Filterungs- und Empfehlungssysteme sind leichter zu verstehen, wenn man das unordentliche Konglomerat der ganzen Person ignoriert. Das gilt sowohl aus der Nutzerperspektive, wenn Empfehlungen für einen bestimmten Daseinsbereich erzeugt werden sollen, als auch aus der Außenperspektive: Welche Lebensäußerungen eines Menschen sind für dessen Umwelt in einem spezifischen Kontext von Interesse, welche nicht? Die beliebte Facebook-Option »Hide Farmville« bedeutet in anderen Worten: »Du und ich, wir sind weiterhin Freunde, aber ich möchte von deinen Erfolgen bei der Aufzucht virtueller Wassermelonen und Kälbchen nichts wissen.« Vielleicht verbirgt sich darin ja der bescheidene Keim einer Innovation.
Schön, daß Farmville-Beispiel und insgesamt ein sehr lesenswerter Artikel von Kathrin Passig zu Empfehlunssystemen im Netz. Muß in dem Zusammenhang auch an BlogMuse denken, das wir gerade seitens IBM veröffentlicht haben. Wissenschaftler von IBM haben ein Tool entwickelt, das Themenvorschläge aus einem Pool interessierter Leser einholt und sie potenziellen Bloggern im Unternehmen unterbreitet.
IBM-Forscher des Center für Social Software in Cambridge fanden in einer Testphase mit 1.000 IBM Mitarbeitern, die Social Media im Unternehmen nutzen, heraus, dass das Tool Qualität und Quantität von Blogposts entscheidend steigert. Über vorgeschlagene Themen wurde sechs mal häufiger geschrieben als über selbst erschlossene, sie wurden doppelt so oft kommentiert und dreimal so hoch bewertet.
Ich habe das Tool selbst noch nicht ausprobieren können, finde aber den Ansatz durchaus interessant und prüfenswert.
StefanPfeiffer.Blog 
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