Such- und Empfehlungssysteme (Recommender-Systeme) sind allgegenw?rtig im Alltag unserer Gesellschaft integriert: Ob das abendliche Unterhaltungsprogramm auf YouTube und Netflix oder der t?gliche Austausch auf Social-Media-Plattformen, wie beispielsweise Twitter, TikTok und Co.; gemein ist all diesen Anwendungsf?llen, dass Menschen automatisierte Empfehlungen auch auf Grundlage ihrer pers?nlichen Daten erhalten. Warum fallen diese Empfehlungen teilweise so unterschiedlich aus?

Warum sind manche treffend genau und andere abstrus unzutreffend? Zu diesen Fragen und Diskursen soll der Simulator ?Plattformdynamiken¡° anregen, welcher vornehmlich als Werkzeug zum Einsatz in Bildungsszenarien entwickelt wurde. Der Simulator bietet Einstellungsm?glichkeiten sowohl aus der Perspektive der Plattform-Nutzenden als auch aus der Perspektive der Plattform-Betreibenden, um ihre zum Teil gegenl?ufigen Interessen abzubilden.

?Plattformdynamiken¡° ist im Rahmen der Auseinandersetzung mit dem YouTube-Recommender des DataSkop-Pilotprojekts entstanden. Der ver?ffentlichte Simulator ist im ersten Schritt f¨¹r den medienp?dagogischen Einsatz entwickelt worden und erlaubt auf explorative Art die Funktionsweisen von Empfehlungssystemen zu erkunden. Zudem k?nnen Vergleiche zwischen bis zu drei Profilen hergestellt werden, um personalisierte Empfehlungen genauer in den Blick zu nehmen.

Hier geht es zum Simulator ?Plattformdynamiken¡°: https://dataskop.net/recommender-sim 

Projektpartner sind: AlgorithmWatch (Verbundkoordinator), ENS/Europa Universit?t Viadrina, Universit?t Paderborn ¨C Institut f¨¹r Erziehungswissenschaften, Verein medialepfade.org ¨C Verein f¨¹r Medienbildung e. V. und die Fachhochschule Potsdam ¨C Interaction Design Lab am Fachbereich Design.

Weiterf¨¹hrende Informationen auf den Seiten des BMBF:
https://www.technik-zum-menschen-bringen.de/projekte/dataskop