Vielleicht ist es nur Zufall, vielleicht aber auch ein Beispiel für Bilderkennung beim Versuch, passende Werbung zu einem Beitrag in den Datenstrom bei Facebook einzublenden. Schauen Sie sich einmal folgendes Bildschirmfoto an.
Der obere Beitrag ist ein bewusst geposteter Beitrag eines Teilnehmers einer Facebook-Gruppe. Darunter erscheint ein sogenannter „Vorgeschlagener Beitrag“ von Facebook, also etwas, von dem Facebook denkt, dass es mich interessieren könnte.
Der einzige Zusammenhang, der zwischen den beiden Beiträgen hergestellt werden kann, liegt in der Ähnlichkeit der verwendeten Grafiken. Oben ist ein Eisberg zu sehen, dessen größerer Teil unter der blauen Wasseroberfläche liegt. Unten sind es stilisierte Zähne, die in blauem, transparentem Zahnfleisch verwurzelt sind.
Es kann ein Zufall sein, dass diese Werbung sich so leicht mit dem Beitrag darüber assoziieren lässt, aber ich habe nie zuvor diese Werbung gesehen und Facebook auch keinen Grund gegeben, anzunehmen, dass ich mich für Zahnersatz interessiere. Für mich liegt es nahe, dass hier die Ähnlichkeit der Bilder zu der Schaltung der Anzeige geführt hat.
Das zeigt zum einen, wie Bilderkennungsalgorithmen funktionieren, dass also Assoziationen zwischen Inhalten und Werbung nicht nur auf der Textebene durchgeführt werden, sondern auch auf Bildebene. Zum anderen zeigt es aber auch, wie sich Algorithmen irren. Algorithmen erkennen keinen Unterschied zwischen zufälligen Ähnlichkeiten und inhaltlichen Zusammenhängen, denn Weltwissen können sie nicht umfassend simulieren. Ein Mensch sieht vielleicht die Ähnlichkeit und stellt eine Assoziation her, so wie ich es getan habe, aber er würde niemals den Eisberg mit dem Zahnimplantat verwechseln.
Die Algorithmen, die von Facebook und Google und all den anderen Werbetreibenden verwendet werden, um uns zu uns passende Werbung zu präsentieren, sind also alles andere als perfekt. Wenn Sie mögen, achten Sie einmal darauf, was für Werbung in Ihrem Datenstrom auftaucht, und überlegen, Sie, welche Ihrer Aktionen im Internet oder welche Elemente in der Umgebung wie in diesem Beispiel hier einen Einfluss ausüben. Das hilft dabei zu verstehen, wie die Daten, die wir preisgeben, benutzt werden.
