Webradio passt sich Musikgeschmack an

In Zeiten, wo Radiostationen und Musik-TV-Sender die Hits vorgeben und dieselben Lieder immer und immer wieder gespielt werden, ist es immer schwieriger, neue Musiktitel zu entdecken und sich dafür zu begeistern.

Eine neue britische Online-Radiostation versucht das starre Playlisten-System mit einem individuell auf den Hörer zugeschnittenen Programm abzulösen.

Das Streaming-Webradio Last.fm nutzt dafür integrierte "gemeinschaftliche Filter" [Collaborative Filter], welche die Hörgewohnheiten wie Vorlieben und Abneigungen der Zuhörer lernen. Basierend auf diesen gesammelten Daten wird jeder einzelne User schließlich mit personalisiertem Hörgenuss versorgt.

Collaborative-Filter-Systeme werden schon jetzt häufig zur Erstellung von User-Profilen genutzt. Online-Händler wie Amazon.com und Barnes and Noble leiten beispielsweise Kaufempfehlungen danach ab, und auch die Auto-Record-Funktion des Festplatten-Videorecorders TiVo arbeitet derart.

TiVo verdient an TV-Verhalten seiner User

Tipps durch Geschmacksvergleich

In erster Linie vergleichen derartige Filter die Geschmäcker der Nutzer. Die Kauf-, Seh- und auch Hörgewohnheiten werden beobachtet, und aus den dadurch abgeleiteten Präferenzen werden typische Muster ermittelt, um Vorhersagen über das künftige Verhalten dieser und anderer Nutzer treffen zu können.

Gibt es im Musikgeschmack mehrerer Konsumenten viele Übereinstimmungen, ist die Chance groß, dass auch weitere Songs aus dem Repertoire eines Beteiligten den Geschmack dieser Gruppe treffen werden. So werden immer neue und meist auch passende Empfehlungen abgegeben.

Bei Last.fm können die Hörer entweder ihr Profil manuell eingeben oder gleich mit dem Zuhören beginnen. Lässt der User ein Lied bis zum Ende abspielen, nimmt das System an, dass es ihm gefallen hat. Doch drückt er schon vorzeitig den Umschaltknopf des Last.fm-Players, weiß das System, dass der Titel beim Hörer durchgefallen ist.

Nach einiger Zeit entsteht so ein individuelles Hörerprofil, und im Vergleich mit anderen kann das System vorhersagen, an welchen Songs der Hörer wohl auch Gefallen finden wird.

"Delivering the right music to the right ears"
"Es ist alles sehr intuitiv", erklärte einer der Gründer der Radiostation, der Vorarlberger Michael Breidenbruecker. "Wenn einem etwas nicht gefällt, drückt man einfach den Umschaltknopf. Es ist wie das Zappen beim Fernsehen. Nach dem Surfverhalten wird im Hintergrund auch der individuelle User-Geschmack ermittelt."

Last.fm

Musikindustrie revolutionieren

Technologie-Experte Clay Shirky prophezeit derartigen Services eine große Zukunft. Seiner Meinung nach könnten sie die Musikindustrie revolutionieren.

In dem im Jänner veröffentlichten Bericht "The Music Business and the Big Flip" schlägt Shirky vor, die Plattenlabels sollten, statt den Usern die Musik einfach nur vorzusetzen, jegliche Musikentwicklung zuerst veröffentlichen und die Nutzer mit Hilfe von Collaborative-Filter-Systemen darüber entscheiden lassen, was populär wird.

"Derzeit gibt die Musikindustrie vor, was gehört wird. Ohne ihre Billigung hat man keine Chance, wahrgenommen zu werden", so Shirky. "Ein Ansatz nach dem Motto 'publish, then filter', der die Konsumenten selbst die Musik aussortieren lässt, bevor diese im Radio oder TV gespielt oder im Handel verkauft wird, wäre eine Revolution."

Grenzenloses Aufdecken von Verbindungen
Schon jetzt sind die Kaufempfehlungen auf Amazon oft recht aufschlussreich. Erreicht das kollaborative Filtern erst einmal alle Teile des Lebens, könnten noch viele verborgene Vorlieben aufgedeckt werden. So würde man vielleicht herausfinden, dass DVD-Liebhaber am liebsten Salami-Pizza ordern, Sepultura-Fans auch gerne "Harry Potter" lesen oder Online-Gamer bevorzugt Baumwollunterhosen tragen.

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