Technische Universität Wien
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2016-09-14 [

Florian Aigner

 | Büro für Öffentlichkeistarbeit ]

Wie der Computer unsere Vorlieben errät

Was unser Traum-Reiseziel ist, wissen wir oft selber nicht – doch Algorithmen, wie sie an der TU Wien und vom Spin-off-Unternehmen Pixtri entwickelt werden, machen intelligente Vorschläge.

Wohin soll die Reise gehen?

Täglich versuchen Computer zu erraten, was uns gefallen könnte: Onlineshops schlagen uns neue Produkte vor, Filmstreaming-Anbieter versuchen, unseren Filmgeschmack zu verstehen, Werbefirmen wollen passende Werbebanner für uns auswählen. Doch oft liegen diese Empfehlungs-Tools auch ziemlich falsch. An der TU Wien hat man einen neuen Ansatz gewählt, der gemeinsam mit dem TU-Spin-off-Unternehmen Pixtri weiterentwickelt wird. Man versucht den User durch Bilder einem bestimmten Typus zuzuordnen. Bei komplizierten Aufgaben, etwa bei der Suche nach dem optimalen Reiseziel, liefert das neue Verfahren sehr gute Ergebnisse, die mit herkömmlichen Methoden nicht zu erzielen wären.

User analysieren statt Produkte bewerten
„Die meisten Empfehlungs-Tools haben einfach zu jedem Produkt eine Liste von Eigenschaften abgespeichert“, erklärt Julia Neidhardt vom Institut für Softwaretechnik und Interaktive Systeme der TU Wien. „Man bekommt dann Produkte vorgeschlagen, die ähnliche Eigenschaften haben oder zu ähnlichen Kategorien gehören wie die, die man bereits gekauft hat.“ So ist es einfach, einem Käufer von Golfschlägern auch den Kauf von Golfbällen zu empfehlen – doch komplexe Aufgaben wie etwa die Auswahl eines Reiseziels können auf diese Weise kaum gelöst werden.

An der TU Wien versucht man es daher anders herum: Nicht das Produkt soll charakterisiert werden, sondern der User. Man bekommt eine Reihe von Bildern angezeigt und soll diejenigen auswählen, die einem am besten gefallen. Basierend darauf kann man einem bestimmten Urlaubertyp zugeordnet werden, und der Computer schlägt passende Reiseziele vor.

Die Idee geht auf Prof. Hannes Werthner zurück, der an der TU Wien die Arbeitsgruppe für e-commerce leitet. Was als Grundlagenforschung begann wurde bald zum wirtschaftlichen Erfolg – nicht zuletzt durch das TU-Spin-off Pixtri, einer Firma, die für verschiedene Anbieter Empfehlungs-Software herstellt. „Stimmungsbilder, die man über Bilder abfragen kann, sind für uns viel interessanter als die Hard Facts über unserer User, etwa das Alter oder der Wohnort“, erklärt Rainer Schuster von Pixtri, der selbst bei Hannes Werthner an der TU Wien promovierte.

Das System ist einfach zu bedienen, mit wenigen Mausklicks gelangt man zu einem Ergebnis, doch dahinter stecken mehr komplizierte Forschungsfragen als man auf den ersten Blick meinen könnte. „Wir unterscheiden sieben Reisefaktoren, um individuelle Vorlieben zu beschreiben – dabei konnten wir uns auf Einteilungen stützen, die es bereits gab“, sagt Rainer Schuster. „Eine Herausforderung ist es, die optimalen Bilder zu finden, dafür haben wir zahlreiche Tests mit vielen Versuchspersonen durchgeführt.“

Ein Foto von einem Traumstrand findet fast jeder schön, das sagt wenig über den Reisetyp des Users aus. Man muss daher für diesen Zweck nicht unbedingt Fotos auswählen, die sich als Umschlagbild für einen Reiseprospekt eignen würden, sondern Fotos, die statistisch gesehen besonders gut dafür eignen, zwischen unterschiedlichen Reisevorlieben zu unterscheiden.

Konzerttipps und Mode
Dasselbe Verfahren lässt sich auch für andere Zwecke einsetzen – etwa für die Suche nach passenden Veranstaltungen und Konzerten. „Wir können dann zusätzlich zu Bildern auch kurze Soundbytes verwenden“, sagt Schuster. Das muss kein Ausschnitt aus einem Musikstück sein, auch in diesem Bereich funktioniert die Zuordnung subtiler: Ob jemand einen Audioclip mit jubelnder Menge beim Rockkonzert gut findet, ob jemand das Geräusch einer geöffneten Bierdose ganz nach oben reiht – all das kann viel darüber aussagen, welche Veranstaltung dieser Person vorgeschlagen werden sollten. besser „Auch im Bereich Mode und Schmuck gibt es bereits Pläne, die Algorithmen von TU Wien und Pixtri zu verwenden, an konkreten Kooperationen wird bereits gearbeitet. “

„Noch komplizierter wird die Sache, wenn man nach der optimalen Lösung für mehrere Personen mit unterschiedlichen Bedürfnissen sucht – zum Beispiel nach einem Urlaubsziel für eine Reisegruppe“, sagt Julia Neidhardt. „Da ist noch spannende Grundlagenforschung zu erledigen, aber wir sind zuversichtlich, dass wir auch dabei Erfolg haben werden.“

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Nähere Information:
Dr. Julia Neidhardt
Institut für Softwaretechnik und interaktive Systeme
Technische Universität Wien
T: +43-1-58801-188300
julia.neidhardt@tuwien.ac.at