell daraus wird. Und hier wird Big Data für Verlage relevant. Auf ersteres, die Analyse der Inhalte, geht dieser Artikel ein.

Wer schon einmal in russischen Romanen des 19. Jahrhunderts an den langen Namen und den vielen Pjotrs verzweifelt ist, dem dürften digitale Dienste gerade Recht kommen. Aber auch Loriots Inhaltsangabe gibt treffend die Probleme menschlichen Erinnerungsvermögens wieder.

 

Amazons X-ray macht es vor: Der Inhalte eines Buches wird in Einzelteile zerlegt und der Kunde erhält somit weitere Zugänge zum Text. Das ist auch nötig, denn das gedruckte Buch liefert hier eine weitaus einfachere “user experience”: Das Produkt lässt sich eindeutig verorten, markieren und unser in Schulen trainiertes Gedächtnis versucht sich fotografisch an die Stellen zu erinnern, die für die Klausuren oder andere Herzensangelegenheiten wichtig sind. Das ist eine großartige Leistung, die Profis wie Bibliothekare, BuchhändlerInnen, Autoren oder Kritiker hervorragend beherrschen. Die gesammelten Wörter, Sätze und Bücher vermischen sich mit den realen Orten und Erinnerungen und werden zusammen zum Buch des Lebens. Es ist eine besondere Kulturtechnik, die wir uns über Jahrhunderte angeeignet haben und die nur für einen kleinen Teil der Menschheit gilt. Im Film Fahrenheit 451 verkörpern am Ende Personen ganze Romane und haben deren Worte gespeichert für die Nachkommen.
Im digitalen Raum müssen wir die richtigen Gewohnheiten für das Speichern von Inhalten erst entwickeln. Und dann können sie mächtig sein, denn Algorithmen können mir Bezüge offenbaren, die ich selbst nicht gesehen habe. Das digitale Leseerlebnis ist nicht besser als das bisherige, es ist anders.

2004, da gab es die Firma Google gerade einmal sechs Jahre, ist das Wort “googeln” in den Duden aufgenommen worden, eine Adelung, die die allzu menschliche Reaktion auf das Überangebot an Informationen offenbart. Wir vertrauen nicht mehr dem Kanon, dem Grundwissen aus der Schule, sondern brauchen Spürhunde bei der Suche in der Fülle. Wir ordnen die Dinge im Netz anders. Wir verorten sie nicht allein auf der Basis des Gelernten, denn die Wege zur Information sind ebenso wichtig wie ihre Erinnerung. Deshalb müssen wir uns auf dieses Werkzeug verlassen können und den Umgang damit erlernen, von den Einstellungen zur Privatsphäre bis zur Bewertung der Trefferlisten (oder ob wir Google eine bessere Aussteuerung von Werbung erlauben wollen).

Mein persönlicher Lotse

Intellogo setzt auf machine learning, um seinen Kunden das Buch zu empfehlen, das als nächstes besser zu ihnen passt. Aber es geht noch einen Schritt weiter und entwickelt bots, die dem Kunden Zeit ersparen bei der Suche. Am Beispiel von fetch können Juristen schneller und effizienter suchen. Ein verantwortlicher Journalist oder Redakteur kann dieses Tool einsetzen, um die für sein spezielles Thema relevanten Inhalte zu erkennen. Da die bots mit dem Nutzer lernen, entwickelt der Nutzer sich und die Maschine weiter.

Unter diesen Metadaten wirst du gefunden werden

Die NYT hat ein Tool entwickelt, das das Tagging der eigenen Texte erleichtert. Dabei werden während des Schreibens schon Vorschläge gemacht, indem die bots den Text mit allen anderen Texten aus dem Archiv in Verbindung bringen. Dadurch können Bezüge schnell erfasst werden und die aktuellen Texte wie auch die Backlist wird Schritt für Schritt besser sichtbar.

Das allein macht noch keine gute Rede und es empfiehlt sich wie immer, den kreativen Prozess von der Analyse zu trennen. Deshalb ist das Tool auch (noch) nicht im Einsatz bei den Redakteuren der NYT. Aber sinnvoll genutzt, kann es die Inhalte verknüpfen und auffindbar machen.

Zukunftsmusik ist noch, dass bots in Echtzeit die Wirkung von Texten in den verschiedenen Kontexten vergleichen und erkennen, wo welche Wirkung erzielt wird. Das wäre dann so, als ob ein Redner zugleich seinen Zuhöreren in den Kopf blicken kann und ihre Gedanken erfasst. Dadurch werden genau die Tags vergeben, auf die die Leser reagieren.

Es ist Zukunftsmusik. Und im ersten Schritt müssen wir die Metadaten für unsere Produkte noch selber vergeben. Dieses Wissen um die Art der Datenvergabe ist aber nicht nur für den aktuell besseren Verkauf von Büchern relevant, sondern auch für das Verständnis unserer künftigen Werkzeuge, mit dem wir unsere Arbeit in den Verlagen verbessern werden.
Vielleicht kommen Sie auch zum Data Summit im November, um gemeinsam über die Zukunft dieser Tools zu diskutieren.