"Anticipatory Computing", also das Vorausberechnen möglicher Verhaltensweisen, gilt als der nächste folgerichtige Schritt in dieser Entwicklung. Computerprogramme werden dann ihren Nutzern sagen, was sie als nächstes tun, wollen oder erleben werden. Ein attraktives Szenario insbesondere für die Kreativwirtschaft, die auf diese Weise Voraussagen über den bisher schwer einzuschätzenden Wandel von Moden und Geschmack treffen möchte.

Mittels einer Analyse der frei zugänglichen Daten der Facebook- und Twitter-Accounts von Deutschlandradio Kultur spekuliert Mathew Dryhurst über die Vorlieben der Hörer und hält uns einen digitalen Spiegel vor. Schalten Sie ein - es könnte Ihnen gefallen.

Produktion: Deutschlandradio Kultur 2015

Länge: ca. 42'32

Aktuelle Ausschreibung: Call for Works – CTM Radio Lab 2016

Anschließend: Interview mit Mat Dryhurst zu "MUSTER" vom 18.7.2015

Das Interview im Wortlaut - Die Fragen stellt Marcus Gammel

Am Anfang der Arbeit stand eine grundlegende Aussage: Wir erreichen eine Zeit, in der Medienmacher sehr leistungsfähige Werkzeuge an die Hand bekommen. Damit können sie bestimmen, wer ihre Inhalte wahrnehmen wird, so dass sie ihre Angebote genau auf ihr Publikum zuschneiden können. Zynisch gesprochen wird so den Menschen gesagt was sie hören wollen, aber man kann die Sache auch kreativ betrachten. Jedes Unternehmen kann zum Beispiel seine Tweets in Echtzeit an die laufenden Ereignisse anpassen. Ich wollte mir dieses Phänomen ansehen und darüber nachdenken, wie es die Arbeit von Künstlern verändern könnte. In zehn Jahren wird vielleicht jeder Club genaue Informationen über seine momentanen Besucher haben und seine Musik entsprechend anpassen. Ich habe also versucht, die Hörerschaft von Deutschlandradio Kultur zu extrapolieren und vorherzusagen, was die Menschen hören wollen. Ob das geglückt ist oder nicht, sei erst mal dahingestellt. Ich wollte auf jeden Fall Themen ansprechen, die zum Zeitpunkt der Ausstrahlung aktuell sind und von den Hörern auf Twitter oder in anderen sozialen Netzwerken erwähnt wurden.

Die Arbeit begann also damit, Informationen aus dem Twitter-Account von Deutschlandradio Kultur zusammenzutragen und Gemeinsamkeiten zwischen zehntausenden von Usern festzustellen. Zum Beispiel wohnen über 30 % der Menschen, die über das Radioprogramm getwittert haben in der Gegend von Münster. Deshalb kommt dieses Wort im Hörspiel vor.

So entstand eine riesige Datenbank, aus der ich dann mit menschlichen, also kreativen Mitteln Informationen herausgefiltert und verarbeitet habe. Münster z.B. liegt in Westfalen. Das ist wiederum bekannt für den westfälischen Frieden. So bin ich Assoziationsketten gefolgt und habe mit menschlichen Mitteln und menschlicher Fehlbarkeit daraus eine Geschichte erzeugt, die den Menschen gefallen und gleichzeitig eine Aussage treffen soll.

Die Figur Lorelei zum Beispiel bezieht sich natürlich auf das gleichnamige Gedicht von Heinrich Heine. Gleichzeitig ist Lorelei aber auch der Name eines Programms von DARPA, einer Forschungsinstitution der US-Regierung. Ziel ist es, alle Sprachen der Welt zu entziffern, um Soldaten oder anderen Akteuren genauere Anweisungen geben zu können. Dahinter steckt die Vorstellung von Lorelei als Sirene, aber auch als geheime Informantin, die Menschen zu den Felsen lockt.

Die meisten beschreibenden Begriffe in meinem Hörstück stammen von einzelnen Social Media Accounts. Ich bin zum Beispiel fasziniert von dem Literaturwissenschaftler Stefan Porombka, der auf seinem Twitter-Konto absurde Collagen aus technischen Geräten, Büchern und Textschnipseln verbreitet. Sehr populär war ein Bild, bei dem er ein Foto von sich in sein eigenes Bücherregal hinein montiert hat. Darauf beziehe ich mich in dem Hörstück. Alle wichtigen Motive der Erzählung habe ich auf diese Weise von Einzelpersonen übernommen. Die Herausforderung lag darin, all dieses Material zu finden und zu einer halbwegs kohärenten Geschichte zu verbinden.

