Streamingdienste liefern, was Nutzer nachfragen. Das schlägt sich bis in die Produktion des Angebots durch. Bestimmen bald Algorithmen, welche Musik oder Filme produziert werden?
Im Jahr 2013 startete die Netflix-Serie «House of Cards». Der Politkrimi, ein Remake der gleichnamigen Serie, die bereits in den 1990er Jahren in der BBC gelaufen war, wurde zu einem weltweiten Hit. 2018, als die sechste und bisher letzte Staffel herauskam, schauten allein in den USA im Durchschnitt 2,9 Millionen Menschen pro Minute zu.
Der Erfolg ist kein Zufall. Netflix konnte auf der Grundlage von Daten vorhersagen, dass «House of Cards» ein Hit werden würde. Der Streamingdienst ging daher voll ins Risiko – und liess sich die Produktion der ersten beiden Staffeln 100 Millionen Dollar kosten. Netflix weiss alles über seine Nutzer: an welchen Stellen sie zurückspulen, wann sie auf den Pausenknopf drücken und ob sie sich Sexszenen mehrmals anschauen. Aus diesen Daten leitet der Algorithmus die Präferenzen der Nutzer ab und spielt passende Empfehlungen aus.
Welche Daten Netflix wie auswertete, bleibt das Geheimnis des Unternehmens. Der ehemalige Kommunikationschef, Jonathan Friedland, sagte einmal: «Weil wir einen direkten Draht zu unseren Kunden haben, wissen wir, was die Leute gerne anschauen. Und das hilft uns, zu verstehen, wie gross das Interesse an einer bestimmten Sendung sein wird. Das hat uns darin bestärkt, dass wir für eine Serie wie ‹House of Cards› ein Publikum finden würden.»
Natürlich war der Kulturbetrieb schon immer zahlenbasiert. Einschaltquoten oder verkaufte Exemplare entscheiden über ganze Karrieren. Und es gibt auch simple Erfolgsformeln. Die Autobiografie eines TV-Entertainers wird eher ein Bestseller als der Roman eines unbekannten Autors. Dass ein James-Bond-Film ein Kassenschlager wird, bedarf keiner Datenanalyse. Trotzdem ist jedes Buch, jeder Film, jedes Album eine Wette auf die Zukunft. Mit Algorithmen lassen sich nun bereits in einem sehr frühen Stadium Indikatoren identifizieren, die mit einem möglichen (kommerziellen) Erfolg korrelieren.
Ein riesiges Experiment
Netflix ist im Grunde ein soziales Live-Experiment mit weltweit 214 Millionen Abonnenten, die wie in einem Labor beim Zuschauen beobachtet werden. Was suchen sie? Wo pausieren sie? Was schauen sie gleichzeitig? Über permanente Feedback-Loops lässt sich das Angebot auf das Zielpublikum zuschneiden und personalisieren. Jede Serie ist das Produkt historischer Daten und gleichsam ein Testballon für künftige Produktionen, so dass sich die Sehgewohnheiten perpetuieren. Fernsehen on demand heisst auch: Man bekommt das serviert, was man will.
Studien haben ergeben, dass der durchschnittliche Netflix-Nutzer nach sechzig bis neunzig Sekunden das Interesse verliert, wenn er sich die Vorschauen ansieht. Wenn der Streamingdienst also maximal eineinhalb Minuten hat, um die Aufmerksamkeit der Nutzer zu erlangen, muss in diesem Zeitfenster ein Volltreffer aufpoppen: ein Film, der dem Nutzer gefällt. Und hier kommt der Algorithmus ins Spiel: 80 Prozent der Filmauswahl speisen sich aus Empfehlungen, nur 20 Prozent aus der Suche. Wenn also die Empfehlungsmaschine gute Treffer produziert, ist die Wahrscheinlichkeit geringer, dass Kunden den Dienst kündigen.
So wie Netflix funktionieren auch Musik-Streamingdienste. Spotify weiss, welche Lieder seine 365 Millionen Nutzer auf der Welt hören, welche Playlists man erstellt, welche Lieder man skippt – und führt auf Grundlage dieser Daten Stimmungsanalysen durch. Ein Algorithmus analysiert anhand verschiedener Parameter wie Tempo, Lautstärke oder Rhythmus die «Tanzbarkeit» oder «Valenz» eines Songs, was Rückschlüsse auf den Gemütszustand des Nutzers zulässt.
Hört jemand Balladen, ist er womöglich traurig und empfänglicher für emotionale Anzeigen. Wie Netflix ist auch Spotify eine Marktforschungsmaschine. «Ein Moneyball für Musik» – so hat es das Tech-Magazin «Wired» einmal genannt. Jeder Soundtrack sei ein «Betatest» für künftige Hits. Was läuft, bleibt auf der algorithmisch generierten Playlist. Was nicht läuft, wird aus dem Programm genommen. Wenn man in den ersten dreissig Sekunden eines Songs vorspult, interpretiert dies der Spotify-Algorithmus als «Daumen-runter-Symbol», wie der Produktchef Matthew Ogle einmal in einem Interview verraten hat.
