Wie suchen die Leser ihre Bücher?

Auf dem nächsten Data Summit am 27. November werden unter anderen auch Gesa Schöning und Ralf Winkler von QualiFiction zum Thema Metadaten und Automatisierung durch Software sprechen. Sie wurden erst jüngst auf der Frankfurter Buchmesse Gewinner des Start-up-Wettbewerbs CONTENTshift und unterstützen Verlage und Autoren bei der Analyse ihrer Texte und besseren Positionierung ihrer Titel. Wir haben die beiden im Vorfeld nach ihrer Software befragt.

Gesa Schnöning und Ralf Winkler von QualiFiction analysieren mit Hilfe ihrer Software Buchtexte, um sie besser im Markt positionieren zu können.

• Wie werden die Kundenanforderungen durch Euer Tool besser erfasst? In gewisser Weise lässt sich sagen, dass wir den Prozess der Analytik ein Stück weit invertieren. Statt ein Buch zu publizieren und zu messen, wie es beim Leser ankommt, gehen wir aus vom bereits gemessenen Erfolg bzw. der erwiesenen Leserakzeptanz vieler Vergleichswerke und versuchen umgekehrt die literarischen Merkmale zu identifizieren und zu erlernen, die den Leser zur Lektüre bzw. zum Kauf bewogen haben. Dies geschieht mit mathematischen und statistischen Verfahren per Computer, weshalb die Methodik auch den Namen “Maschinelles Lernen” trägt.
• Wie wird der Text durch Euer Tool besser erfasst? Die Bestimmung und Identifizierung von Themen ist zweifelsohne ein wichtiges Metadatum. Zusätzlich aber berücksichtigen wir auch andere Dimensionen wie das Sentiment (also die Wirkung auf den Leser), den Schreibstil, die Wortwahl usw. Hinter all diesen Merkmalen stehen freilich Geschmäcker und damit letztendlich auch Zielgruppen, deren Umfang unser Tool zu bestimmen imstande ist. Zudem besitzt unser Tool den Vorteil, ein Buch vollautomatisch und zudem in nur weniger als 60 Sekunden analysieren zu können.
  

  Auf QualiFiction werden die hochgeladenen Texte nach verschiedensten Kriterien untersucht. Bei den Themen erkennt man, dass eine “einfache” thema-Klassifikation ihre Grenzen hat, wie alle Taxonomien eben. Will man nämlich erfassen, was die LeserInnen wirklich zu einem Werk führt, dann braucht man Verben und Adjektive, dann müssen Gefühle beschrieben und erfasst werden. Die Identifikation von Themen und ihre Benennung setzt eine Nähe zu den bewerteten Inhalten voraus. Und hier liegt auch die Qualität dieses Werkzeugs.

• Wie übersetzt Ihr die Kundenanforderungen in Metadaten? Oder, anders gesagt: Welche Metadaten findet Ihr heraus, die durch thema nicht erfasst werden? Momentan bietet unser Tool Analysen an hinsichtlich Sentiment, (quantitativer) thematischer Ausgestaltung, Figuren-Setting, Schreibstil, Erzählperspektiven uvm. All diese Dinge gehen ein in eine abschließende Prognose darüber, wie groß die erwartete Zielleserschaft für das vorliegende Buch sein kann.
• Wo findet Euer Tool Anwendung? Unsere Mission ist es, unsere Software LiSA allen Beteiligten anzubieten, die anhand literarischer und wirtschaftlicher Anhaltspunkte Entscheidungen zu treffen haben. Begonnen haben wir damit innerhalb der Lektorate von Publikumsverlagen. Seit Mai dieses Jahres bieten wir LiSA auch Autoren an, die sehr früh im Schreibprozess gerne ein erstes Feedback darüber haben möchten, was in ihrem Werk schon gut ist bzw. welche Aspekte noch die Möglichkeit von Verbesserung bieten. Seit kurzem kommt LiSA zudem bei Selfpublishing-Plattformen zum Einsatz, wo gewissermaßen beide Welten – die der Plattform und die der AutorInnen – von LiSA profitieren.
• Wie verändert sich der Arbeitsplatz (der LektorInnen, VertriebsmitarbeiterInnen, Marketer etc.) durch Euer Tool? Was fällt weg, was kommt hinzu? LiSA ist ursprünglich dafür konzipiert worden, Lektoren und Lektorinnen die Arbeit zu erleichtern und als Assistentin Dienste zu leisten. Das wichtigste Einsatzgebiet unserer Software ist die Sichtung unverlangt eingesandter Manuskripte – eine oftmals nur unzureichend gewürdigte Tätigkeit, die aber letztlich ein enormes Potential besitzt, weil sie möglich macht, den gesamten Eingang vollumfänglich zu erfassen und vorzupriorisieren. Damit entfällt für das Lektorat die oftmal dröge, repetitive Arbeit und die MitarbeiterInnen können sich mit ihrem detaillierten Fachwissen zielgerichtet auf die eher lohnenswerten Manuskripte konzentrieren. LiSA fungiert hier also wie eine technische Vorpriorisierung. Zudem liefert LiSA stets eine technische Zweitmeinung und auch die Kommunikation des Lektorats mit dem Autor und der Autorin erfährt durch unser Tool eine zusätzliche Hilfe, wenn es darum geht, eventuelle Verbesserungsvorschläge argumentativ zu unterfüttern. Kurz gesagt wird daher der Beruf des Lektors in keinster Weise ersetzt; unsere Software liefert lediglich ein zusätzliches Instrument im Werkzeugkasten eines Lektorats.
• Wie lange braucht Eure Maschine, um richtig trainiert zu werden? Wie lange sollte eine Kooperation laufen, damit auch gute Ergebnisse erzielt werden und ab wann ist mit einer Effizienzsteigerung zu rechnen? Unsere Software kennt mittlerweile knapp 40.000 Texte und sie lernt stetig dazu. Mit jedem zusätzlichen Text, den Verlage beisteuern, versteht LiSA auch besser die Besonderheiten des jeweiligen Verlagskunden und kann diese beispielsweise in der Prognose des Leserpotenzials verlagsspezifisch berücksichtigen. Prinzipiell arbeiten wir daher bevorzugt sehr lange und sehr eng mit unseren Kunden zusammen. Die ersten Ergebnisse sind hingegen schon sehr früh zu verzeichnen, nämlich genau dann, wenn zum ersten Mal ein Text gefunden wird, den der Verlag zunächst aus Zeit- oder Personalmangel nicht als solchen hätte identifizieren können. Diese Opportunitäten sind der eigentliche Benefit unserer Software.