Reputation als Auswahlkriterium

Je mehr Daten ins Web wandern, desto schwieriger wird es, gewünschte Informationen tatsächlich zu finden. Start-ups und Forschungsprojekte arbeiten an neuen Methoden der Datenanalyse.

Immer mehr potenziell interessante Informationen strömen über soziale Netzwerke auf die Nutzer ein: Links auf Nachrichtentexte, Blogeinträge, Bilder oder Videos. Doch wie gewichtet man diese Inhalte? Die sogenannte Reputationsanalyse könnte Abhilfe schaffen: Sie bewertet die von Nutzern eingestellten Informationen anhand ihrer Herkunft.

Wie so etwas praktisch aussehen kann, zeigt das US-Start-up Mixtent. Die kalifornische Firma hat ein Berufsnetzwerk entwickelt, das Nutzern interessante neue Mitarbeiter und Experten vorschlägt. Dazu wird, unter anderem basierend auf dem Profil beim Profinetz LinkedIn, eine Bewertung durch andere Menschen vorgenommen, die die Arbeit der betreffenden Person bereits kennen. Mixtent errechnet aus den Bewertungen und den sozialen Beziehungen zwischen Bewerter und Bewertetem einen sogenannten "Skill Rank" - die Bezeichungen ist offenbar analog zu "Page Rank" von Google gewählt -, der den Grad von Professionalität des jeweiligen Users für eine bestimmte Tätigkeit angeben soll. Kritiker werfen dem Unternehmen jedoch vor, dass es den Algorithmus dafür nicht offenlegt, und so allerlei Manipulationsmöglichkeiten biete.

Die Inhalteauswertung nach neuartigen Kriterien interessiert unterdessen nicht nur Start-ups wie Mixtent. Auch länger im Web 2.0 agierende Mitspieler wie Twitter oder Facebook suchen nach besseren Sortiertechniken. Facebook hat es dabei besonders leicht, kann der Netzwerkriese doch auf das bestehende Freundesnetzwerk eines Users zugreifen, um vom Nutzer erstellte Inhalte zu werten. Twitter wiederum setzt bei der Entscheidung, welche Nachrichten bei Suchanfragen ganz nach oben kommen, auf Signale wie die Anzahl der Leser eines Nutzers oder dessen "Retweets", also die durchschnittliche Menge der Weiterleitungen seiner Nachrichten.

Auch beim populären Online-Lexikon Wikipedia könnte das Reputationsmanagement demnächst greifen. Bislang stehen Texte dort ganz für sich: Autoreninformationen erhält man nur mit einem zusätzlichen Klick, einzig standardisierte Markierungen warnen möglicherweise, wenn ein Eintrag innerhalb der Community der Enzyklopädie umstritten ist.

Am Wiki-Labor der University of California in Santa Cruz forscht man bereits seit gut zwei Jahren an mehr Nachvollziehbarkeit für die Wikipedia. Die dortigen Computerforscher haben eine Erweiterung für die Software des Online-Lexikons geschrieben, die das Prinzip der Autorenreputation einführt. "WikiTrust" genannt, zeigt es für jedes einzelne Wort den Verfasser an und macht es einfacher sich durch unterschiedliche Versionen zu klicken.

Die spannendste Option ist aber eine Funktion namens "Text Trust": Sie gibt farbcodiert an, welche Stellen in dem Text von besonders vertrauenswürdigen Autoren stammen. Je weißer der Buchstabenhintergrund, desto verlässlicher ist ein Eintrag – sieht der Leser aber besonders viel Orange, handelt es sich um Autoren mit geringer Reputation.

Der Reputationswert wird dabei anhand der bisherigen Beiträge in der Wikipedia berechnet – hat ein Autor besonders viele Texte, die sich lange in dem Online-Lexikon unverändert halten, wird dies als vertrauenswürdig bewertet. Ständig redigierte Autoren erhalten hingegen Punktabzug, ebenso gänzlich neue oder anonyme Beitragende.

Noch ist WikiTrust nicht Teil der Wikipedia, eine mögliche Nutzung wird noch diskutiert. Ausprobieren lässt sich die Funktion aber schon – mit einer experimentellen Erweiterung für den Browser Firefox.

Ganz unumstritten ist die Idee allerdings nicht. So könnte sie dafür sorgen, dass anonyme Autoren, die durchaus wertvolle Beiträge leisten und etwa häufig für die Entfernung von Rechtschreibfehlern sorgen, plötzlich als weniger vertrauenswürdig gelten. Parallel dazu zementiere ein solches Verfahren, so meinen die Kritiker, die "Herrschaft" einer Kerngruppe von Wikipedia-Usern, die besonders aktiv sind. (bsc)