Mit einem Marktanteil von über 90 Prozent ist Google die am häufigste genutzte Suchmaschine in Deutschland. Begründet durch die hohen Nutzungszahlen wird Google demzufolge eine tragende Rolle als „Informationsgatekeeper“ in der Informationsbeschaffung der Nutzer_Innen zuteil. Google hat demzufolge einen nicht zu unterschätzenden Einfluss auf das Wissen, die intellektuelle Weiterentwicklung und die (politische) Meinungsbildung seiner User_Innen. Diese füttern Google mit sensiblen Daten, stellen intime Fragen und vertrauen darauf, dass Google ein „neutraler Berater“ ist, der allen auf die gleiche Frage die gleiche Antwort beziehungsweise die gleichen Suchergebnisse gibt. Allerdings ist Google kein neutraler Berater.
Algorithmische Personalisierung ist, wenn auch ein junges, ein omnipräsentes Phänomen im Nutzer_Innen-Alltag. Trotzdem sind weder Funktionsmechanismen noch Wirkung algorithmischer Selektion und Personalisierung bislang geklärt. Konzerne wie Google halten ihren Algorithmus geheim. Um präzise Antworten auf die Fragen nach Einfluss, Funktionsweise oder auch Wirkung algorithmischer Personalisierung geben zu können, erfährt das Themenfeld aktuell verstärkt wissenschaftliche Zuwendung aus diversen Fachbereichen. Ein viel diskutiertes Konzept stammt von Eli Pariser: Die Filterblase. In ihr sind User_Innen nur Inhalten ausgesetzt, die ihren, algorithmisch berechneten, Interessen entsprechen. Teil der Filterblase sind personalisierte Google-Suchergebnisse. Der Grad der interessenzentrierten Personalisierung von Google-Suchergebnisse, wie deutlich sich diese also unterscheiden, soll in der vorliegenden Hausarbeit anhand einer Fallstudie erforscht werden.
Werden bei User_Innen, die sich für Fußball interessieren, bei der Google-Suche nach dem neutralen Begriff „Sankt Pauli“ andere Suchergebnisse generiert als Nutzer_Innen, die sich nicht für Fußball, sondern für Sightseeing und Reisen interessieren? Ermittelt wird dies, indem Proband_Innen, eingeteilt in eine Kontrollgruppe und eine Versuchsgruppe, den Begriff „Sankt Pauli“ googlen und ihre Suchergebnisse anschließend verglichen werden. Ausgehend von den ermittelten Unterschieden lassen sich Rückschlüsse auf die Intensität der interessenzentrierten Personalisierung ziehen.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Theoretische Grundlagen
- 2.1 Filter Bubble nach Eli Pariser
- 2.2 Google
- 2.3 Forschungsstand
- 3. Empirische Untersuchung
- 3.1 Erkenntnisinteresse und Operationalisierung
- 3.2 Ablauf der Fallstudie
- 4. Analyse und Auswertung der Ergebnisse
- 4.1 Allgemeine Unterschiede Testphasen 1/3/4
- 4.2 Analyse Suchergebnisse Testphasen 1/3/4
- 4.3 Analyse Schlagzeilen Testphase 3 & 4
- 4.4 Analyse verwandte/ähnliche Suchanfragen 1/3/4
- 5. Interpretation und Ergebnisdarstellung Ergebnisse
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Hausarbeit untersucht den Personalisierungsgrad von Google-Suchergebnissen anhand des Suchbegriffs „Sankt Pauli“. Die Studie analysiert, ob Nutzer_Innen, die sich für Fußball interessieren, bei der Google-Suche nach „Sankt Pauli“ andere Ergebnisse erhalten als Nutzer_Innen, die sich für Sightseeing und Reisen interessieren. Die Ergebnisse sollen Aufschluss über die Intensität der interessenzentrierten Personalisierung von Google-Suchergebnissen geben.
- Filter Bubble nach Eli Pariser
- Personalisierung von Google-Suchergebnissen
- Algorithmische Selektion und Personalisierung
- Einfluss von Google auf die Informationsbeschaffung
- Macht und Einfluss von Suchmaschinen
Zusammenfassung der Kapitel
Kapitel 1 bietet eine Einführung in die Thematik und führt die Fragestellung der Hausarbeit ein. Kapitel 2 beleuchtet die theoretischen Grundlagen der Filter Bubble, wobei das Konzept von Eli Pariser im Vordergrund steht. Es werden die Funktionsweise und die möglichen Folgen von algorithmischer Personalisierung im Internet beleuchtet. In Kapitel 3 wird die empirische Untersuchung vorgestellt, die den Personalisierungsgrad von Google-Suchergebnissen anhand einer Fallstudie analysiert. Die Analyse und Auswertung der Ergebnisse werden in Kapitel 4 präsentiert, wobei die Unterschiede in den Suchergebnissen verschiedener Nutzergruppen in vier Testphasen untersucht werden.
Schlüsselwörter
Filter Bubble, Google, Personalisierung, Algorithmus, Suchmaschine, Informationsgatekeeper, Sankt Pauli, Fußball, Sightseeing, Reise, Nutzerverhalten, Internetnutzung, Informationsbeschaffung, Meinungsbildung.
- Citar trabajo
- Felicitas Schneider (Autor), 2017, Personalisierungsgrad der Google-Suchtreffer anhand des Suchbegriffes "Sankt Pauli", Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/504370