Auch Amazon verfolgt das Nutzungsverhalten seiner Kindle-Nutzer genau: was sie lesen, wann sie lesen, wie lange sie lesen, wo sie aufhören und so weiter. So wusste Amazon anhand der Kindle-Daten, dass die meisten Leser von Thomas Pikettys 700-Seiten-Wälzer «Das Kapital im 21. Jahrhundert» nicht über Seite 26 hinausgekommen sind – was sowohl für den Autor als auch für die Leser peinlich war. Von dem Bestseller, der in zahlreiche Sprachen übersetzt wurde, wurden weltweit über zwei Millionen Exemplare verkauft.
Bei einem Buch, ob Hardcopy oder E-Book, interessiert es ja nicht, wie viele Seiten man liest – man zahlt den vollen Ladenpreis, der Autor erhält davon in der Regel 5 bis 10 Prozent Honorar. Amazons Self-Publishing-Plattform Kindle Direct Publishing basiert auf einem ganz anderen Vergütungsmodell: Bezahlt wird nach gelesener Seite. Für tausend gelesene Seiten gibt es rund vier bis fünf Dollar. Belohnt wird also nicht der Verkauf, sondern die Nutzung. Das heisst, es gibt eine ganz andere Anreizstruktur, Bücher zu produzieren. Der Armutsforscher Piketty wäre bei Kindle Direct Publishing nicht reich geworden.
Algorithmen verändern damit nicht nur die Vertriebsstruktur, sondern womöglich auch die Grundlagen der Kulturproduktion: Serien, Songs oder Texte werden heute von und vor allem für Algorithmen produziert, die ein bestimmtes Interesse des Publikums kalkuliert haben.
Der Kulturtheoretiker Ed Finn analysiert in seinem Buch «What Algorithms Want: Imagination in the Age of Computing», wie «House of Cards» unter den Bedingungen eines algorithmischen Framings entstanden ist. Die Politserie verkörpere einerseits das «Ideal der Personalisierung», andererseits sei sie eingebettet in die «abstrakte Ästhetik ihres kulturellen Containers».
Sinnbildlich sei die Szene, in der Kevin Spacey als Frank Underwood in die Kamera schaue und mit dem Zuschauer Blickkontakt aufnehme – und damit die «Illusion der Intimität» erzeuge. «Es ist ein alter Trick, aber es evoziert auf sehr machtvolle Weise etwas Neues: den steten Blick der Algorithmen, die zurück durch unsere leuchtenden Bildschirme schauen.» Man schaut und wird durchschaut, man liest und wird ausgelesen, man hört und wird abgehört – so lässt sich die digitale Dialektik auf eine Formel bringen.
Wird alles langweiliger?
Vor dem Hintergrund einer immer dominanteren Plattformökonomie und ihren Winner-take-all-Märkten stellt sich die Frage, wie die datengetriebene Kulturproduktion Artefakte verändert. Werden nur noch Serien und Songs produziert, die vom Publikum goutiert werden? Wie weit geht die Konfektionierung von Kunst? Wie berechenbar darf Kultur sein? Was täte Netflix, wenn seine Algorithmen feststellten, dass die Zuschauer bei Folterszenen weiterspulen? Würde der Streamingdienst dann nur noch Light-Versionen von Actionfilmen zeigen und sich damit selbst zensieren? Steuern wir auf eine Gefälligkeitskultur zu, eine Endlosschleife der Affirmation, wo jeder das bekommt, was ihm am besten schmeckt?
Joris Evers, ehemaliger Europachef von Netflix, hat vor einigen Jahren gesagt: «Es gibt 33 Millionen verschiedene Versionen von Netflix» (der Streamingdienst hatte damals 33 Millionen Abonnenten). In diesem Satz kommt nicht nur die Hyperpersonalisierung zum Ausdruck, sondern auch die Auflösung der Öffentlichkeit als ein gemeinsamer Erfahrungsraum. Jeder sieht etwas anderes. Lagerfeuer ade.
Auch Facebook spielt seinen Nutzern pro Tag 10 000 verschiedene Testversionen aus, um in Echtzeit zu sehen, was sie teilen und liken. Das hat der Gründerchef Mark Zuckerberg einmal in einem Podcast erklärt. Facebook hat gezeigt, wie die Selbstbestätigungsschleifen eines informationellen À-la-carte-Menus zu einer Fragmentierung und Radikalisierung der Öffentlichkeit führen können. Wer Algorithmen die Programmplanung überlässt, muss wissen, dass Kultur erwartbarer und am Ende auch langweiliger wird.
