Ich habe eine Menge RSS-Feeds abonniert. Keine Ahnung, wie viele es genau sind. Aber wenn ich mal einen Abend nicht reinschaue, ist am nächsten Tag die Informationsflut schier übermächtig. Was ich mir in diesen Momenten wünsche: Ein lernendes System, das meine Themen erkennt, das ich teilweise anlerne und das künftig immer besser von allein genau die Artikel findet, die mich interessieren – vielleicht sogar in Feeds, die ich noch nicht kenne. Warum gibt es das noch nicht? Herr Google, übernehmen Sie!


Achtung: Informationsflut!
Achtung: Informationsflut! Foto: Inniger, photocase.com

Beispiel heute: 250 ungelesene Beiträge warteten im Feedreader – und das nur in den Ordnern, in denen die unbedingt wichtigen Feeds untergebracht sind. Daraus wurden am Ende wohl gut 50 Bookmarks – Artikel, die interessante Infos für künftige Beiträge enthalten oder aus denen direkt eine Newsmeldung für T3N oder hier für UPLOAD entsteht. Könnte es nicht ein System geben, das mir diese 50 aus den 250 automatisch heraussucht?

Auch wenn viele Google nicht mögen, skeptisch oder ängstlich sind: Die Leute dort kommen mit großen Informationsmengen zurecht und können sie zudem noch mit teils erstaunlicher Präzision auswerten. Wenn ich jemandem einen intelligenten Feedreader zutraue, dann ist das momentan Google.

Sie haben auch schon einige Techniken dafür in der Schublade. So wertet Google bei der normalen Websuche mit aus, wonach man sucht und welche Links man klickt – sofern man mit seinem Google Konto angemeldet ist. Das soll in die entsprechenden Suchergebnisse einfließen. Der Google Reader wiederum empfiehlt mir durchaus RSS-Feeds, die zu den bereits abonnierten passen könnten.

Was ich mir aber vorstelle, ist ein Feedreader, den ich anlerne. Er würde also praktisch wie ein umgekehrter Spam-Filter funktionieren. Zu Anfang füttere ich ihn eventuell mit einigen Stichworten oder mit Beispielartikeln, die mir besonders gut gefallen. Die analysiert er und erstellt daraus ein erstes Profil. In Zukunft schlägt er mir nun Postings vor, die besonders geeignet erscheinen. Ich bewerte nun, ob er richtig oder daneben liegt und er lernt weiter.

Ähnliches kennt man von den Empfehlungen bei Amazon. Hier werden die bisherigen Käufe und Bewertungen herangezogen, um eine Liste von möglicherweise interessanten Produkten zu erstellen. Wer will, kann diese Vorschläge bewerten und damit die Qualität der Vorschläge verbessern.

In eine vergleichbare Richtung geht Apple bei der neuen „Genius“-Funktion in iTunes 8 und den aktuellen iPods. Hier werden zu einem Titel möglichst passende weitere herausgesucht. Dabei will Apple auf die Nutzungsdaten anderer zurückgreifen und das System so immer weiter ausfeilen.

Kurz gesagt: Die technische und gedankliche Basis ist da. Jetzt müsste es „nur noch“ jemand umsetzen. Dass es nie 100%ig funktionieren wird, ist klar. 90% wären in diesem Fall aber auch schon extrem hilfreich.

Und eins wäre klar: Wer auch immer das funktionsfähig herausbringt, ist nicht nur mein großer Held.

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