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Open Password – Dienstag, den 1. Mai 2017

#194

Suchmaschinen – Next Generation Search Systems – Dirk Lewandowski – Ryen White – Auswertung von Nutzerdaten – Spracheingaben – Home Assistants – Empfehlungssysteme  – Ultimative Assistenten – Antwortsysteme – Datenschutz – Plattformanbieter – Inhalteanbieter

 

Suchmaschinen

Wie „Next Generation Search Systems“
die Suche auf eine neue Ebene heben

und die Informationswelt verändern

Von Dirk Lewandowski, dirk.lewandowski@haw-hamburg.de

Suchmaschinen befinden sich einerseits in einem beständigen Wandel. Andererseits gibt es immer wieder Entwicklungen, die die Suche „auf eine neue Ebene“ heben. Eine solche Entwicklung, die wir zurzeit erleben, wird unter dem Label „Next Generation Search Systems“ geführt. Der Begriff fasst die Veränderungen durch eine Vielfalt von Geräten und Eingabemöglichkeiten, die Verfügbarkeit von Verhaltensdaten en masse und den Wandel von Dokumenten zu Antworten zusammen.

Den vielleicht besten Überblick über die veränderte Suchlandschaft bietet Ryen White in seinem Buch „Interactions With Search Systems“ (Cambridge University Press, 2016). Er beschreibt dort unter anderem, wie Suchsysteme durch die Auswertung der Verhaltensdaten ihrer Nutzer treffsicherere Ergebnisse und Empfehlungen ausgeben können. Nichts Neues? Doch, wenn man an die Möglichkeiten denkt, die sich nicht mehr nur die Anbieter von Mobilgeräten, sondern vor allem Suchanbieter wie Google und Microsoft geschaffen haben, indem sie geräteübergreifend die Daten ihrer Nutzer protokollieren und auswerten. Gerade aus der Masse der Daten, die zudem noch über unterschiedliche Quellen wie Suche, Kalender und Standortdaten hinweg kombiniert werden können, ergeben sich sowohl neue Möglichkeiten als auch neue Probleme, vor allem im Datenschutz.

Einige Veränderungen, die „Next Generation Search Systems“ mit sich bringen, sind offensichtlich. Zuerst einmal sind die multimodalen Eingabemöglichkeiten zu nennen: Suchanfragen können nicht mehr nur als Text, sondern auch in gesprochener Sprache oder in Form von Bildern eingegeben werden. Spracheingaben sind vor allem durch „Persönliche Assistenten“ wie Siri oder Microsoft Cortana allgegenwärtig. Mit neueren Systemen wie Amazon Echo oder Google Home werden sie wohl noch in diesem Jahr ihren Siegeszug in den Wohnzimmern antreten. Diese „Home Assistants“ verzichten ganz auf Bildschirme und Tastaturen und lassen sich einzig über gesprochene Sprache steuern. Auch die Ausgabe der Ergebnisse erfolgt über die gesprochene Sprache.

Die Eingabe von Bildern als Suchanfragen gibt es schon seit einiger Zeit sowohl bei Google (Hochladen eines Fotos in der Bildersuche) und in den Amazon-Apps (Fotografieren eines Produkts). Die daraus generierten Antworten werden dann auf der Basis von Ähnlichkeiten generiert. Weitere Signale wie Standortdaten können ergänzend eingesetzt werden.

Eine weitere Veränderung durch die Next Generation Search Systems mag zunächst gleichfalls offensichtlich erscheinen, ihr Ausmaß wird allerdings häufig unterschätzt: die Verwendung einer Unzahl von Signalen für die Anpassung der Ergebnisse. Dazu gehören vor allem Verhaltensdaten, die sich sowohl aggregiert aus der Masse der Nutzer als auch aus Nutzergruppen und aus dem Verhalten jedes individuellen Nutzers ableiten lassen. Dabei wird nicht nur aktives Verhalten wie das Anklicken eines Suchergebnisses, das Aufrufen einer Seite im Web und die Bewertung eines Informationsobjekts mit „Gefällt mir“ beachtet, sondern auch implizite Signale berücksichtigt wie die Verweildauer auf bestimmten Dokumenten sowie automatisch von Geräten übermittelte Signale wie der Standort, die aktuelle Uhrzeit sowie die Geschwindigkeit, mit der sich ein Nutzer bewegt.