Meine Software konnte mir unter anderem sagen, welche Social Media Einträge besonders beliebt waren. Deshalb beziehen sich alle Motive auf besonders populäre Tweets, wie zum Beispiel „Das Leben ist kein Ponyhof". Das ist eine Serie von Webcomics, die eine Hörerin von Deutschlandradio Kultur zeichnet.

Einen Aspekt des Arbeitsprozesses mag ich besonders: Weil ich selbst kein deutsch spreche, sind alle Elemente durch die verschiedensten Übersetzungs-Stadien gegangen. Dadurch geht meist der Kontext verloren. Ich weiß erst mal nichts über die einzelnen Autoren, sondern versuche nur, Ihre Bausteine in eine neue Form zu bringen.

Hinter dieser Herangehensweise steckt ein persönlicher Kommentar. Viele Datensammelprozesse sind sehr ungenau. Das gilt auch für Dinge von politischem Belang. Wenn jemand plötzlich auf einer Flugverbotsliste landet oder aufgrund von Datenströmen systematisch überprüft wird, dann ist da ein beträchtliches Maß an menschlicher Felhbarkeit im Spiel. Wir bewegen uns in einem sehr prekären Feld, weil alles sehr verschieden interpretierbar ist. Die Computer sind noch nicht schlau genug, um den Kontext eines Schriftstückes richtig zu analysieren.

Sehr inspirierend fand ich einige Projekte von Aktivisten, die bewusst die Sprache von Extremisten in beiläufige Konversationen einfließen ließen, um den Bots ein wenig Futter zu liefern.

Das bringt mich zum dem Prinzip, das ich mit meiner Partnerin, der Musikerin Holly Herndon, seit einiger Zeit hervorheben wollen: Diese Mechanismen sind das Produkt menschlicher Entscheidungen. Deshalb sind sie auch so fehlbar wie Menschen. Wenn wir also über künstliche Intelligenz oder Datensammelprozesse sprechen, dann suchen wir immer das menschliche und das komische Element. Aus diesem Grund spielt Comedy eine so große Rolle in diesem Hörstück, aber auch generell in meiner Arbeit. Humor schlägt den Algorithmus („comedy beats the bot"). Die Improvisationskomödie ist ein sehr wichtiger Bezugspunkt für Unternehmen, die aktuelle Debatten manipulieren wollen. Denn Improvisationskomiker sind darauf spezialisiert, sehr schnell Zeit- und Kontextspezifisch zu reagieren. Das können Computer noch nicht. Die Maschinen können Small Talk simulieren, aber Humor ist eine sehr große Herausforderung für sie. Hier liegt eine Art Schlachtfeld. So lange der Humor und die menschliche Geste den Bots überlegen sind, können wir gewinnen. Aber sobald Computer diese Informationen genauso gut analysieren können wie ein Komiker, sind wir in Schwierigkeiten.

Einige Erfahrungen habe ich in den Konzerten mit meiner Partnerin Holly Herndon gesammelt. Dafür trage ich im Vorfeld viele Daten der Konzertbesucher zusammen und verwende sie dann in der Show. Dabei habe ich eine Art Ehrenkodex. Zum einen geht es mir darum, die Menschen auf ihre Spuren im Internet aufmerksam zu machen. Man könnte sagen, dass dieses Material zur freien Verfügung steht, denn es wurde ja bereits online publiziert. Jeder kann es weiterverwenden, so funktioniert das Internet. Aber nie würde ich etwas verbreiten, das jemanden demütigt. Bis jetzt bekam ich dabei keine negativen Reaktionen. In der Regel sind die Leute nur ein wenig überrascht, und das finde ich gut. Ich mag die Vorstellung, dass die wenigen Menschen, die sich in dem Stück wiedererkennen, wirklich ein Gefühl dafür bekommen, was intelligente Kunst in Zukunft können wird.

