Daten by Design

 

Interaktionen, Daten, Empfehlungen

Spielanleitung

Interaktion

1) Interaktionen identifizieren (Pink)

  • Nutzt die pinken Marker und markiert alle Interaktionen mit der TikTok-For-You-Page, die ihr kennt!
  • Tauscht euch in der Gruppe aus, falls Interaktionen unbekannt sein sollten!
  • In der Legende auf dem Spielfeld werden die Symbole der Interaktionen kurz erklärt.

Spielanleitung

Interaktion

algorithmische Bewertung

2) Interaktionen bewerten (Grün)

  • Nutzt die grünen Marker und bewertet die Interaktionen! Welchen Einfluss haben welche Interaktionen auf die Empfehlung dieses oder ähnlicher Videos?
  • 👍 bezeichnet einen positiven Einfluss auf die Empfehlung dieses oder ähnlicher Videos,
  • 👎 bezeichnet einen negativen Einfluss auf auf die Empfehlung dieses oder ähnlicher Videos.
  • Nutze das Fragezeichen ?, wenn du dir nicht sich bist, was die Interaktion bewirkt.
  • Nutze das 🚫 wenn du glaubst, dass die Interaktion das Video die algorithmische Bewertung sperrt.

Spielanleitung

Interaktion

algorithmische Gewichtung

algorithmische Bewertung

3) Interaktionen gewichten (Algorithmus/Blau)

  • Nutzt die blauen Marker (1–3) und gewichtet damit nur diejenigen Interaktionen, denen ihr einen Einfluss (👍/👎) auf die Empfehlungen zugewiesen habt.
  • Was glaubt ihr, findet der TikTok-Empfehlungsalgorithmus besonders wichtig? Vergebt mehr Punkte für eine höhere Gewichtung!
  • Tauscht euch in der Gruppe aus!

Spielanleitung

Interaktion

algorithmische Gewichtung

algorithmische Bewertung

Nutzungsweise

3) Nutzung gewichten (Nutzungsweise/Gelb)

  • Besprecht in der Gruppe, welche Nutzungsart ihr bevorzugt: Swipen, Liken, Kommentieren, Melden, Abonniereren, Merken, Produzieren, Teilen, Reposten etc.
  • Nutzt die gelben Marker (1–3) und gewichtet damit diejenigen Nutzungsgewohnheiten (Interaktionen), die durch die Plattformbetreiber besonders befördert werden sollen.
  • Was findet ihr, sollte bei der Nutzung besonders wichtig sein? Vergebt mehr Punkte für eine höhere Gewichtung!

Spielanleitung

Interaktion

Nutzungstyp

algorithmische Gewichtung

algorithmische Bewertung

4. Personas

  • Swiper*in

  • Liker*in

  • Commenter*in

  • Melder*in

  • Abonnierer*in

  • Merker*in


Beispiele

Gruppe 3

Gruppe 1

Gruppe 2

Gruppe 4

Auswertung 1

Interaktion

algorithmische Gewichtung

+

algorithmische Bewertung

= 

?

=

2

+

+

=

2

=

=

Wert

Wert

Nutzungsweise

Auswertung 2

Interaktion

algorithmische Gewichtung

algorithmische Bewertung

= 

?

=

2

x

=

2

=

=

Wert

Wert

x

x

Nutzungsweise

x

Auswertung 3

Interaktion

Nutzungsweise

algorithmische Gewichtung

+

algorithmische Bewertung

(

)

x

(

)

= 

?

2

=

2

=

2

=

=

Wert

Wert

Auswertung 4

(

)

(

)

= 

?

=

=

2

=

=

Wert

Wert

ϑ

ϒ

*

*

*

konsumpsycho-logisches Modell?

Machine- Learning-Sytem?

Matrix-Faktorisierung?

  • viele Datenpunkte Interface-Design der For-You-Page
  • Gewichtung der Interaktionen für Empfehlungen entscheidend
    • Plattformentscheidung oder Machine-Learning-Prozess
  • oft mehere algoritimische Systeme  im Einsatz, z.B.:
    • Inhaltserkennung und -kategorisierung,
    • Spracherkennung, Speech-to-Text
    • kollaboratives Filtern (Nutzer die X mochten, mögen auch Y)
  • genaue algorithmische Empfehlungsmechanismen nicht bekannt
  • wichtigste Faktoren wahrscheinlich Watchtime und Interaktion

 

Fazit

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Impressum

Die Methode "TikTok Labor" wurde Rahmen des BMBF-geförderten Verbundprojektes “Dataskop” entwickelt. Mehr unter: dataskop.net/

Lizenz: CC BY mediale pfade, Leon Behn, Robert Behrendt

Daten by Design Auswertung

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