Ranking, aber fair

Ob Hotels, Jobs oder Videos - das speziell konzipierte Ranking-System überlässt nicht nur einigen wenigen Top-Treffern die ganze Aufmerksamkeit, sondern verteilt diese gleichmäßiger auf die gefundenen Suchergebnisse, versprechen die Erfinder. Ein potenziell vielversprechendes Einsatzfeld sehen sie auch bei Online-Marktplätzen wie Reise-, Job- und News-Portalen.

'Wenn Sie im Internet nach etwas suchen, scrollen Sie sich dann durch mehrere Seiten von Suchergebnissen oder wählen Sie eines der ersten aus?', fragt Ashudeep Singh, Co-Studienautor und Doktorand am Ann S. Bowers College of Computing and Information Science der Cornell University. 'Die meisten Leute sehen sich nur die Spitze der Ergebnisliste an und verpassen so die große Mehrheit an anderen Optionen. Das ist unfair und erzeugt eine potenzielle Einseitigkeit bei allem von Jobangeboten über Nachrichtenquellen bis hin zu E-Commerce-Seiten', betont der Wissenschafter.

Idealerweise sollten die Ergebnisse alle auf einer Ebene wahrgenommen werden, um den Nutzern eine unvoreingenommene Auswahl zu ermöglichen. 'Die Art des Rankings spielt eine zentrale Rolle', stellt Singh klar. Im Laufe der vergangenen Jahre habe man daher an einem neuen System gearbeitet, das es erlaubt, bestimmte Kriterien für faire Suchergebnisse zu definieren und einen dazugehörigen Algorithmus zu entwickeln, der diese auch praktisch umsetzt. 'Auf diese Weise schaffen wir eine maximale Nützlichkeit für den User, während wir gleichzeitig für mehr Fairness bei den Dingen sorgen, nach denen gesucht wird', so Senior-Studienleiter Thorsten Joachims.

Konventionelle Ranking-Systeme versuchen Suchergebnisse immer so anzuzeigen, dass sie das Interesse des Users am besten abbilden. Dabei werden manchen Resultaten Plätze ganz weit unten in der Ergebnisliste zugeteilt. 'Die Wahrscheinlichkeit, dass man diese Einträge findet, ist sehr gering', schildert Singh. Dieses Problem löst FairCo, indem es auf Prinzipien aus der Ökonomie zurückgreift, wie zum Beispiel den Grundsatz der 'fairen Verteilung', der festlegt, wie man eine limitierte Ressource wie Essen fair auf die Mitglieder einer bestimmten Gruppe aufteilt.

Um die Praxistauglichkeit ihres Systems zu demonstrieren, haben es Singh und Joachims unter anderem mit YouTube getestet. 'Wenn man es dort einsetzt, sorgt es dafür, dass dem User ein weit vielfältigerer Stream an Videos präsentiert wird. Das fördert wiederum eine gleichmäßigere Verteilung der generierten Umsätze für Content-Erzeuger', fasst Singh die Testresultate zusammen.

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