Personality – Rebus nach Bayes

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personality_likebetter_a_03Pairwise heisst ein Service, wichtige Doppelprojektion in eine neue Web2-Anwendung eingebaut hat. Die Bildpaare werden bei dem Spiel nicht der Kunstgeschichte zugeordnet, sondern dem einzelnen Betrachter. Er trifft an einer Reihe von Bilder die einfache Wahl, welches ihm jewiels besser gefällt. Ein vergleichbares Präferenz-Prinzip kennt man von Netz-Radio-Seiten wie Pandora oder LastFm. Aus einer Auswahl persönlicher Vorlieben generieren sie individualisierte Charts und Radiosender.

Die Macher von Pairwise sprechen von ‘Crowd-sourced Photo-Filtering‘ – kollektivem Fotofiltern – um die Funktion des Dienstes Likebetter zu beschreiben. Das Prinzip könnte einfacher kaum sein. Der Betrachter wählt Bilder aus, ein Programm gleicht seine Auswahl mit der anderer Teilnehmer ab und erstellt daraus ein Charakterprofil.

Mathematisch gesehen steckt hinter dieser Funktion ein Bayes’scher Filter. Dieser Algorithmus wird unter anderem dazu benutzt, Spam aus E-Mail zu filtern oder allgemein gesagt, verschiedene Informationen nach Merkmalen und deren Häufigkeiten einander zuzuordnen. Das bringt die Daten dem alten kombinatorischen Traum des Barock näher, alles mit allem verbinden zu können.

Auch wenn die visuell erfassten Selektionen am Ende kaum mit den als Text ausgegebenen Ergebnissen übereinzustimmen scheinen, gibt der Webservice doch einen wertvollen Hinweisauf die Entwicklungs des Netzes: Der aktive Umgang mit Bildern, die Dynamik des Sichtbarem und die Anordnung visueller Daten rücken weiter ins Zentrum. Das Netz löst sich von seiner Fixiertheit auf Texte undbeginnt, den iconic turn zu vollziehen.

Bild: likebetter.com

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