Die Kombination all dieser Signale erlaubt die Generierung von Suchergebnissen, bevor ein Nutzer überhaupt gesucht hat. Wenn ein System beispielsweise ermitteln kann, dass ein Nutzer jeden Tag gegen 14 Uhr eine Pause von der Arbeit macht, in eine nahegelegene Cafeteria geht und dort mit Hilfe seines Mobiltelefons einen Kaffee bezahlt, dann kann dieses System leicht antizipieren, dass dieser Nutzer, wenn er in einer anderen Stadt unterwegs ist, auch um 14 Uhr einen Kaffee trinken möchte. Da aus dem vergangenen Kaufverhalten die bevorzugte Kaffeeart und Preisklasse bekannt sind, lässt sich eine entsprechende Empfehlung für den Besuch eines passenden Cafés in der Nähe des momentanen Standorts generieren.

In diesem Szenario ist bereits eine zentrale Veränderung beschrieben: Die Suche verschwindet in den Hintergrund, da nicht mehr explizit Suchanfragen eingegeben werden müssen. Damit verschwinden ebenso die Ergebnisse und tritt die Ergebnisliste in den Hintergrund. Die Empfehlung für ein Café könnte einfach als der erste Treffer einer Liste betrachtet werden, wobei diese Liste allerdings nicht mehr ausgegeben wird. Nur wenn der Nutzer die erste Empfehlung ablehnt, würde ein weiteres Item der Liste abgerufen.

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Suchmaschinen, Empfehlungssystem und Apps verschmelzen zum „ultimativen Assistenten“.

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Handelt sich dabei weiterhin um eine Suche? Oder sollte man besser von Empfehlungssystemen sprechen? Die Entwicklung zeigt, dass Suchmaschinen, Empfehlungssystem und spezialisierte Apps zunehmend zu dem verschmelzen, was die Suchmaschinenbetreiber gern den „ultimativen Assistenten“ nennen.

Damit einher geht eine Erweiterung des Anfrageraums. Denn diese Assistenten können nicht mehr nur wie klassische Suchmaschinen für die Beantwortung informationsorientierter, navigationsorientierter und transaktionsorientierter Suchanfragen verwendet werden, sondern auch für die Steuerung von Systemen und die Erledigung konkreter Aufgaben. Beispiele sind die Steuerung von Licht, Musikanalage und Heizung sowie die Abfrage von Terminen bei im Adressbuch gespeicherten Kontakten.

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Was machen die Inhalteanbieter, wenn sie kaum noch Traffic von den Suchmaschinen bekommen?

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Noch wichtiger ist die Entwicklung zur direkten Beantwortung anscheinend aller Fragen durch diese Assistenten. Schon heutige Suchmaschinen suggerieren zumindest, dass sie für alle Themen geeignet sind – auch wenn sie zu vielen Anfragen nichts oder kaum Brauchbares liefern können. Das führt zu Problemen des Datenschutzes und zu einem weiteren Verlust an Transparenz. Entscheidend für die Veränderung der Informationswelt dürfte jedoch das Maß an Vertrauen der Nutzer in automatisch generierten Antworten auf komplexe Fragen sein.

Daraus ergeben sich mehrere Konsequenzen: Zum einen dürfte die Macht der Plattformen, hier vor allem Google, Microsoft, Apple und Amazon, noch größer werden. Sie bestimmen nicht mehr nur darüber, welche Dokumente die Nutzer als Ergebnis einer Suche zu sehen bekommen, sondern geben direkte Antworten ohne Alternativen vor (als die wir die weiteren Dokumente der Trefferliste ja immer betrachten können). Aus welchen Quellen sich diese Antworten speisen, bleibt weitgehend unklar.

Für Inhalteanbieter stellt sich die Frage, wie sie ihre Inhalte einbringen können, wenn Nutzer nicht mehr vom Suchsystem aus weitergeleitet werden, sondern Inhalte vor allem zur weiteren Analyse herangezogen und Nutzer nur noch für eventuell benötigte weitere Hintergrundinformationen auf die Originaldokumente weitergeleitet werden.

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