Das stimmt. Und gleichzeitig bette ich die Zitate sehr tief in das Stück ein. Oft verarbeite ich sie zu Maximen oder Allgemeinplätzen, die jedem von uns bekannt vorkommen, aber niemanden ganz persönlich ansprechen. Zum Beispiel gibt es in dem Stück eine Hochzeitsansprache. Ich bin fast besessen von dieser Ausdrucksform, weil sie extrem formalisiert ist. Alle Hochzeitsreden klingen gleich, sie bringen einen an derselben Stelle zum Weinen, sie haben denselben emotionalen Gehalt. Man muss nur die Namen und die Orte auswechseln.

Ich hatte all dieses Material in großen Tabellen vor mir liegen und habe damit gearbeitet, wie andere Musiker vielleicht mit einem Synthesizer arbeiten. Dieses Gerät hat verschiedene Bestandteile, die man nach Belieben kombinieren kann. So habe ich die verschiedenen Elemente zu einer Geschichte kombiniert.

Für die Übersetzung und die Aufnahmen habe ich eine Reihe von Free-Lance-Diensten im Internet genutzt. Die Anweisungen für die Sprecher waren sehr offen. Es waren Profis und Amateure beteiligt.

Die musikalischen Sounds habe ich zu großen Teilen über eine Software erzeugt, die ich „The Net Concrete Patch" nenne. Sie zeichnet mein Surfverhalten auf. Alle Audios, denen ich im Internet begegne, werden in einen Ordner gepackt und nach bestimmten Prinzipien collagiert. Dieses Programm lief permanent, während ich für das Stück recherchiert habe. Die Klänge sind zwar abstrakt, aber sie enthalten sicher kleine Bestandteile von Videos der Menschen, deren Profile ich analysiert habe. Ich mag den Gedanken, dass unsere Onlinepräsenz eine Art Rohmaterial ist, das für andere Zwecke weiterverwendet werden kann.

In letzter Zeit habe ich an einem Softwareprojekt namens Saga gearbeitet. Damit kann man Informationen über Menschen sammeln, um sie online gezielt anzusprechen. Man kann also ein Video veröffentlichen und für jeden Nutzer einzeln anpassen. In einer Version könnte es also beginnen mit „Hey Marcus", in einer anderen mit „Hey Holly". Damit sind natürlich ethische Fragen verbunden. Ich habe das Projekt entwickelt, weil ich mich für Werkzeuge und Techniken von großen Unternehmen interessiert habe, die Menschen beobachten, manipulieren und als Kunden gewinnen wollen. Meine Haltung ist: Viele diese Techniken finde ich schädlich oder unmoralisch. Aber es ist auch nicht richtig, sich komplett davon abzukoppeln. Vielleicht kann man diese Werkzeuge auch in die Hände von Menschen geben, die bessere Absichten haben – und wenn es nur dazu dient, ein Bewusstsein für die Existenz dieser Techniken zu erzeugen. Im positiven Sinne könnte man absichtlich freigegebene Daten dazu nutzen, um bestimmte Aussagen besser zu vermitteln, um Bildungsprozesse effektiver zu gestalten oder einer ästhetischen Erfahrung mehr Relevanz zu verleihen. In diese Richtung möchte ich weiter arbeiten.

Eine große Herausforderung bei einem langen Stück wie „MUSTER" mit einer sehr großen Datenmenge war die Konvergenz der einzelnen Elemente. Man muss allgemeingültige Themen herausarbeiten. Wenn man so viele Menschen gleichzeitig beobachtet, dann tendieren die Schnittmengen hin zum Populären, zum dem, was die meisten Menschen kennen. So habe ich verstanden, wie große Medienunternehmen arbeiten. Sie verwenden Allgemeinplätze und Archetypen. In Zukunft möchte ich mit kleineren Gruppen und stärker fokussierten Umgebungen arbeiten.

In der Hacker Community gibt es den Begriff des „White Hat", des „weißen Hutes". Er bezeichnet jemanden, der sehr gut darin ist, Systeme zu knacken und offenzulegen, der diese Fähigkeit aber nur zum Nutzen von anderen einsetzt, in der Bildung zum Beispiel. Diese „weißer-Hut-Mentalität" möchte ich gerne auch in die Künste übertragen. Dort kann und muss man mit allem experimentieren, aber man hat auch die Verantwortung, seine Informationen nicht unangemessen einzusetzen. Ich habe mich also sehr ausgiebig mit diesen ethischen Fragen beschäftigt und fühle mich nun recht gefestigt in meiner Position.